Dynamic Maintenance for a Large Scale Identical Parallel Manufacturing Systems Using Reinforcement Learning
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we propose a Machin Learning (ML)-based framework for maintenance decision making for multi-unit system. More specifically, we propose Reinforcement Learning (RL) approach for dynamic maintenance model for multi- component parallel system subject to stochastic degradation and random failures. Deterioration of each unit occurs independently according to a three-state homogenous Markov process such that each unit has three states, namely, healthy, unhealthy, and failure state. The interaction among system states are modeled based on Birth/Birth-Death process. The overall system state is defined based on different combination of individual component state. The optimal maintenance policy for the system is obtained by modeling the problem as Markov Decision Process (MDP) and Q-learning algorithm with focus on cost minimization is applied as a solution methodology. In comparison to tradition MDP approaches, proposed RL solution is more effective and practical in terms of time and cost savings. Specifically, when the state-space of the problem is large, traditional MDP is note capable to converge to the optimal policy in a timely fashion. Therefore, there is a is the decisive need for development of RL-based solution for maintenance decision making. A numerical example is provided which demonstrates how the RL can be used to find the optimal maintenance policy for the system under study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».