An Availability-Constrained Integrated Maintenance–Monitoring Model for a System With Failures Following an NHPP
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This article presents an integrated model for production equipment maintenance and online process monitoring when the assignable causes and the equipment failures come from a nonhomogeneous Poisson process. To this end, six possible scenarios within a production cycle are described. These scenarios are defined based on equipment failures and control chart signals (true or false) within a production cycle and process condition at the end of cycle. Then, the occurrence probability and the expected time and cost of each scenario are calculated. The proposed model is characterized by five decision parameters, including number of inspections until planned maintenance, time interval between consecutive inspections, sample size, control limit coefficient, and optimal planned maintenance time. Moreover, the long-run expected cost rate is used as the objective function of the optimization problem, and two sets of constraints have been considered. The former set stands for statistical design of control chart, and the latter is related to equipment availability. Finally, a comprehensive numerical analysis is conducted to assess the sensitivity of the model and to compare the performance of the proposed integrated model to a stand-alone planned maintenance model. The results of the comparative study show that the integrated model outperforms the corresponding stand-alone planned maintenance model. The proposed policy is illustrated using a case study in a food production process.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle