Review on ship onboard machinery maintenance strategy selection usingmulti-criteria optimization
Notice bibliographique
Résumé
Marine shipping is an important aspect of the transportation system in Canada.It is estimated that 70-80% of items that we are surrounded by and use daily are brought by ships.Canadian businesses need to sell to the world and ships carries their products abroad.For people that live in Canada's island or northern communities, marine shipping is often the only source they have for essentials.It is estimated that marine shipping directly contributes about $3 billion annually to Canada's GDP through employment and other impacts.In a marine ship system, safety and reliability are very important considerations.The various system elements must be properly maintained and organizations are now looking to maintenance optimization to achieve optimum safety, machinery reliability and reduced costs.Modern day maintenance optimization is a decision-making problem which need to satisfy multiple and conflicting criteria.Multi-Criteria Optimization (MCO) techniques have been used in maintenance optimization.Two main classes of maintenance MCO problems have been identified as strategy selection and interval optimization.In marine ships, maintenance strategy selection is a complex decision-making problem that has become ever more challenging to address and is accompanied by diverse constraints and economic considerations.Each maintenance strategy has its own characteristics, importance and drawbacks.The use of inappropriate maintenance strategy affects the safety of a ship, crew, machinery reliability, maintenance cost etc.MCO techniques have been used in selecting optimal maintenance strategy for ship onboard machinery.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».