A semi-Markov model for reliability and cost analysis of two-unit cold standby systems considering operator fatigue, preventive maintenance and imperfect repairs
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study aims to investigate a two-unit cold standby system subject to practical operational factors, including operator fatigue, preventive maintenance and imperfect repairs. The system operates under a policy requiring the operator to rest after a stochastically determined work period, resulting in temporary downtime that does not constitute a failure. An integrated modeling framework based on a semi-Markov process is proposed to evaluate the joint impact of these factors on key reliability and cost metrics, thereby supporting informed maintenance optimization decisions. Design/methodology/approach The system is modeled using a bivariate exponential distribution to capture the correlation between each unit's failure and repair times, while accounting for additional factors such as imperfect repairs and operator fatigue. The model is analyzed at regenerative epochs, enabling the derivation of mean time to system failure, availability, repairman busy period and cost functions. Numerical experiments demonstrate how varying the preventive maintenance probability, the likelihood of imperfect repair and the fatigue parameters affect system performance. Findings Results demonstrate that preventive maintenance enhances system availability and reduces long-term costs when initiated with a sufficiently high probability. However, imperfect repairs accelerate system degradation by failing to fully restore failed units, while operator fatigue contributes to extended downtime through reduced repair efficiency. The interaction of these factors reveals a trade-off between investing in maintenance activities and mitigating the operational consequences of system unavailability. These findings highlight the importance of considering fatigue and repair quality when developing cost-effective maintenance strategies. Originality/value This research presents a more realistic and comprehensive model of standby system reliability by integrating correlated failures, operator fatigue-induced repair inefficiencies, imperfect repairs and preventive maintenance within a unified semi-Markov framework. The study expands existing reliability models by modeling fatigue through stochastic rest-work cycles and capturing repair dependencies via bivariate exponential distributions. Practitioners can leverage the model's quantitative insights to refine maintenance policies, assess trade-offs between reliability and cost and enhance decision-making in environments where human limitations and non-ideal repairs significantly impact overall system performance.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».