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Enregistrement W7133026946

Optimization of critical spare parts inventories: A reliability perspective

2007· dissertation· W7133026946 sur OpenAlexfundno aff
Darko Louit

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2007
Typedissertation
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueReliability and Maintenance Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of TorontoOntario Centres of Excellence
Mots-clésSpare partMaintainabilityReliability (semiconductor)Service (business)Perspective (graphical)Inventory theoryFocus (optics)Inventory control
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In addition, we thoroughly discuss (and in some cases extend) several other spare parts inventory models under a common perspective and using terminology familiar to maintenance and reliability engineers. We hope that such an overview, which we have not encountered in the literature, will be of value to practitioners. For many organizations (particularly those which are capital intensive, e.g. mining, utilities, defence, heavy industries) spare parts stockholding is critical to business success. However, there has been little integration between the areas of maintenance and reliability engineering and that of inventory and logistics, as examples of stockholding decisions with respect to maintainability or reliability parameters are, in general, scarce. Through this thesis, we develop tools to achieve the integration of these areas in an effort to close the gap between them, thus providing the maintenance community with several models directed to optimize stockholding decisions for spare parts. We concentrate on single-echelon and stochastic inventory models for non-repairable and repairable parts. Furthermore, we focus on the analysis of inventories of critical and expensive spare parts, which merit the use of complex optimization models. The contributions of this research are the following. First, we present a simple procedure for the prioritization of spare parts, directed to help managers focus their attention into the most critical parts. Second, we introduce an expedited repair inventory model with state-dependent arrivals, considering repair capacity constraints. Also in the consideration of expedited repair, we apply a dynamic control model for the service rate in a single server queue to the spare parts problem, and extend it to a more realistic cost structure. Third, we present a model that combines internal condition information of a component with the decision of ordering a spare part, in the context of a condition-based maintenance strategy. The management of spare parts inventories requires a balance between the costs of stocking the parts and the costs and risks of not having them when they are needed. In order to achieve this balance, one has to acknowledge that spare parts inventories are governed by the reliability characteristics of the equipment and the ongoing maintenance policies.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,934
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,330 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2007
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Résumé présentoui

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