Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제19권2호
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pp.587-596
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2008
This paper develops the optimal periodic preventive maintenance policies following the expiration of warranty: renewing warranty and non-renewing warranty. After the warranty period is expired, the system undergoes the PM periodically and is minimally repaired at each failure between two successive PMs. Firstly, we determine the expected cost rate per unit time and the expected downtime per unit time for the periodic PM model. Then the overall value function suggested by Jiang and Ji(2002) is applied to obtain the optimal PM period and the optimal PM number. Finally, the numerical examples are presented for illustrative purpose.
The study suggests a contract model of application operation through case study of A bank's IT outsourcing application contract based on workload. The IT outsourcing order form has a problem in that the scope of work is ambiguous due to the integration of operation and maintenance. In this study, application operation and maintenance were separated by referring to application operation history provided in ISO/IEC15504-5 standard. The scope of the IT outsourcing service was clarified by organizing the definition and detail activities of the application operation business. Application operation contract method has generally applied estimation method by the number of input manpower and period by agreement between buyer and client. As there is no activity to calculate the number of input manpower based on the operational work history and based on the standard workload per activity. In this case is not guaranteed due to the simple agreement between the contractors. In this paper, we propose an application operating cost estimation model that measures the size of the operating software using function point analysis that is the basis of application operation tasks. In order to verify the validity of the application operation cost model, we verified the correlation between the application size and the labor cost through regression analysis using SPSS.
Maintenance of aging structures has attracted societal attention. Maintenance of the aging structure can be efficiently performed with a digital twin. In order to maintain the structure based on the digital twin, it is required to accurately detect the damage of the structure. Meanwhile, deep learning-based damage detection approaches have shown good performance for detecting damage of structures. However, in order to develop such deep learning-based damage detection approaches, it is necessary to use a large number of data before and after damage, but there is a problem that the amount of data before and after the damage is unbalanced in reality. In order to solve this problem, this study proposed a method based on Generative adversarial network, one of Generative Model, for generating acceleration data usually used for damage detection approaches. As results, it is confirmed that the acceleration data generated by the GAN has a very similar pattern to the acceleration generated by the simulation with structural analysis software. These results show that not only the pattern of the macroscopic data but also the frequency domain of the acceleration data can be reproduced. Therefore, these findings show that the GAN model can analyze complex acceleration data on its own, and it is thought that this data can help training of the deep learning-based damage detection approaches.
Reliability Prediction using MIL-HDBK-217F has some restrictions due to its one modeling basis. One of the restrictions is caused by selecting one operating environment of a system, which is chosen regardless of its detailed conditions, e.g., external impact and vibration. Especially, an equipment, which is installed on a mobile vehicle though its movement is quasi-static, is controversial to designate its environment as ground mobile($G_M$), rather than ground fixed($G_F$). In this paper, failure rates were compared, which are computed using several moving time rates to total operating time. RiAC-HDBK-217Plus was used as the basic calculation model. In addition, $G_F$ conditioned failure rate was evaluated by comparing with that under $G_M$ environment but fixed state.
In this paper, the system is proposed and implemented to share the part number, the part name, and the vehicle type through the improvement sharing bulletin board for automobile repair and maintenance. And when photos of damage parts are uploaded to the system, the system analyzes it using a deep learning model to analyze whether it is damaged and automatically classify the type of damage. By providing repair and maintenance quotes for a significant part, the system provides economically repaired by providing comparative adjustment information on repair costs to drivers who are particularly concerned about the market prices of parts and maintenance services. Through the existing bulletin board, you can exchange and share information about parts by sharing various information on repair and maintenance. This paper provides in detail the average market price per type of damage during automobile repair and maintenance, helping drivers who do not know the details of parts and maintenance services to receive reasonable quotes by providing price information.
A spare ordering policy is considered for planned maintenance. Introducing the ordering, uptime, downtime, inventory costs and salvage value, we derive the expected cost effectiveness. The problem is to determine jointly the ordering time for a spare and the preventive replacement time for the operating unit which maximize the expected cost effectiveness. Some properties regarding the optimal policy are derived, and a numerical example is included to explain the proposed model.
Two methods for probabilistic maintenance scheduling are developed and compared ; one with operation and supplied-shortage cost and other with risk level of LOLP. Based on the real economic power dispatch, quadratic optimal maintenance conditions are obtained and simple amtrix equations are suggested for solutions. Both methods are compared in a sample system of 26,000 [MW] peak and 32,000 [MW] generation capacity.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제18권3호
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pp.689-696
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2007
This paper considers a Bayesian approach to determine an optimal PM policy with random maintenance quality. Thus, we assume that the quality of a PM action is a random variable following a probability distribution. When the failure time is Weibull distribution with uncertain parameters, a Bayesian approach is established to formally express and update the uncertain parameters for determining an optimal PM policy. Finally, the numerical examples are presented for illustrative purpose.
This paper proposes a strategic model of linkage between productivity metrics and financial accounting metrics to properly evaluate the financial effect of TPM activities and the business performance. This linkage strategy provides a connection tool for clear communication between factory-level and headquarters that the metrics proposed by this paper ultimately improves a quality of support from the management by receiving the factors required for productivity activities in the practical field. This factor includes such as equipment, raw materials and labors. Here, we propose that chain reaction models using break down structure of productivity metrics and financial metrics enhance the knowledge sharing of KPI (Key Performance Indicator) which generally tend to create oversimplified communication between management in headquarters and employees in the practical fields. The productivity metrics include OEE(Overall Equipment Effectiveness) of TPM (Total Productive Maintenance), OLE (Overall Labor Effectiveness) of PAC(Performance and Analysis and Control) activities, and OYE (Overall Yield Effectiveness) of TMM(Total Material Management) activities. The financial accounting metrics include ROE(Return on Equity), ROA(Return on Asset), and AVR(Added-Value Rate). The suggested chain reaction model selects the financial metrics as initial stage and branch down until final stage of productivity metrics. When demand exceeds supply, an ideal speed rate, the lean OEE strategy can be initially applied to reduce the gap between the demand and supply, then apply variable costing to estimate correct amount of operating profit. In addition, the paper presents a new type of model for linkage between financial accounting metrics including CAPEX(Capital Expenditure), OPEX(Operating Expenditure), EVA(Economic Added Value), DCL(Degree of Combined Leverage), and TPM productivity activities including AM(Autonomous Maintenance), PM(Preventive Maintenance), MP(Maintenance Prevention) and QM(Quality Maintenance). In order to support the evidence of proposed linkage strategy, a case analysis on 52 projects from national TPM contest from 2011 to 2012 is analyzed. The case presents the classification of CAPEX and OPEX activities from TPM, and proposes the correct implementation of financial effect for TPM projects.
해수담수화(SWRO, Sea Water Reverse Osmosis) 플랜트는 장기적이고 지속적인 담수 생산을 위하여 설계단계부터 플랜트의 가용도를 고려하여야 하며, 시간의 흐름에 따라 다양한 형태의 노후 현상이 진행되어 시스템 성능의 저하가 발생하므로 가용도 유지를 위한 고장정비 및 예방정비 계획 수립 등이 필요하다. 해수담수화 플랜트와 같이 복잡한 공학구조로 구성된 플랜트 분야에서는 시스템의 신뢰도 혹은 가용도를 수리적인 방법으로 추정하는데 어려움이 있다. 본 연구는 해수담수화 플랜트에 특화된 소프트웨어 개발을 위하여, RAM 분석 프레임워크와 모델링 방법을 개발하고, 가용도 산출을 위한 이산사건 시뮬레이션 모델을 제안한다. 플랜트 정비의 특성을 고려하여 고장 정비 발생 시, 단일 부품의 수리/교체 뿐만 아니라 분해 정비 수준에 따라 접근 가능한 모든 부품을 동시 정비하는 예방정비 정책을 제안하고, 제안된 방법론에 따라 시뮬레이션 모델 및 프로토타입을 개발하였다. 이를 활용하여 국내외에 건설된 해수담수화 플랜트의 현장 데이터를 기반으로 시스템의 가용도 및 가동률 등을 추정 사례 연구를 수행하였고, 그 결과 실제 플랜트의 가용도와 근접한 결과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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