This study was performed to obtain the internal failure cost in the failure and rework using cost table. The manufacturing cost is different according to each production process. Thierefore, it is difficult to calculate of the manufacturing cost. Using the cost table internal failure cost can be calculated easily in each process.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1993.10a
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pp.24-30
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1993
When modeling a complex system we use an event tree to analyze propagation of failure. An event tree cannot represent the statistical interrelationships among parameters, but it can be represented as a statistically identical influence diagram so that parameter updating can be easily performed. After updating parameters we can calculate posterior distribution of the failure rate for each path. But exact distribution requires considerably complex numerical integration. We propose an approximation method to calculate the posterior and derive the predictive distribution of the time to next failure. Finally we introduce the system which implements our methodology.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1996.04a
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pp.377-380
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1996
Most manufacturing systems are large and complex. It is natural to divide the control into a hierarchy consisting of a number fo different levels. Each levels is characterized by the length of the planning horizon and the kind of data required for the decision making process. This paper describes an approach for the incorporation of Maintenance times into a hierachical scheduling for a failure prone flexible manufacturing system. The Maintenance should not be performed too often because of the resulting reduction of capacity. The machine failure and preventive maintenance are considered simultaneously.
Proceedings of the Korean Society for Quality Management Conference
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2004.04a
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pp.85-89
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2004
This brief paper is an application of HALT(High Accelerated Life Test) and FA(Failure analysis) to improvement of STN LCD module. Before HALT the result of environmental test is good. So, we choose the technique of HALT to evaluate reliability. After HALT and Fa, we suggest some methods to improve reliability
The problem of trend change in the failure rate is great interest in the reliability and survival analysis. In this paper we develop a test statistic for testing whether or not the failure rate changes its trend based on a complete sample. Monte Carlo simulations are conducted to investigate the speed of convergence of the proposed test statistic.
This paper deals with two forms of preventive replacement policy with minimal repair at failure. Those are, 1. the replacement policy I based on the cumulative operating time. 2. the replacement policy II based on the number of failures. The basic assumptions are; (1) the cost of minimal repair at failure is increasing with the number of failures since the last replacement, (2) the equipment fails stochastically with time.
Field data have been recorded as the time to failure or the number of failure of systems. We consider the time to failure and covariate variables in some pre-specified follow-up or warranty period. This paper aims to investigate study on the reliability estimation when some additional field data can be collected within-warranty period or after-warranty period. A various likelihood-based methods are outlined and examined for exponential or Weibull distribution.
Due to the spread of COVID-19, many patients with severe respiratory diseases have occurred worldwide, and accordingly, the use of mechanical ventilators has exploded. However, hospitals do not have systematic risk management, and the Medical Device Regulation also provides medical device risk management standards for manufacturers, but does not apply to devices in use. In this paper, we applied the Failure Mode Effects Analysis (FMEA) risk analysis technique based on the International Standard ISO 14971 (Medical Devices-Application of risk management to medical devices) for 85 mechanical ventilators of a specific model in use in hospitals. Failure modes and effects of each parts were investigated, and risk priority was derived through multiplication of each score by preparing criteria for severity, occurrence, and detection for each failure mode. As a result, it was confirmed that the microprocessor-based Patient Unit/Monitoring board in charge of monitoring scored the highest score with 36 points, and that reliability management is possible through systematic risk management according to priority.
The recent stream to reliability prediction is that it is totally inclusive in depth to consider even the operating and environmental condition at the level of finished goods as well as component itselves. In this study, firstly we present the reliability prediction methods by entire failure rate model which failure rate at the system level is added to the failure rate model at the component level. Secondly we build up the improved bases of reliability demonstration through a, pp.ication of Kaplan-Meier, Cumulative hazard, Johnson's methods as non-parametric and Maximum Likelihood Estimator under exponential & Weibull distribution as parametric. And also present the methods of curve fitting to piecewise failure rate under Weibull distribution, PRST (Probability Ratio Sequential Test), curve fitting to S-shaped reliability growth curve, computer programs of each methods. Lastly we show the practical for determination of optimal burn-in time as a method of reliability enhancement, and also verify the practical usefulness of the above study through the a, pp.ication of failure and test data during 1 year.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.30
no.2
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pp.63-71
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2005
In the field of nuclear reactor safety study, common cause failures (CCFs) became significant contributors to system failure probability and core damage frequency in most Probabilistic risk assessments. However, it is hard to estimate the reliability of such a system, because of the dependency of components caused by CCFs. In order to analyze the system, we propose an analytic method that can find the parameters with lack of raw data. This study adopts the shock model in which the failure probability increases as the shock is cumulated. We use two-step Expectation and Maximization (EM) algorithm to find the unknown parameters. In order to verify the analysis result, we perform the simulation under same environment. This approach might be helpful to build the defensive strategy for the CCFs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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