Machines and facilities are physically or chemically degenerated by continuous usage. The representative type of the degeneration is the wearing of tools, which results in the process mean shift. According to the increasing wear level, non-conforming products cost and quality loss cost are increasing simultaneously. Therefore, a preventive maintenance is necessary at some point. The problem of determining the maintenance period (or wear limit) which minimizes the total cost is called the 'process mean shift problem'. The total cost includes three items: maintenance cost (or adjustment cost), non-conforming cost due to the non-conforming products, and quality loss cost due to the difference between the process target value and the product characteristic value among the conforming products. In this study, we set the production volume as a decreasing function rather than a constant. Also we treat the process variance as a function to the increasing wear rather than a constant. To the quality loss function, we adopted the Cpm+, which is the left and right asymmetric process capability index based on the process target value. These can more reflect the production site. In this study, we presented a more extensive maintenance model compared to previous studies, by integrating the items mentioned above. The objective equation of this model is the total cost per unit wear. The determining variables are the wear limit and the initial process setting position that minimize the objective equation.
Burn-in is a widely used method to eliminate the initial failures. Preventive maintenance policy such as block replacement with minimal repair at failure is often used in field operation. In this, paper burn-in and maintenance policy are taken into consideration at the same time. The cost of a minimal repair is assumed to be a non-decreasing function of its age. The problems of determining optimal burn-in times and optimal maintenance policy are considered.
모든 장비는 지속적인 사용에 의해 공정의 생산성과 경제성은 감소한다. 그러므로 일정 시점에서는 공정평균이동 문제라는 설비에 대한 예방보전이 필요하다. 설비의 보전시기를 결정함에 있어, 우리는 기존 연구에서 부분적으로 진행되어 온 보전모형들을 확장하고 통합함으로써 다양한 상황이 발생하는 생산 현장을 반영한 보전모형을 제시하고자 한다. 이를 구현하기 위해 제품규격은 상하한의 양쪽을 설정했으며, 적합품에 대해 품질손실함수를 도입했다. 마모수준에 대한 공정분산은 상수가 아닌 함수로 설정했으며, 특히 제품생산량과 보전비용에 있어서는 마모수준에 대한 함수를 개발하여 적용했다. 이로써 본 연구는 현장의 다양한 공정에 대부분 적용할 수 있는 보전모형이 될 것으로 생각한다. 추후 연구에서는 보전모형을 구성하는 부적합비용, 품질손실비용, 보전비용에 더하여 제품판매로 인한 수익 항목을 추가한 전체 수익 최대화 문제로 전개할 수 있을 것이며, 크게는 본 연구의 모형에 고장률을 도입한 보전모형으로의 확장도 생각해 볼 수 있을 것이다.
Burn-in is a widely used method to eliminate initial failures. Preventive maintenance policy such as block replacement with minimal repair at failure is often used in field operation. In this paper burn-in and maintenance policy are taken into consideration at the same time. The cost of a minimal repair is assumed to be a non-decreasing function of its age. The problems of determining optimal burn-in times and optimal maintenance policy are considered.
All machines deteriorate in performance over time. The phenomenon that causes such performance degradation is called deterioration. Due to the deterioration, the process mean of the machine shifts, process variance increases due to the expansion of separate interval, and the failure rate of the machine increases. The maintenance model is a matter of determining the timing of preventive maintenance that minimizes the total cost per wear between the relation to the increasing production cost and the decreasing maintenance cost. The essential requirement of this model is that the preventive maintenance cost is less than the failure maintenance cost. In the process mean shift model, determining the resetting timing due to increasing production costs is the same as the maintenance model. In determining the timing of machine adjustments, there are two differences between the models. First, the process mean shift model excludes failure from the model. This model is limited to the period during the operation of the machine. Second, in the maintenance model, the production cost is set as a general function of the operating time. But in the process mean shift model, the production cost is set as a probability functions associated with the product. In the production system, the maintenance cost of the equipment and the production cost due to the non-confirming items and the quality loss cost are always occurring simultaneously. So it is reasonable that the failure and process mean shift should be dealt with at the same time in determining the maintenance time. This study proposes a model that integrates both of them. In order to reflect the actual production system more accurately, this integrated model includes the items of process variance function and the loss function according to wear level.
본 연구에서는 소프트웨어 제품을 개발하여 테스팅을 거친 후 사용자에게 인도하는 시기를 결정하는 방출문제에 대하여 연구되었다. 소프트웨어의 결함을 제거하거나 수정 작업 중에도 새로운 결함이 발생될 가능성이 있는 무한 고장수를 가진 비동질적인 포아송 과정에 기초하고 수명분포는 단위당 고장발생률이 증가하다가 감소하는 속성을 가진 로그-로지스틱 분포를 이용한 최적 방출시기에 관한 문제를 제시하여 소프트웨어 요구 신뢰도를 만족시키고 소프트웨어 개발 및 유지 총비용을 최소화시키는 최적 소프트웨어 방출 정책에 대하여 논의 되었다. 본 논문의 수치적인 예에서는 고장간격 시간자료를 적용하고 모수추정 방법은 최우추정법과 추세분석을 통하여 자료의 효율성을 입증한 후 최적 방출시기를 추정하였다.
본 연구에서는 소프트웨어 제품을 개발하여 테스팅을 거친 후 사용자에게 인도하는 시기를 결정하는 방출문제에 대하여 연구되었다. 소프트웨어의 결함을 제거하거나 수정 작업 중에도 새로운 결함이 발생될 가능성이 있는 무한고장수를 가진 비동질적인 포아송 과정에 기초하고 수명분포는 단위당 고장발생률이 증가하거나 감소하는 속성을 가진 형상모수가 2인 확률 분포를 이용한 최적 방출시기에 관한 문제를 제시하여 소프트웨어 요구 신뢰도를 만족시키고 소프트웨어 개발 및 유지 총비용을 최소화 시키는 최적 소프트웨어 방출 정책에 대하여 논의 되었다. 본 논문의 수치적인 예에서는 고장 간격 시간 자료를 적용하고 모수추정 방법은 최우추정법과 추세분석을 통하여 자료의 효율성을 입증한 후 최적 방출시기를 추정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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