This paper presents a spare ordering policy for preventive replacement with minimal repair. To analyze the ordering policy, the failure process is modeled by a non-homogeneous Poisson process. Introducing the ordering, repair, downtime, replacement costs and salvage value, we derive the expected cost effectiveness as a criterion of optimality when the lifetime and lead times for the regular and expedited orders are generally distributed random variables. It is shown that, under certain conditions, there exists a finite and unique optimum ordering time which maximizes the expected cost effectiveness. A numerical example is also included to explain the proposed model.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.17
no.3
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pp.743-752
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2006
This paper considers a Bayesian approach to replacement policy model with minimal repair. We use the criterion based on the expected cost and the expected downtime to determine the optimal replacement period. To do so, we obtain the expected cost rate per unit time and the expected downtime per unit time, respectively. 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 maintenance policy. Especially, the overall value function suggested by Jiagn and Ji(2002) is applied to obtain the optimal replacement period. The numerical examples are presented for illustrative purpose.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.23
no.6
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pp.1195-1202
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2012
In this paper, we determine the expected total cost from the user's perspective for the replacement model with the extended warranty when minimal repair cost is a function of failure time. To do so, we define the extended warranty and assume the replacement model following the expiration of extended warranty from the user's perspective. Especially, we propose the criterion to buy the extended warranty and the numerical examples are presented to illustrate the purpose when the failure time of the system has a Weibull distribution.
Journal of the Korean Institute of Educational Facilities
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v.25
no.1
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pp.3-12
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2018
Educational facilities are more uncertain about maintenance costs due to their comprehensive and long life-cycle compared to commercial buildings. In addition, maintenance of the existing post management system can not maintain the original function of education facilities continuously and economically. In order to overcome this problem, it is necessary to analyze the repair and replacement cost for the uncertainty factor in maintenance. This study propose a model to determine repair and maintenance cost and cycle of educational facility based on probabilistic estimation concept. For the analysis, Monte Carlo simulation, a probabilistic analysis method, was applied based on the repair and maintenance history data of the educational facilities in Florida. The results of this study can be used as a guideline for quantitative facility management and facility management research.
International Journal of Reliability and Applications
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v.14
no.1
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pp.41-54
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2013
In this paper, cost analysis is conducted using inter-failure interval under renewable warranty subject to imperfect repair for multi-component system. One way to model the imperfect repair is to use the quasi-renewal process (Wang and Pham 1996). Two alternative quasi-renewal processes were suggested by Park and Pham (2010) using quasi-renewal process; first is an altered quasi-renewal process with random variable parameter and second is a mixed quasi-renewal process considering replacement service and repair service, simultaneously. In this study, we use the altered and mixed quasi-renewal processes and develop the warranty cost model to obtain the expected value of warranty cost and to help company make important decisions regarding the warranty policy. Numerical examples are used to demonstrate the applicability of the methodology derived in the paper.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.43
no.1
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pp.61-69
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2020
Systems such as database and socal network systems have been broadly used, and their unexpected failure, with great losses and sometimes a social confusion, has received attention in recent years. Therefore, it is an important issue to find optimal maintenance plans for such kind of systems from the points of system reliability and maintaining cost. However, it is difficult to maintain a system during its working cycle, since stopping works might incur users some troubles. From the above viewpoint, this paper discusses minimal repair maintenance policy with periodic replacement, while considering the random working cycles. The random working cycle and periodic replacement policies with minimal repair has been discussed in traditional literatures by usually analyzing cases for the nonstopping works. However, maintenance can be more conveniently done at discrete time and even during the working cycle in real applications. So, we propose that periodic replacement is planned at discrete times while considering the random working cycle, and moreover provide a model in which system, with a minimal repair at failures between replacements, is replaced at the minimum of discrete times KT and random cycles Y. The average cost rate model is used to determine the optimal number of periodic replacement.
In this paper, the properties on the optimal replacement policies for the general failure model are developed. In the general failure model, two types of system failures may occur : one is Type I failure (minor failure) which can be removed by a minimal repair and the other, Type II failure (catastrophic failure) which can be removed only by complete repair. It is assumed that, when the unit fails, Type I failure occurs with probability 1-p and Type II failure occurs with probability p, $0\leqp\leq1$. Under the model, the system is minimally repaired for each Type I failure, and it is repaired completely at the time of the Type II failure or at its age T, whichever occurs first. We further assume that the repair times are non-negligible. It is assumed that the minimal repair times in a renewal cycle consist of a strictly increasing geometric process. Under this model, we study the properties on the optimal replacement policy minimizing the long-run average cost per unit time.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.45
no.3
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pp.18-30
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2022
Predicting remaining useful life (RUL) becomes significant to implement prognostics and health management of industrial systems. The relevant studies have contributed to creating RUL prediction models and validating their acceptable performance; however, they are confined to drive reasonable preventive maintenance strategies derived from and connected with such predictive models. This paper proposes a data-driven preventive maintenance method that predicts RUL of industrial systems and determines the optimal replacement time intervals to lead to cost minimization in preventive maintenance. The proposed method comprises: (1) generating RUL prediction models through learning historical process data by using machine learning techniques including random forest and extreme gradient boosting, and (2) applying the system failure time derived from the RUL prediction models to the Weibull distribution-based minimum-repair block replacement model for finding the cost-optimal block replacement time. The paper includes a case study to demonstrate the feasibility of the proposed method using an open dataset, wherein sensor data are generated and recorded from turbofan engine systems.
It has been reported that more than thirty five percent of steel bridges in the USA are structurally deficient because of structural degradations. The degraded structures need either full replacement or rehabilitation such that they are able to provide the required services for a longer period of time. The cost for repair in most cases is far less than the cost of replacement. Moreover, repair method generally takes less time than replacement and also reduces service interruption time. Modern advanced composites have been used in aerospace and automotive fields since World War II. In the recent past, because of the high strength-to-weight ratio and high stiffness-to-weight ratio, these composite materials have been introduced to civil engineering infrastructures primarily for repair and rehabilitation of concrete structures. However, only a few preliminary studies on repair of corroded steel structures using theses composite materials are reported in the literature available in the public domain. Thus, in this study, a series of laboratory tests was undertaken to evaluate the effectiveness of this repair method using carbon fiber reinforced polymer composite. The paper discusses the test method and test results obtained from these tests.
This paper proposes a replacement policy following the expiration of a non-renewing free replacement-repair Warranty(NFFRW). The non-renewing free replacement-repair warranty is defined and then the maintenance model following the expiration of the NFRRW is studied from the user's point of view. As the criteria to determine the optimality of the maintenance policy, we consider the expected cost rate per unit time from the user's perspective. All maintenance costs of the system incurred after the expiration of the warranty are paid by the user. Given the cost structures during the life cycle of the system, we determine the optimal maintenance period following the expiration of a NFRRW. Finally, the numerical examples are presented for illustrative purposes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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