In order to determine the level of service which minimizes the total of expected cost of service and the expected cost of waiting for that service, the important considerations are to evaluate the distance traveled to and from a service facility (D) and the expected number of mechanics in queueing system (L). The travel-time models are very useful when the servers must travel to the customer from the service facility. Thus, in this paper we studied on the determination of the optimal service level by the travel-time models. In order to decide the optimal service level, (D) has been introduced as a uniform distribution and (L) has been introduced as M/M/S model of queueing theory.
In this paper we consider optimal designs of partially step-stress life testing which is deviced for k-component series systems with the considerably long life time. Test items are first run simultaneously at use condition for a specified time, and the surviving items are then run at accelerated condition until a predetermined censoring time. The optimal criterion for the change time to accelerated condition is to minimized either the generalized asymptotic variance of maximum likelihood estimators of the hazard rates at use condition and the acceleration factors or the asymptotic variance of the maximum likelihood estimators of the acceleration factors.
This paper focuses on the determining the optimal replacement interval and the corresponding minimum cost of replacement for the renewal T-53 engine. It is assumed that sample failure data of T-53 engine are drawn from the mixed population, and then parameters of the failure distributions are estimated. On the basis of the above situation, the Multi-step Weibull distributions are estimated and then the optimal replacement time of T-53 engine is determined. This paper shows that if the replacement time is reduced to 2000 hours, the 2,217won of the replacement cost per unit time is only saved but also reliability of the T-53 engine is increased.
We consider optimal designs of partially accelerated life testing which is deviced for parallel systems with the considerably long life time. In partially step-stress life testing, test items are first run simultaneously at use condition for a specified time, and the surviving items are then run at accelerated condition until a predetermined censoring time. In partially constant-stress life testing, test items are run at either use or accelerated condition only until a specified censoring time. The optimal criterion for each test is to minimize either the generalized asymptotic variance of maximum likelihood(ML) estimators of the hazard rates at use condition and the acceleration factors or the asymptotic variance of the ML estimators of the acceleration factors.
This paper present a new optimization model to generate aggregate production planning by considering electric cost. The new Time Of Switching (TOS) electric type is introduced by switching over Time Of Day (TOD) and Time Of Use (TOU) electric types to minimize the electric cost. The fuzzy demand and Dynamic inventory tracking with multiple plant capacity are modeled to cover the uncertain demand of customer. The constraint for minimum hour limitation of plant running per one start up event is introduced to minimize plants idle time. Furthermore; the Optimal Weight Moving Average Factor for customer demand forecasting is introduced by monthly factors to reduce forecasting error. Application is illustrated for multiple cement mill plants. The mathematical model was formulated in spreadsheet format. Then the spreadsheet-solver technique was used as a tool to solve the model. A simulation running on part of the system in a test for six months shows the optimal solution could save 60% of the actual cost.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.21
no.48
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pp.223-232
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1998
In order to improve the hospital service quality, some hospitals try to reduce the outpatients' waiting time in the hospital. One of the dissatisfied service items at the hospital is the long waiting time to take the prescribed medicine. In most cases, the smaller the number of pharmacists, the longer could be the waiting time. The suggestion of criteria for optimal allocation of appropriate number of pharmacists must be very important to manage the hospital pharmacy. In this paper, we suggest the method to figure out appropriate number of pharmacists through the real situation study at the Sampling Medical Center Pharmacy. We present the simulation study results using the simulation package ARENA and the analysis of statistical distribution of the arriving prescriptions. The result of this research could be applied to the other service business to figure out the optimal allocation of available human resources and to do the job analysis for better service quality.
Kim, Jong-Sin;Jung, Kwan-Sue;Bae, Chul-Ho;Lee, Doo-jin
Journal of Korean Society of Water and Wastewater
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v.23
no.3
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pp.279-285
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2009
In this study, applied to the industrial water service, it is verified feasibility of break-even analysis method which has not been introduced in Korea. The On-san water pipeline of 7.1km among the Ul-san industrial water service is selected and the optimal replacement time calculated by break-even analysis method is year 2033 to 2044 which will be 53 to 67 years since the pipes were buried. If indirect cost such as the value of lost water and traffic disruption, service interruption, etc. is calculated as 30 and 100% of the direct cost, the financially optimum replacement time is advanced 3 to 9 years. These ways present rational criteria to establish long-term plan for budget and to execute the limited budget efficiently.
In general, non-stationary or chaos time series forecasting is very difficult since there exists a drift and/or nonlinearities in them. To overcome this situation, we suggest a new prediction method based on multiple model TS fuzzy predictors combined with preprocessing of time series data, where, instead of time series data, the differences of them are applied to predictors as input. In preprocessing procedure, the candidates of optimal difference interval are determined by using con-elation analysis and corresponding difference data are generated. And then, for each of them, TS fuzzy predictor is constructed by using k-means clustering algorithm and least squares method. Finally, the best predictor which minimizes the performance index is selected and it works on hereafter for prediction. Computer simulation is performed to show the effectiveness and usefulness of our method.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.14
no.4
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pp.997-1005
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2003
In this paper, the problem of determining optimal burn-in time is considered under a general failure model. There are two types of failure in the general failure model. One is Type I failure (minor failure) which can be removed by a minimal repair and the other is Type II failure (catastrophic failure) which can be removed only by a complete repair. In this model, when the unit fails at its age t, Type I failure occurs with probability 1 - p(t) and Type II failure occurs with probability p(t), $0{\leq}p(t)\leq1$. Under the model, the properties of optimal burn-in time maximizing mean time to the catastrophic failure during field operation are obtained. The obtained results are also applied to some illustrative examples.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.14
no.4
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pp.889-901
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2003
In this paper, we consider the optimal replacement policies following the expiration of the combination warranty. The combination warranty can be divided into the renewing combination warranty and the non-renewing combination warranty. The criterion used to determine the optimal replacement period is the overall value function based on the expected cost and the expected downtime. Thus, we obtain the expected cost rate per unit time and the expected downtime per unit time for our model. And then 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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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