This study analyzes the impact of regular preventive maintenance (PM) on reducing the failure rate and occurrence of falling accidents of industrial overhead doors. A reliable safety device model with an additional safety device, which is installed to replace a defective one, is proposed. The research methodology involves collecting breakdown and falling accident records, comparing and analyzing data before and after regular PM implementation, and experimenting with two types of retrofittable safety devices. Key findings are as follows. 1. Regular PM implementation significantly reduces the failure rate of old overhead doors. 2. A parallel structured model with two alternative safety devices can minimize falling accident risks. The study's contributions include the following. 1. The positive impact of PM on extending overhead door lifespan is quantified. 2. A general safety device model that can be retrofitted and used as replacement with a fail-safe function is proposed.
In order to reduce damages to major railroad components, which have the potential to cause interruptions to railroad services and safety accidents and to generate unnecessary maintenance costs, the development of rolling stock maintenance technology is switching from preventive maintenance based on the inspection period to predictive maintenance technology, led by advanced countries. Furthermore, to enhance trust in accordance with the speedup of system and reduce maintenances cost simultaneously, the demand for fault diagnosis and prognostic health management technology is increasing. The objective of this paper is to propose a highly reliable learning model using various machine learning algorithms that can be applied to critical rolling stock components. This paper presents a model for railway rolling stock component fault diagnosis and conducts a mechanical failure diagnosis of motor components by applying the machine learning technique in order to ensure efficient maintenance support along with a data preprocessing plan for component fault diagnosis. This paper first defines a failure diagnosis model for rolling stock components. Function-based algorithms ANFIS and SMO were used as machine learning techniques for generating the failure diagnosis model. Two tree-based algorithms, RadomForest and CART, were also employed. In order to evaluate the performance of the algorithms to be used for diagnosing failures in motors as a critical railroad component, an experiment was carried out on 2 data sets with different classes (includes 6 classes and 3 class levels). According to the results of the experiment, the random forest algorithm, a tree-based machine learning technique, showed the best performance.
Joint optimization of preventive age replacement and inventory policy is considered in this paper. There are three decision variables in the problem: (i) preventive replacement age of the operating unit, (ii) order quantity per order and (iii) reorder point for spare replenishment. Preventive replacement age and order quantity are jointly determined so as to minimize the expected cost rate, and then the reorder point for meeting a desired service level is found. A numerical example is included to explain the joint optimization model.
Most systems are composed of components which have different failure chracteristics. Since the failure characteristics of components is different, it is rational and reasonable to establish a maintenance model to be considered repair and replacement policies which are proper to failure characteristics of these components. This paper proposes the age replacement time for a system composed of components which have different failure characteristics. In this model, it is assumed that a system is composed of a critical failure component, a major failure component, minor failure component. If any failure occurs to critical component before its age replacement time, the system should be replaced. If any failure does not occur until its age replacement time, preventive replacement should be performed at age replacement time T. Major component is minimal repaired if any failure occurs during operation. Minor component should be replaced as soon as failure is found. This paper determines the optimal replacement time of the system which minimize, total maintenance cost and initial stock Quantity of minor component within this optimal replacement time. Numerical example illustrates these results.
An EOQ-like inventory model for a manufacturing process is studied. The system is assumed to deteriorate during the production process. The results are either the production of a number of defective items, or the breakdown of the production machine. The optimal production lot size is derived. The model is extended to the case in which the probabilities of making defective items and machine breakdowns are a function of both the quantity (amount) and quality (performance) of the consumed setup cost (including the preventive maintenance cost). We further assume that the setup performance can be improved by investing in the performance improvement program. Hence, the same or a better setup outcome can be achieved with a lower setup cost. We then investigate the optimal setup cost and investment policy simultaneously, thereby achieving a better process quality and setup cost reduction concurrently.
PURPOSES : This study is aimed at development of a stochastic pavement deterioration forecasting model using National Highway Pavement Condition Index (NHPCI) to support infrastructure asset management. Using this model, the deterioration process regarding life expectancy, deterioration speed change, and reliability were estimated. METHODS : Eight years of Long-Term Pavement Performance (LTPP) data fused with traffic loads (Equivalent Single Axle Loads; ESAL) and structural capacity (Structural Number of Pavement; SNP) were used for the deterioration modeling. As an ideal stochastic model for asset management, Bayesian Markov multi-state exponential hazard model was introduced. RESULTS:The interval of NHPCI was empirically distributed from 8 to 2, and the estimation functions of individual condition indices (crack, rutting, and IRI) in conjunction with the NHPCI index were suggested. The derived deterioration curve shows that life expectancies for the preventive maintenance level was 8.34 years. The general life expectancy was 12.77 years and located in the statistical interval of 11.10-15.58 years at a 95.5% reliability level. CONCLUSIONS : This study originates and contributes to suggesting a simple way to develop a pavement deterioration model using the total condition index that considers road user satisfaction. A definition for level of service system and the corresponding life expectancies are useful for building long-term maintenance plan, especially in Life Cycle Cost Analysis (LCCA) work.
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.
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.
국내 대형 SOC 시설물의 노후화가 가속화됨에 따라 시설물 유지관리도 현재 상태 기준의 안전성 평가에서 미래 노후도 수준 예측을 기반으로 한 성능 중심의 예방적·선제적 유지 관리로 전환되고 있다. 특히, 교량의 경우 1·2종 교량은 많은 연구와 함께체계적으로 관리되고 있으나, 중소형 3종 교량은 사용 연한 동안 성능저하를 대변하는 이력 데이터 수집과 활용은 전무한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 부재별 외관 손상에 대해 생애주기별 유지관리 이력을 3차원 교량 객체에 등록함으로써 손상 위치의 손상변화율 등을 직관적으로 확인 할 수 있고, API 기반 종합성능평가가 가능하도록 3D 교량모델 기반의 실증 DB시스템을 설계하여 개발하였다.
Objectives: The purpose of this study was to identify the factors influencing the stages of exercise behavior change after adjusting for related covariates. Methods: Participants included 362 of fourth to sixth graders in 3 elementary schools in a metropolitan city in Korea. The data were collected using structured questionnaire included Korean Stages of Change Scale for Exercise. Results: Logistic regression results showed that the motivational factors associated with transition from precontemplation to contemplation were cognitive process of change, self-reevaluation, conscious raising; regarding that from contemplation to preparation, cons of the decisional balance; regarding those from preparation to action, behavioral process, counter-conditioning, stimulus control, which were very similar to the results of previous researches subjected other age groups. But, there was no motivational factors associated with from action to maintenance, and self-efficacy had no influence on forwarding stages of change. Conclusions: TTM would be applicable to explain the exercise behavior of some children in Korea, which suggested that it be useful in developing the programs to improve physical activities of Korean school children.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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