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Un óptimo híbrido aleatorio de mantenimiento de sistemas bajo una garantía con reembolso y cargo

Autores: Shang, Lijun; Yu, Xiguang; Du, Yongjun; Zou, Anquan; Qiu, Qingan

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2022

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Acceso abierto

Artículo científico
2022

Un óptimo híbrido aleatorio de mantenimiento de sistemas bajo una garantía con reembolso y cargo


Categoría

Matemáticas

Subcategoría

Matemáticas generales

Palabras clave

Tecnologías digitales avanzadas
Fiabilidad del sistema
Teoría de garantía
Costo de garantía
Reemplazo por edad
Costo de mantenimiento

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 20

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Facilitado por tecnologías digitales avanzadas, los gerentes de confiabilidad pueden monitorear los ciclos de trabajo del sistema durante todo el ciclo de vida. Tal realización tecnológica puede ayudar a los gerentes de confiabilidad a garantizar la confiabilidad del sistema en tiempo real mediante el monitoreo de los ciclos de trabajo. En este documento, al incorporar un ciclo de trabajo aleatorio limitado, descuento y cargo en la teoría de garantía, se ha ideado una garantía de reparación gratuita aleatoria con descuento y cargo (RFRW-RC) para garantizar la confiabilidad del sistema durante la etapa de garantía. Bajo RFRW-RC, el descuento elimina la responsabilidad de los fabricantes de seguir garantizando la confiabilidad del sistema, mientras que el cargo es un soporte donde los fabricantes continúan garantizando la confiabilidad del sistema. El costo de la garantía de RFRW-RC se deriva, y se presenta una garantía de reparación gratuita discreta aleatoria (RDFRW) al simplificar RFRW-RC. Al combinar el último reemplazo de edad aleatorio (RARL) y el reemplazo de edad clásico (CAR), se diseña un reemplazo de edad híbrido aleatorio (RHAR) para garantizar la confiabilidad del sistema durante la etapa post-garantía. En dicho RHAR, se aplica RARL para extender el tiempo de reemplazo durante la etapa post-garantía para maximizar la vida restante del sistema a través de la garantía, y se utiliza CAR para reducir el costo de mantenimiento del sistema a través de la garantía. Se modela la tasa de costo de RHAR, y la tasa de costo de RDFRW también se ofrece al discutir los valores de los parámetros. La variable de decisión se optimiza al minimizar el modelo de tasa de costo. Se exploran las propiedades de los modelos presentados desde perspectivas numéricas.

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