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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국원자력학회 Nuclear Engineering and Technology Nuclear Engineering and Technology 제49권 제5호
발행연도
2017.1
수록면
914 - 919 (6page)

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While industry understands the importance of keeping equipment operational and well maintained, theimportance of tracking maintenance information in reliability models is often overlooked. Prognosticmodels can be used to predict the failure times of critical equipment, but more often than not, thesemodels assume that all maintenance actions are the same or do not consider maintenance at all. Thisstudy investigates the influence of integrating maintenance information on prognostic model predictionaccuracy. By incorporating maintenance information to develop maintenance-dependent prognosticmodels, prediction accuracy was improved by more than 40% compared with traditional maintenanceindependent models. This study acts as a proof of concept, showing the importance of utilizing maintenance information in modern prognostics for industrial equipment.
#Maintenance #Predictive #Prognostics #Reliability #Repair #Sustainability

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참고문헌 (14)

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A. Jardine / 2013 / Maintenance, Replacement, and Reliability: Theory and Applications / CRC Press google schola A. Nam / 2015 / A Bayesian Statistical Updating Method: Error Reduction in Remaining Useful Life Estimation google schola A. Saxena / 2010 / Metrics for offline evaluation of prognostic performance / Int. J. Prognost. Health Manag 1 : 4 ~ 23 google schola C. Lu / 1993 / Using degradation measures to estimate a time-to-failure distribution / Technometrics 35 : 161 ~ 174 google schola D. Specht / 1991 / A general regression neural network / IEEE Trans. Neural Netw 2 : 568 ~ 576 google schola

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