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자료유형
학술저널
저자정보
김신영 (국민대학교) 최진우 (국방대학교) 남광식 (국방대학교) 문현지 (MIT Sloan School of Management)
저널정보
한국로지스틱스학회 로지스틱스연구 로지스틱스연구 제30권 제5호
발행연도
2022.10
수록면
1 - 12 (12page)

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Equipment failures create unnecessary lead time throughout the logistics supply chain. It is known that the probability of occurrence of a failure continues to change over its total life. Therefore, a failure function is required. In this study, the failure function was derived using the data of electric forklifts of domestic logistics companies. The Bayesian aggregation method, which can simultaneously reflect various characteristic information, was used to derive the failure function. In addition, a periodic preventive maintenance model was additionally established through the construction of the Mean Time Between Failure(MTBF) model. This study is meaningful in that it is designed to automatically find the optimal value in estimating the characteristic parameters of the Bayesian aggregation model. The results of this study can be used universally in all fields of equipment operation. It is expected to improve the stability of the supply chain.
#Forklift #Failure function #Hierarchical Bayesian model #Bayesian aggregation

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