On the problem of optimal control of operating backup machines

封面

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

We consider machines used in the production process of an enterprise, the failure of which leads to a stoppage of this process and losses. The technical condition and operating characteristics of machines deteriorate with an increase in their operating time. We construct a model for determining the optimal service life of such machines, which assumes that a failed machine is disposed and immediately replaced with a new machine of the same brand. However, the replacement process usually requires random, sometimes quite a long time. Then it is advisable to use a backup machine, and the subject of consideration is a complex of interchangeable main (working) and backup machines of the same brand. In this case, losses from stopping the production of the enterprise arise only after the failure of both machines of the complex, when orders for the delivery of replacement new machines is not yet been fulfilled. Methods of reliability theory and general principles of valuation theory allow us to construct a model for solving the problem of optimal control of the specified complex in discrete time. It turns out that decisions on decommissioning of one machine of the complex, on its designation as the main or backup machine should be made depending on the existence and condition of the second machine. The calculations carried out allow us to assume that of the two machines in the complex, the machine with the lower operating time should be designated as the main one, however, it is not possible to prove the validity of this hypothesis.

作者简介

S. Smolyak

Central Economics and Mathematics Institute, Russian Academy of Sciences (CEMI RAS)

Email: smolyak1@yandex.ru
Moscow, Russia

参考

  1. Гамкрелидзе Р. В. (1962). О скользящих оптимальных режимах // Доклады АН СССР. Т. 134. № 6. С. 1243– 1245. [Gamkrelidze R. V. (1962). On sliding optimal states. Doklady Akademii Nauk USSR, 143, 6, 1243–1245 (in Russian).]
  2. Гамкрелидзе Р. В. (1985). Скользящие режимы в теории оптимального управления // Труды МИАН СССР. Т. 169. С. 180–193. [Gamkrelidze R. V. (1985). Sliding modes in optimal control theory. In: “Topology, ordinary differential equations, dynamical systems. Collection of review articles. 2. On the occasion of the 50th anniversary of the institute”. Trudy Matematicheskogo Instituta im. V. A. Steklova, USSR, 169, 180–193; Proc. Steklov Inst. Math., 169 (1986), 185–198 (in Russian).]
  3. МСО (2022). Международные стандарты оценки. Пер. с англ. Совет по международным стандартам оценки. И. Л. Артеменков, С. А. Табакова (ред.). М.: Русское общество оценщиков, 2022. [International Valuation Standards (IVS) (2022). Moscow: Russian Valuation Council (in Russian).]
  4. Смоляк С. А. (2022). Экономический критерий оптимизации срока службы машин и оборудования с учетом их надежности // Экономическая наука современной России. № 1 (96). С. 45–55. [Smolyak S. A. (2022). Economic criteria for optimizing the assigned service life of machinery and equipment. Economics of Contemporary Russia, 1, 45–55 (in Russian)]. doi: 10.33293/1609-1442-2022-1(96)-45-55 (in Russian).]
  5. Смоляк С. А. (2024). Экономический подход к оптимизации назначенных сроков службы машин и оборудования // Экономика и управление: проблемы, решения. № 11. Т. 2 (158). С. 33–45. [Smolyak S. A. (2024). Economic approach to optimizing the assigned service life of machinery and equipment. Economics and Management: Problems, Solutions, 11, 2, 33–45. doi: 10.36871/ek.up. p. r. 2024.11.02.005 (in Russian).]
  6. Barlow R., Hunter L. (1960). Optimum preventive maintenance policies. Operations Research, 8, 90–100. doi: 10.1287/opre.8.1.90
  7. Fan W., Machemehl R., Kortum K. (2011). Equipment replacement optimization. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, 2220, 88–98. doi: 10.3141/2220-11
  8. Jiang R. (2018). Performance evaluation of seven optimization models of age replacement policy. Reliability Engineering & System Safety, 180 (C), 302–311. doi: 10.1016/j.ress.2018.07.030
  9. Redmer A. (2009). Optimisation of the exploitation period of individual vehicles in freight transportation companies. Transportation Research. Part E, 45, 978–987.
  10. Smith D. J. (2011). Reliability, maintainability and risk: Practical methods for engineers. 8th ed. Oxford: Butterworth-Heinemann ltd.
  11. Terborgh G. (1948). Dynamic equipment policy. Ohio: McGraw Hill.
  12. Van Horenbeek A., Pintelon L., Muchiri P. (2010). Maintenance optimization models and criteria. International Journal of System Assurance Engineering and Management, 1 (3), 189–200. doi: 10.1007/s13198-011-0045-x

版权所有 © Russian Academy of Sciences, 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».