Tire demand planning based on reliability and operating environment
- سال انتشار: 1395
- محل انتشار: مجله بین المللی معدن و مهندسی زمین، دوره: 50، شماره: 2
- کد COI اختصاصی: JR_IJMGE-50-2_012
- زبان مقاله: انگلیسی
- تعداد مشاهده: 451
نویسندگان
Faculty of Mining, Petroleum & Geophysics, Shahrood University of Technology, Shahrood, Iran
Faculty member of mining engineering in Faculty of Mining, Petroleum & Geophysics, Shahrood University of Technology, Shahrood, Iran
Faculty member of mining engineering in Faculty of Mining, Petroleum & Geophysics, Shahrood University of Technology, Shahrood, Iran
Luleå University of Technology, Luleå, Sweden
چکیده
Tires are of critical spare parts in mines. There is a shortage of medium and large tires. In addition, since the mining activities and opening new mines has increased, the demand for tires has increased significantly as well. Thus, it is very important for mining engineers to identify the tire characteristics and properly manage the spare part inventory. Spare parts management is critical from an operational perspective, especially in intensive industries assets, such as mining, as well as in organizations that own and operate costly assets. A knowledge of the tires’ behavior (historical data) must be taken into account along with the operating environment conditions (covariates). This study uses Cox multiple regression model to incorporate machine operating environment information into systems reliability analysis for estimation of spare parts. It considers a proportional hazard model and a stratified Cox regression model for time independent and dependent covariates. Based on the results, the study develops a mathematical model for spare parts estimation at the component level for non-repairable parts (tires). It validates the outcomes using a case study of loader tires in the Sungun mine in Iran. There is a significant difference in the results of spare parts forecasting and inventory management when considering and dismissing the covariates.کلیدواژه ها
Operating environment; Proportional hazard model; Reliability; Spare part; Stratified cox regression modelمقالات مرتبط جدید
- مروری بر کانسار بوکسیت آق بلاغ علمدار، استان آذربایجان شرقی، شمال غرب ایران
- شبیه سازی جریان غیر دارسی و انتقال حرارت جابه جایی و هدایت در محیط متخلخل با رویکرد مقیاس حفره
- مقایسه روش استخراج جبهه کار طولانی با روش استخراج جبهه کار طولانی اصلاح شده در لایه های پرشیب
- بیولیچینگ مس با استفاده از باکتری های مزوفیل و ترموفیل معتدل و مطلق
- عوامل فرایندی موثر بر مصرف گلوله آسیاهای اولیه تغلیظ ۱ مجتمع مس سرچشمه
اطلاعات بیشتر در مورد COI
COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.