Our study proposed an integrated Ma

Our study proposed an integrated Markovian and backpropagation neural network for reliability
computations. We made use of current state transition matrix for the failure of the items in different
states. Therefore, a Markovian model was proposed and integrated via neural network for reliability
assessment. We verified the confidence of integrated approach using analytical methods. The
computational results illustrated the applicability of our proposed model. A case study was conducted
to imply the implementation of the approach. The model considered two features of automated flexible
manufacturing systems equipped with automated guided vehicle (AGV) namely, the reliability of
machines and the reliability of AGVs in a multiple AGV jobshop manufacturing system. The results
showed the application of the discussed approaches is fully based on the condition of the system under
study and the limitation obliged by the management. The limitation of the study was the availability of
required data to handle the reliability computations for various purposes (considering past data or real
time computations. The managerial implications of the model can be treated as the capability of the
proposed methodology to provide the reliability of the system at any time, help the decision maker to
make suitable maintenance policy and determine the most defected AGVs and machines for
replacement or specification improvement.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เรานำเสนอการรวม Markovian และ backpropagation โครงข่ายประสาทสำหรับความน่าเชื่อถือ ประมวลผล เราทำใช้ของเมทริกซ์เปลี่ยนสถานะปัจจุบันของความล้มเหลวของรายการต่าง ๆ ใน อเมริกา ดังนั้น นำเสนอ และรวมผ่านทางเครือข่ายประสาทสำหรับรุ่น Markovian การตรวจประเมิน เราตรวจสอบความเชื่อมั่นของวิธีการแบบบูรณาการโดยใช้วิธีการวิเคราะห์ ที่ ผลการคำนวณแสดงความเกี่ยวข้องของรุ่นที่เรานำเสนอ วิธีการใช้กรณีศึกษา บ่งบอกถึงวิธีการปฏิบัติ แบบพิจารณาคุณสมบัติสองของอัตโนมัติยืดหยุ่น เพียบพร้อมไป ด้วยโดยอัตโนมัติตัวรถ (AGV) คือ ความน่าเชื่อถือของระบบการผลิต เครื่องจักรและความน่าเชื่อถือของ AGVs ใน jobshop AGV หลายที่ผลิตระบบ ผลลัพธ์ แสดงให้เห็นว่า การประยุกต์ใช้วิธี discussed เต็มตามเงื่อนไขของระบบภายใต้ การศึกษาและข้อจำกัด obliged โดยการจัดการ ข้อจำกัดของการศึกษาคือ ความพร้อมของ ข้อมูลที่ต้องการจัดการประมวลผลความน่าเชื่อถือสำหรับวัตถุประสงค์ต่าง ๆ (พิจารณาผ่านข้อมูลหรือจริง เวลาประมวลผล อาจถือเป็นความสามารถในการจัดการผลกระทบของรูปแบบการ วิธีการนำเสนอมีความน่าเชื่อถือของระบบตลอดเวลา ช่วยตัดสินให้ ทำให้นโยบายการบำรุงรักษาที่เหมาะสม และกำหนด AGVs และเครื่องจักรสำหรับการประกอบการมากที่สุด ปรับปรุงแทนหรือข้อกำหนด

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การศึกษาของเราที่นำเสนอมาร์คอฟแบบบูรณาการและการแพร่กระจายย้อนกลับเครือข่ายประสาทสำหรับความน่าเชื่อถือ
การคำนวณ เราได้ทำให้การใช้งานของเมทริกซ์การเปลี่ยนสถานะปัจจุบันของความล้มเหลวของรายการในต่าง
ประเทศ ดังนั้นรูปแบบมาร์คอฟถูกเสนอและบูรณาการผ่านเครือข่ายประสาทสำหรับความน่าเชื่อถือ
การประเมิน เรายืนยันความเชื่อมั่นของวิธีการแบบบูรณาการโดยใช้วิธีการวิเคราะห์
ผลการคำนวณแสดงการบังคับใช้ของการนำเสนอรูปแบบของเรา กรณีศึกษาได้ดำเนินการ
ที่จะบ่งบอกถึงการดำเนินการตามวิธีการ รูปแบบการพิจารณาสองคุณสมบัติของความยืดหยุ่นอัตโนมัติ
ระบบการผลิตการติดตั้งกับรถนำทางอัตโนมัติ (AGV) คือความน่าเชื่อถือของ
เครื่องและความน่าเชื่อถือของ AGVs ในหลาย AGV Jobshop ระบบการผลิต ผลการ
ศึกษาพบการประยุกต์ใช้วิธีการพูดคุยเป็นไปตามอย่างเต็มที่ในสภาพของระบบที่อยู่ภายใต้
ข้อ จำกัด การศึกษาและหน้าที่ที่ผู้บริหาร ข้อ จำกัด ของการศึกษาคือความพร้อมของ
ข้อมูลที่จำเป็นในการจัดการกับการคำนวณความน่าเชื่อถือเพื่อวัตถุประสงค์ต่างๆ (พิจารณาข้อมูลที่ผ่านมาจริงหรือ
การคำนวณเวลา. ความหมายของรูปแบบการบริหารจัดการที่สามารถจะถือว่าเป็นความสามารถในการ
เสนอวิธีการที่จะให้ความน่าเชื่อถือของ ระบบในเวลาใด ๆ ช่วยให้การตัดสินใจที่จะ
ทำให้นโยบายการบำรุงรักษาที่เหมาะสมและตรวจสอบ AGVs เสียมากที่สุดและเครื่องจักรสำหรับการ
ปรับปรุงเปลี่ยนหรือข้อกำหนด

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การศึกษาแบบบูรณาการและการนำเสนอ markovian แบบโครงข่ายประสาทสำหรับการคำนวณค่า

เราใช้เมตริกซ์การเปลี่ยนสถานะปัจจุบันสำหรับความล้มเหลวของรายการในรัฐต่าง ๆ

ดังนั้น รูปแบบ markovian เสนอและบูรณาการผ่านเครือข่ายประสาทเพื่อการประเมินค่า

เรายืนยันความเชื่อมั่นของการบูรณาการโดยใช้วิธีการวิเคราะห์