In airline industries, the aircraft

In airline industries, the aircraft maintenance cost takes up about 13% of the total operating cost. It can be reduced by a good planning. Spare parts inventories exist to serve the maintenance planning. Compared with commonly used reorder point system (ROP) and forecasting methods which only consider historical data, this paper presents two non-linear programming models which predict impending demands based on installed parts failure distribution. The optimal order time and order quantity can be found by minimizing total cost. The first basic mathematical model assumes shortage period starts from mean time to failure (MTTF). An iteration method and GAMS are used to solve this model. The second improved mathematical model takes into account accurate shortage time. Due to its complexity, only GAMS is applied in solution methodology. Both models can be proved effective in cost reduction through revised numerical examples and their results. Comparisons of the two models are also discussed.

Citing articles (1)

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในอุตสาหกรรมสายการบิน ต้นทุนการบำรุงรักษาเครื่องบินใช้เวลาขึ้นประมาณ 13% ของผลรวมต้นทุนการดำเนินงาน มันสามารถลดลง โดยการวางแผนดี หาอะไหล่ที่มีอยู่เพื่อการวางแผนบำรุงรักษา เมื่อเทียบกับระบบจุดสั่งซื้อใหม่ที่ใช้ทั่วไป (ROP) และคาดการณ์วิธีซึ่งพิจารณาเฉพาะ ข้อมูลประวัติ เอกสารนี้แสดงสองไม่ใช่เชิงเส้นโปรแกรมรุ่นที่ทายผลตามกระจายชิ้นส่วนติดตั้งล้มเหลวความใกล้ สามารถพบเวลาสั่งที่เหมาะสมและปริมาณการสั่งซื้อ โดยการลดต้นทุนรวม แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ของพื้นฐานแรกสันนิษฐานช่วงขาดแคลนเริ่มเวลาล้มเหลว (MTTF) วิธีการเกิดซ้ำและ GAMS ใช้ในการแก้ปัญหาแบบนี้ แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ของปรับปรุงสองใช้บัญชีขาดแคลนที่ถูกต้องเวลาในการ เนื่องจากความซับซ้อนของ GAMS เท่านั้นจะใช้วิธีการแก้ปัญหา ทั้งสองรุ่นสามารถจะพิสูจน์ประสิทธิภาพในการลดต้นทุนปรับปรุงตัวอย่างที่เป็นตัวเลขและผลลัพธ์ ยังได้กล่าวเปรียบเทียบของสองรุ่นอ้างถึงบทความ (1)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในอุตสาหกรรมสายการบินต้นทุนการบำรุงรักษาเครื่องบินจะขึ้นประมาณ 13% ของค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานรวม มันสามารถลดลงได้โดยการวางแผนที่ดี อะไหล่สินค้าคงเหลือที่มีอยู่เพื่อให้บริการการวางแผนการบำรุงรักษา เมื่อเทียบกับระบบจุดสั่งซื้อที่ใช้กันทั่วไป (ROP) และวิธีการคาดการณ์ที่จะพิจารณาข้อมูลทางประวัติศาสตร์บทความนี้นำเสนอการเขียนโปรแกรมสองรุ่นที่ไม่ใช่เชิงเส้นซึ่งคาดการณ์ความต้องการที่กำลังจะเกิดขึ้นบนพื้นฐานของการติดตั้งชิ้นส่วนกระจายความล้มเหลว เวลาการสั่งซื้อที่เหมาะสมและปริมาณการสั่งซื้อสามารถพบได้โดยการลดค่าใช้จ่ายทั้งหมด ครั้งแรกที่แบบจำลองทางคณิตศาสตร์พื้นฐานถือว่าเริ่มต้นการขาดแคลนระยะเวลาตั้งแต่เวลาเฉลี่ยที่จะล้มเหลว (MTTF) วิธีการทำซ้ำและ GAMS จะใช้ในการแก้ปัญหาแบบนี้ แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่ดีขึ้นสองคำนึงถึงปัญหาการขาดแคลนเวลาที่ถูกต้อง เนื่องจากความซับซ้อนของมันเพียง GAMS ถูกนำไปใช้ในการแก้ปัญหาวิธีการ ทั้งสองรุ่นสามารถพิสูจน์ประสิทธิภาพในการลดค่าใช้จ่ายผ่านตัวอย่างตัวเลขการแก้ไขและผลของพวกเขา การเปรียบเทียบของทั้งสองรุ่นจะยังกล่าว. บทความที่อ้างถึง (1)