ScholarGate
ผู้ช่วย

เปรียบเทียบวิธี

ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้

การหาค่าเหมาะสมที่สุดของการบำรุงรักษา×การถดถอยแบบพาราเมตริกแบบ Weibull×
สาขาวิชาความเชื่อถือได้การวิเคราะห์การอยู่รอด
ตระกูลProcess / pipelineSurvival analysis
ปีกำเนิด20021951
ผู้ริเริ่มHongzhou WangWaloddi Weibull
ประเภทdecision optimization frameworkFully parametric survival regression model
แหล่งต้นตำรับWang, H. (2002). A survey of maintenance policies of deteriorating systems. European Journal of Operational Research, 139(3), 469–489. DOI ↗Kalbfleisch, J. D. & Prentice, R. L. (2002). The Statistical Analysis of Failure Time Data (2nd ed.). Wiley. DOI ↗
ชื่อเรียกอื่นOptimal Maintenance Policy, Preventive Maintenance Scheduling, Predictive Maintenance Optimization, Bakım Optimizasyonuweibull aft model, weibull survival model, parametric survival regression, Weibull Regresyonu — Parametrik Hayatta Kalma
ที่เกี่ยวข้อง34
สรุปMaintenance Optimization is a quantitative framework for determining the timing, type, and frequency of maintenance actions—preventive, predictive, or corrective—that minimize total cost or expected downtime over a system's operational life. Systematic formulations were consolidated by Hongzhou Wang (2002), whose survey unified age-replacement, block-replacement, and imperfect-repair policies under a common cost-rate structure applicable to deteriorating systems across engineering and operations management.Weibull regression is a fully parametric survival model, formalised by Kalbfleisch and Prentice, that assumes survival times follow a Weibull distribution. A shape parameter controls whether the hazard increases, decreases, or remains constant over time, while covariates shift the scale of the distribution to express how predictors affect survival.
ScholarGateชุดข้อมูล
  1. v1
  2. 1 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 1 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED

ไปที่หน้าค้นหา ดาวน์โหลดสไลด์

ScholarGateเปรียบเทียบวิธี: Maintenance Optimization · Weibull Regression. สืบค้นเมื่อ 2026-06-18 จาก https://scholargate.app/th/compare