Resumen

La elicitación de la distribución previa es un problema difícil para una demostración del tiempo medio de reparación (MTTR) basada en la inferencia bayesiana, ya que si se introduce información previa inexacta en la distribución previa, los resultados se vuelven poco fiables. Este artículo propone un nuevo modelo de representación de las tareas de mantenimiento basado en la similitud de los elementos de mantenimiento atribuidos. A partir de este modelo, se formula un nuevo algoritmo de cálculo de la similitud de las tareas de mantenimiento. A partir de los datos temporales de tareas de mantenimiento similares, se determinan valores optimistas y pesimistas para obtener una distribución a priori. La idea principal es separar las tareas de mantenimiento en elementos distintos y utilizar conjuntos de atributos para extraer características clave. A continuación, se compara cada par de elementos para cuantificar las diferencias entre las tareas de referencia y las candidatas. Las tareas candidatas con una diferencia aceptable respecto a la tarea de referencia se toman como fuentes de información previa para construir la distribución a priori. Un estudio de caso que incluye una demostración bayesiana de MTTR de transceptor de alta frecuencia (HF) muestra que el método propuesto puede obtener eficazmente tareas de mantenimiento similares a las de las fuentes de información para la elicitación de la distribución a priori.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:tareas de mantenimiento, distribución a priori, nuevo modelo de representación de las tareas de mantenimiento, nuevo algoritmo de cálculo de la similitud, elicitación de la distribución a priori, información a priori inexacta, elicitación de la distribución a priori, fuentes de información a priori, tareas de mantenimiento similares, demostración bayesiana
• Keywords:maintenance tasks, prior distribution, novel maintenance task representation model, novel similarity computation algorithm, prior distribution elicitation, inaccurate prior information, prior distribution elicitation, prior information sources, similar maintenance tasks, bayesian demonstration