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Optimal Maintenance Thresholds to Perform Preventive Actions by Using Multi-Objective Evolutionary Algorithms

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Optimal Maintenance Thresholds to Perform Preventive Actions by Using Multi-Objective Evolutionary Algorithms

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Goti, A.; Oyarbide-Zubillaga, A.; Alberdi, E.; Sánchez Galdón, AI.; Garcia-Bringas, P. (2019). Optimal Maintenance Thresholds to Perform Preventive Actions by Using Multi-Objective Evolutionary Algorithms. Applied Sciences. 9(15). https://doi.org/10.3390/app9153068

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/203457

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Metadatos del ítem

Título: Optimal Maintenance Thresholds to Perform Preventive Actions by Using Multi-Objective Evolutionary Algorithms
Autor: Goti, Aitor Oyarbide-Zubillaga, Aitor Alberdi, Elisabete Sánchez Galdón, Ana Isabel Garcia-Bringas, Pablo
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials
Fecha difusión:
Resumen:
[EN] Maintenance has always been a key activity in the manufacturing industry because of its economic consequences. Nowadays, its importance is increasing thanks to the Industry 4.0 or fourth industrial revolution. There ...[+]
Palabras clave: Condition-based maintenance , Optimization , Multi-objective evolutionary algorithms , Production systems
Derechos de uso: Reconocimiento (by)
Fuente:
Applied Sciences. (eissn: 2076-3417 )
DOI: 10.3390/app9153068
Editorial:
MDPI AG
Versión del editor: https://doi.org/10.3390/app9153068
Código del Proyecto:
info:eu-repo/grantAgreement/Eusko Jaurlaritza/HAZITEK/ZE-2019%2F00008/ES/HORNOS ROBUSTOS Y EFICIENTES CON DISPONIBILIDAD Y MANTENIMIENTO AVANZADOS PARA LA GESTIÓN OPTIMIZADA DE PROCESOS
Agradecimientos:
This research was funded by the HAZITEK call of the Basque Government, project acronym HORDAGO.
Tipo: Artículo

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