Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 3

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  urban buses
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
Constantly increasing maintenance costs impose optimal maintenance policy planning. One possible way which helps to minimize maintenance costs and prevent bus fleet availability is analysis of historical maintenance records, which contain information about failures and performed repairs. In many cases this data have free text form and their analysis require individual log-by-log examination of their content. In order to automate this process, text mining methods can be applied. But, accuracy of the analysis depends on data quality and employed methods and should be tested before using this approach. This is especially important when the service decisions, which influence safety and maintenance costs, are made on this basis. The aim of this paper is to determine whether existing and currently used text-mining methods are sufficiently accurate to be used in classification of unstructured urban bus maintenance and repair data. For that purpose the case study and literature review has been conducted. The study shows great capabilities of proposed classification model. The model has 99% of accuracy and can be applied to support maintenance decisions.
PL
Stale rosnące koszty utrzymania taboru autobusowego wymuszają potrzebę kształtowania odpowiedniej polityki serwisowej. Niezbędna w tym zakresie jest analiza danych historycznych, które zawierają informację o zaistniałych awariach i wykonanych naprawach. W wielu przypadkach dane te posiadają formę tekstową, co wymaga ich indywidualnej oceny rekord po rekordzie. W celu zautomatyzowania tego procesu istnieje możliwość zastosowania metod klasy text mining. Aby jednak wyniki analizy text mining mogły zostać wdrożone muszą wykazywać się one odpowiednią dokładnością. Jest to szczególnie istotne w przypadku, gdy na podstawie tych wyników podejmowane są decyzje serwisowe wpływające na bezpieczeństwo i koszty eksploatacyjne. Celem niniejszego artykułu jest weryfikacja, czy powszechnie stosowane metody text mining są wystarczająco dokładne, aby analizować historyczne dane serwisowe autobusów. W tym celu dokonano przeglądu literaturowego oraz analizy text mining tego konkretnego typu danych. Przeprowadzone badania wykazały, że dokładność klasyfikatora wynosi 99%. Na tej podstawie można stwierdzić, że są to metody wystarczająco dokładne, aby za ich pośrednictwem podejmować decyzję serwisowe.
PL
Celem pracy była ocena niezawodności autobusów Mercedes - Benz 0405 N oraz Jelcz M121M eksploatowanych w Miejskim Przedsiębiorstwie Komunikacyjnym w Lublinie. W ramach badań własnych wykonano porównawczą analizę niezawodności obydwu marek autobusów. Podstawę do wyznaczenia wybranych wskaźników niezawodności stanowiły dane o awaryjności pojazdów. Zamieszczone w artykule wyniki oparto o dane eksploatacyjne z dwóch lat tj. 2009 – 2010r. Wykazano, że w praktyce eksploatacyjnej pojazdy marki Jelcz M121M wykazują lepsze właściwości eksploatacyjne niż pojazdy marki Mercedes - Benz 405N.
EN
The aim of this paper was to evaluate the reliability of two buses namely Mercedes - Benz 0405 N and Jelcz M121M, which are utilised by Municipal Transport Company in Lublin. In the course of own research a comparative reliability analysis of both branches of vehicles was performed. The selected indicators of reliability were determined based on the failure database of vehicles. The data in the paper is based on the operating data for the following years: 2009-2010. It has been established that Jelcz M121M vehicles branch indicates better reliability properties in the operating conditions than Mercedes - Benz 405N branch.
PL
W artykule przedstawiono analizę popytu na rynku autobusów w Polsce. Omówiono wyniki sprzedaży firm produkujących autobusy w podziale na segmenty rynku. Wskazano na czynniki determinujące wielkość popytu.
EN
In the article there is presented an analysis of demand for buses in Poland. There are shown sales results of bus-producing-companies with division on market segments. There are pointed demand determining factors.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.