결국 고장’률’은 확률적인 요소다.

참고논문에선 Cost, 우리는 현재 Makespan. 고장률을 Static Rule-based 초기 스케줄링에 적용하기 Expectation(기대시간) 및 Threshold-based PM 전략을 사용해보자.

1. 어떻게 정량화할 것인가?

정적인 모델에 확률을 넣으려면 ‘시간’으로 변환해야 한다.

$t_p$ : 원래의 가공 시간

$t_{PM}$ : 예방 정비(PM) 소요 시간

$t_{CM}$ : 고장 수리(CM) 소요 시간 (일반적으로 $t_{CM} \gg t_{PM}$)

$P_{fail}(t)$ : 누적된 고장 확률

• $E[T] = t_p + (P_{fail} \times t_{CM})$

1. Scenario 1. PM을 당긴다.

• 논리 : 기계 상태 100% 회복
• Job $k$ 종료 직후 기대 시간.

$E[Time_A] = t_{PM} + t_p$

1. Scenario 2. PM을 미룬다.

• 논리 : 당장 PM 적용. job $k$ 가 늦게 끝나는 것을 막고 싶을 때 사용. 하지만, 고장률 급증 ($\Delta P_{fail}$)
• job $k$ 와 PM이 모두 종료된 기대 시간

$E[Time_B] = t_p + (\Delta P_{fail} \times t_{CM}) + t_{PM}$