Schätzmodell für die Dauer von Trockendockungen
Ein Data-Mining-Ansatz
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Da der Seetransport die Aufgabe hat, Menschen zwischen Inseln zu wettbewerbsfähigeren Preisen zu verbinden, wird er für einige Inselstaaten wie Indonesien zu einer der wichtigsten Einrichtungen. Aus diesem Grund nimmt die Zahl der Seetransporteinheiten in Indonesien jedes Jahr weiter zu. In dieser Branche ist die Wartung eine der wichtigsten Tätigkeiten in der Schifffahrtsindustrie, da sie über die Einsatzfähigkeit des Schiffes entscheiden kann. Diese Tätigkeit wird jedoch nicht durch die Kapazität der nationalen Werft ausgeglichen, weshalb die Schätzung der Schiffswartungsdauer sehr w...
Da der Seetransport die Aufgabe hat, Menschen zwischen Inseln zu wettbewerbsfähigeren Preisen zu verbinden, wird er für einige Inselstaaten wie Indonesien zu einer der wichtigsten Einrichtungen. Aus diesem Grund nimmt die Zahl der Seetransporteinheiten in Indonesien jedes Jahr weiter zu. In dieser Branche ist die Wartung eine der wichtigsten Tätigkeiten in der Schifffahrtsindustrie, da sie über die Einsatzfähigkeit des Schiffes entscheiden kann. Diese Tätigkeit wird jedoch nicht durch die Kapazität der nationalen Werft ausgeglichen, weshalb die Schätzung der Schiffswartungsdauer sehr wichtig ist. Diese Studie verwendet eine der Methoden des Data Mining, nämlich CART (Classification and Regression Tree), um die Dauer der Wartung zu schätzen, die auf Dockarbeiten beschränkt ist oder als Trockendockung bezeichnet wird. Durch die Verwendung des Volumens der Dockarbeiten als Input zur Schätzung der Dauer werden vier Klassen der Trockendockdauer ermittelt, die mit dem unterschiedlichenlinearen Modell und den Jobkriterien für jede Klasse erzielt werden. Diese linearen Modelle können dann verwendet werden, um die Dauer der Trockendockung auf der Grundlage ihrer Jobkriterien zu schätzen.
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