Modello di stima della durata del bacino di carenaggio
Un approccio di data mining
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Poiché la sua funzione è quella di collegare le persone tra le isole a prezzi più competitivi, il trasporto marittimo è diventato uno dei servizi più vitali per alcuni Paesi arcipelagici, come l'Indonesia. Questo è il motivo per cui il numero di unità di trasporto marittimo in Indonesia continua ad aumentare ogni anno. In questo settore, la manutenzione è una delle attività più importanti, in quanto può determinare l'idoneità della nave. Tuttavia, questa attività non è compensata dalla capacità dei cantieri navali nazionali, per cui la stima della durata della manutenzione delle...
Poiché la sua funzione è quella di collegare le persone tra le isole a prezzi più competitivi, il trasporto marittimo è diventato uno dei servizi più vitali per alcuni Paesi arcipelagici, come l'Indonesia. Questo è il motivo per cui il numero di unità di trasporto marittimo in Indonesia continua ad aumentare ogni anno. In questo settore, la manutenzione è una delle attività più importanti, in quanto può determinare l'idoneità della nave. Tuttavia, questa attività non è compensata dalla capacità dei cantieri navali nazionali, per cui la stima della durata della manutenzione delle navi è molto importante. Questa ricerca utilizza un metodo di data mining, il CART (Classification and Regression Tree), per stimare la durata della manutenzione limitata ai lavori in bacino o al cosiddetto dry docking. Utilizzando il volume dei lavori in bacino come input per stimare la durata, si ottengono 4 classi di durata del bacino di carenaggio con diversi modelli lineari e criteri di lavoro per ciascuna classe. Questi modelli lineari possono essere utilizzati per stimare la durata del bacino di carenaggio in base ai criteri di lavoro.
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