ある信頼性エンジニアが、冷蔵庫コンプレッサーの不良が原因の保証請求を予測したいと考えています。エンジニアは、前年の月ごとの故障データを収集および分析します。
このデータを使用して、保証分析を実行したり、保証データの前処理および保証予測について説明したりすることができます。
ワークシートの列 | 説明 |
---|---|
出荷数 | 月ごとの出荷冷蔵庫台数 |
1ヶ月目 | 1ヶ月目に検出された1回目の出荷分からのコンプレッサー故障の数 |
2ヶ月目 | 2ヶ月目に検出された1回目と2回目の出荷分からのコンプレッサー故障の数 |
3ヶ月目 | 3ヶ月目に検出された最初の3回の出荷分からのコンプレッサー故障の数 |
4ヶ月目 | 4ヶ月目に検出された最初の4回の出荷分からのコンプレッサー故障の数 |
5ヶ月目 | 5ヶ月目に検出された最初の5回の出荷分からのコンプレッサー故障の数 |
6ヶ月目 | 6ヶ月目に検出された最初の6回の出荷分からのコンプレッサー故障の数 |
7ヶ月目 | 7ヶ月目に検出された最初の7回の出荷分からのコンプレッサー故障の数 |
8ヶ月目 | 8ヶ月目に検出された最初の8回の出荷分からのコンプレッサー故障の数 |
9ヶ月目 | 9ヶ月目に検出された最初の9回の出荷分からのコンプレッサー故障の数 |
10ヶ月目 | 10ヶ月目に検出された最初の10回の出荷分からのコンプレッサー故障の数 |
11ヶ月目 | 11ヶ月目に検出された最初の11回の出荷分からのコンプレッサー故障の数 |
12ヶ月目 | 12ヶ月目に検出された最初の12回の出荷分からのコンプレッサー故障の数 |
開始時 | 保証請求区間の開始月(前処理データセット) |
終了時 | 保証請求区間の終了月(前処理データセット) |
度数 | 最初の12ヶ月での請求の度数およびまだ正常に機能している単位の度数(前処理データセット) |
列1~13には、拡張Nevada形式のデータが含まれます。たとえば、4ヶ月目には、最初の3回の出荷分の請求は0で、4回目の出荷分の請求が1件あります。
列14~16は前処理ステップを実行した後にデータがまとめられるように提供されます。