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。

エンジニアは今後の製造スケジュールが毎月配送される1000ユニットであることを把握しています。故障データはワイブル分布を使用してモデル化できます。処理前の保証データの形式を変更した後、エンジニアは保証予測を使用して将来の保証請求を予測します。

  1. サンプルデータを開く、コンプレッサー故障前処理.MTW.
  2. 統計 > 信頼性/生存時間 > 保証分析 > 保証の予測を選択します。
  3. 開始時間に、開始時を入力します。
  4. 終了時間に、終了時を入力します。
  5. 度数 (オプション)に、度数を入力します。
  6. 予測をクリックします。各時間間隔の生産量に、「1000」と入力します。
  7. 各ダイアログボックスでOKをクリックします。

結果を解釈する

現在の保証請求の要約の表での結果では、データ収集期間内に稼働している12,000台のコンプレッサーのうち、69台が故障すると示されています。ワイブル分布で得られた推定値に基づいて、期間内に約69台のコンプレッサーが故障すると予測されました。

予測故障数の表と予測故障数プロットを使用して、エンジニアは95%の信頼度をもって、今後5か月間にコンプレッサーの予測追加故障台数がおよそ62~98台の区間に収まることを結論づけることができます。

保証の予測: 開始 = 開始時と終了 = 終了時

* 注 * 22つのケースが使用されました。2つのケースには欠損値またはゼロ度数が含ま れています

度数の度数を使用します

分布パラメータ 分布 形状 尺度 ワイブル 1.26494 398.062 最尤推定法
現在の保証請求の要約 合計個数 12000 観測された故障数 69 期待される故障数 68.5201 95%ポアソン信頼区間 (53.2630, 86.7876) 将来故障するリスクがある個数 11931
生産スケジュール 将来の期間 1 2 3 4 5 生産数量 1000 1000 1000 1000 1000
予測故障数の表 将 潜在 95%ポアソン信頼 来の期 的な故 区間 間 障数 予測故障数 下限 上限 1 12931 13.1073 7.0000 22.3660 2 13931 27.4930 18.1933 39.8678 3 14931 43.1798 31.2722 58.1271 4 15931 60.1892 45.9516 77.4449 5 16931 78.5416 62.1373 97.9488

予測故障数プロット

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