保証データの前処理の例

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次故障データを収集・分析します。

生の現場データは三角形マトリックスに記録されるため、エンジニアは保証データの前処理を使ってデータを通常の故障時刻データ形式に整理し、これは保証分析に必要とされます。

サンプルデータ、コンプレッサー故障.MWXを開きます。
統計 > 信頼性/生存時間 > 保証分析 > 保証データの前処理を選択します。
データフォーマットから、1列にある出荷値を選択します。
出荷 (販売) 列に出荷数を入力します。
返品 (故障) 列では、 1ヶ月目–12ヶ月目の入り口があります。
OKをクリックします。

結果

Minitabはワークシート内の元のデータを区間ごとに再フォーマットします。再フォーマットされた故障までの時間データは3つの新しいカラムに格納されます: 開始時間、終了時間、そして元のデータの列の直後に現れる頻度です。

このワークシートでは、変換されたデータの最初の12行（列C14～C16）に、出荷後毎月のコンプレッサー返品数（故障数）が表示されます。例えば、出荷後最初の1か月間の返品総数はワークシートの1行目で表され、開始時刻は0、終了時刻は1です。出荷後最初の1か月で合計7台のコンプレッサーが返却されました。

再フォーマットされたデータの次の12行は、各出荷で出荷されたが返送されなかったコンプレッサーの数を示しています。例えば、ワークシートの最後の行に最初の出荷が示されています。最初の出荷で1000台のコンプレッサーが出荷されてからの12か月間、その最初の出荷からコンプレッサーは一台も返却されませんでした。したがって、出荷中の返却されていないコンプレッサーの総数は1000台となります。

C14	C15	C16
開始時間	終了時間	度数
0	1	7
1	2	5
2	3	7
3	4	10
4	5	12
5	6	4
6	7	8
7	8	6
8	9	5
9	0	5
10	11	0
11	12	0
1	*	998
2	*	999
3	*	998
4	*	999
5	*	994
6	*	994
7	*	988
8	*	989
9	*	993
10	*	979
11	*	1000
12	*	1000

ワークシートの変換された故障時間データを使用して、エンジニアは保証予測分析で保証請求を評価できるようになります。