한 신뢰성 공학 엔지니어가 불량 냉장고 압축기에 의해 야기되는 보증 클레임을 예측하려고 합니다. 이 엔지니어는 작년의 월간 고장 데이터를 수집하고 분석합니다.

엔지니어는 이후 매월 1000대의 장치가 생산될 예정이라는 것을 알고 있습니다. 고장 데이터는 Weibull 분포를 사용하여 모형화할 수 있습니다. 사전 처리 보증 데이터의 형식을 변경한 후 엔지니어는 보증 예측을 사용하여 미래의 보증 클레임을 예측합니다.

  1. 표본 데이터압축기고장_사전처리.MTW을 엽니다.
  2. 통계분석 > 신뢰성/생존 분석 > 보증 분석 > 보증 예측을 선택합니다.
  3. 시작 시간시작 시간을 입력합니다.
  4. 끝 시간끝 시간을 입력합니다.
  5. 빈도(옵션)빈도을 입력합니다.
  6. 예측을 클릭합니다. 각 기간의 생산량1000을 입력합니다.
  7. 각 대화 상자에서 확인을 클릭합니다.

결과 해석

현재 보증 클레임의 요약 표 결과는 데이터 수집 기간 동안 현장에 있는 12,000개의 압축기 중 69개가 고장났다는 것을 나타냅니다. Weibull 분포를 사용하여 얻은 추정치를 기반으로 약 69개의 압축기가 이 시간 동안 고장날 것으로 예상되었습니다.

엔지니어는 예측 고장 횟수 표 및 예측 고장 횟수 그림을 사용하여 다음 5개월 내 추가로 고장날 것으로 예상되는 압축기의 수가 약 62 ~ 98개의 구간에 포함된다고 95% 확신할 수 있습니다.

보증 예측: 시작 = 시작 시간 및 종료 = 끝 시간

* 참고 * 22개 사례를 사용했으며, 2개 사례는 결측값 또는 빈도 0을 포함합니다.

빈도에서 빈도 사용

분포 모수 분포 형상 척도 모수 Weibull 분포 1.26494 398.062 최대 우도 추정 방법
현재 보증 클레임 요약 전체 단위 수 12000 관측된 실패 횟수 69 예상 고장 횟수 68.5201 95% 포아송 CI (53.2630, 86.7876) 미래 기간 동안 위험한 단위 수 11931
생산 스케줄 미래 기간 1 2 3 4 5 생산량 1000 1000 1000 1000 1000
고장 횟수 예측 표 미래 잠재적 고장 횟수 95% 포아송 CI 기간 실패 횟수 예측 하한 상한 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

예측 실패 횟수 그림

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