보증 데이터 사전 처리 예

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

원시 현장 데이터가 삼각 행렬 형식으로 기록되기 때문에, 엔지니어는 보증 데이터 사전 처리을 사용하여 데이터를 보증 분석에 필요한 일반적인 수명 데이터 형식으로 정렬합니다.

표본 데이터 압축기고장.MTW을 엽니다.
통계분석 > 신뢰성/생존 분석 > 보증 분석 > 보증 데이터 사전 처리을 선택합니다.
데이터 형식에서 선적 값을 한 열에을 선택합니다.
선적(판매) 열에 출하을 입력합니다.
반환(고장) 열에 첫 번째 달–열두 번째 달을 입력합니다.
확인을 클릭합니다.

결과

Minitab에서는 워크시트에 있는 원래 데이터의 형식을 구간으로 그룹화되는 임의 관측 중단 데이터로 다시 지정합니다. 형식이 변경된 수명 데이터는 데이터의 원래 열 바로 다음에 나타나는 시작 시간, 종료 시간, 빈도 등 3개의 새 열에 저장됩니다.

이 워크시트에서 형식이 변경된 처음 12개의 행(C14-C16 열)은 선적 후 각 월별 기간을 나타냅니다. 예를 들어, 선적 후 첫 번째 달의 총 반환 수는 시작 시간 0, 종료 시간 1로 하여 워크시트의 1행으로 표시됩니다. 총 7개의 압축기가 선적 후 첫 번째 달에 반환되었습니다.

형식이 변경된 데이터의 다음 12개의 행은 각 선적에서 선적되었지만 반환되지 않는 압축기의 수를 보여줍니다. 예를 들어, 첫 번째 선적은 워크시트의 마지막 행에 표시됩니다. 첫 번째 선적에 1000개의 압축기가 선적된 후 12개월 종안 첫 번째 선적으로부터 반환된 압축기는 없습니다. 따라서 선적에서 반환되지 않는 총 압축기 수는 1000개입니다.

C14	C15	C16
시작 시간	종료 시간	빈도
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

엔지니어는 형식이 변경된 워크시트의 수명 데이터를 사용하여 이제 보증 예측 분석을 통해 보증 클레임을 평가할 수 있습니다.