보증 데이터 사전 처리 예제

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 행렬에 기록되기 때문에, 엔지니어는 이를 보증 분석에 필요한 일반 고장 시간 데이터 형식으로 정리하는 데 사용합니다 보증 데이터 사전 처리 .

표본 데이터 압축기고장.MWX를 엽니다.
통계분석 > 신뢰성/생존 분석 > 보증 분석 > 보증 데이터 사전 처리을 선택합니다.
데이터 형식에서 선적 값을 한 열에을 선택합니다.
선적(판매) 열에서 출하를 입력합니다.
에 – 반환(고장) 열를 입력합니다 첫 번째 달열두 번째 달.
확인을 클릭합니다.

결과

Minitab은 워크시트의 원본 데이터를 구간으로 재포맷합니다. 재포맷된 실패 시점 데이터는 3개의 새로운 열에 저장됩니다: 시작 시간, 종료 시간, 그리고 원래 데이터 열에 바로 나타나는 주파수 등이 있습니다.

이 워크시트에서 형식이 다시 지정된 처음 12개의 행(C14-C16 열)은 선적 후 각 월별 기간을 나타냅니다. 예를 들어, 출하 후 첫 달 동안 총 반품 건수는 워크시트의 1행으로 나타내며, 시작 시간은 0이고 종료 시간은 1입니다. 출하 후 첫 달 동안 총 7대의 압축기가 반품되었습니다.

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	끝 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.