一位可靠性工程师想预测因有缺陷的冰箱压缩机而导致的保证索赔。工程师收集和分析去年的每月失效数据。

由于原始现场数据记录在三角矩阵中,因此工程师使用 预处理保证数据 按照常规的失效时间数据格式对数据进行排列,这是进行保证分析所必需的操作。

  1. 打开样本数据,压缩机失效.MTW
  2. 选择统计 > 可靠性/生存 > 保证分析 > 过程前保证数据
  3. 数据格式中,选择一列中的出货值
  4. 出货(销售)列中,输入出货
  5. 退货(失效)列中,输入第 1 个月 第 12 个月
  6. 单击确定

结果

Minitab 将工作表中的原始数据的格式设置为按区间分组的任意删失数据。重新设置格式的失效时间数据存储在 3 个新列(开始时间、结束时间和频率)中,这些列直接显示在原始数据列的后面。

在此工作表中,重新设置格式的数据(C14 到 C16 列)的前 12 行显示在出货之后的每个月内退回(失效)的压缩机数量。例如,在出货之后第一个月的总退货数量由工作表中的第 1 行表示,开始时间为 0,结束时间为 1。在出货之后的第一个月中总共退回了 7 台压缩机。

重新设置格式的数据中接下来的 12 行显示在每批货物中已出货但尚未退货的压缩机数量。例如,工作表的最后一行中显示第一批货物。在自第一批货物中发出 1000 台压缩机之后的 12 个月内,未退回这第一批货物中的任何压缩机。因此,这批货物中未退回的压缩机总数为 1000。

C14 C15 C16
开始时间 结束时间 频率
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

现在,工程师可以使用工作表中重新设置格式的失效时间数据,借助于保证预测分析来评估保证索赔。

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