한 회사는 월별로 자사의 출하 물량과 보증 반품을 추적합니다. 보증 분석 폴리오를 사용하여 2개 매개변수 위불 분포의 매개변수를 결정하고, 10월에 보증 기간 내에 반품될 세 번의 출하 기간별 제품 수를 예측하십시오.
6월에 100대가 판매되었고, 7월에 3대가 반품되었습니다. 이로 인해 6월 출하분에서 한 달 만에 3건의 불량 사례가 발생했습니다. 마찬가지로, 이번 선적에서는 8월에 3건의 불량이 발생하고 9월에는 5건이 발생합니다. 따라서 3개월 분석 기간 종료 시점에 6월에 출하된 100개 유닛 중 총 11건의 고장이 발생했습니다. 이는 89개 단위가 여전히 가동 중이며 3개월 기준으로 정지 상태로 간주될 수 있음을 의미합니다.
7월에 출고된 140개 중 2개가 다음 달에 반품되었고, 그 다음 달에 추가로 4개가 반품되었습니다. 7월 출하분 중 2개월이 지난 현재까지도 134대가 가동 중이다.
8월 최종 출하분 150대 중 9월에 4대가 불량 판정되었으며, 나머지 146대는 1개월 후 보류 처리되었습니다.
배송 및 반품 데이터는 다음 표에 표시되어 있습니다.
1단계: 네바다 데이터 형식을 사용하여 새로운 보증 분석 폴리오를 생성하십시오. 보증 폴리오 설정 창의 두 번째 페이지에서 다음에 표시된 항목을 선택하십시오.
3단계: 계산하기를 클릭하세요. Weibull++는 보증 데이터를 자동으로 고장/정지 시간으로 변환하고 선택된 분포의 매개변수를 추정합니다. 결과는 베타(β) = 2.4928 및 에타(η) = 6.6951입니다.
변환된 불량/정지 데이터를 표시하려면, 보증 > 수명 데이터 전송 > 새 폴리오로 수명 데이터 전송을 선택하십시오.
4 단계 : 반품될 것으로 예상되는 단위 수량에 대한 예측을 생성하십시오.
다음 그림에서 예측 데이터 시트는 향후 몇 달 동안 각 출하에서 예상되는 불량 건수를 보여줍니다. 예를 들어, 10월에 반품될 것으로 예상되는 제품 수는 6월 출하분에서 12개, 7월 출하분에서 11개, 8월 출하분에서 6개로 총 29개 반품 단위입니다.
