보증 분석 예시

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.

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실험과 데이터

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.

분석

1단계: 네바다 데이터 형식을 사용하여 새로운 보증 분석 폴리오를 생성하십시오. 보증 폴리오 설정 창의 두 번째 페이지에서 다음에 표시된 항목을 선택하십시오.

Second page of the Warranty Folio Setup window for Nevada chart format folios

그림 1: 네바다 차트 형식 폴리오용 보증 폴리오 설정 창의 두 번째 페이지

2단계: 출고 데이터는 '판매' 데이터 시트에, 반품 데이터는 '반품' 시트에 입력하십시오. 그런 다음 MLE를 사용하여 2개 매개변수 위불 분포를 선택하십시오. 다음과 같이 표시됩니다.

Warranty folio with data entered and calculation options selected

그림 2: 데이터 입력 및 계산 옵션 선택이 완료된 보증 폴리오

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.

Standard folio with data entered and results shown

그림 3 : 표준 폴리오에 데이터 입력 및 결과 표시

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.

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그림 1: 네바다 차트 형식 폴리오용 보증 폴리오 설정 창의 두 번째 페이지

그림 2: 데이터 입력 및 계산 옵션 선택이 완료된 보증 폴리오

그림 3 : 표준 폴리오에 데이터 입력 및 결과 표시

그림 4: 예측 데이터 시트

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