신뢰도 예측 플랫폼의 추가 예
7개월의 생산 기간 및 반환 데이터가 사건 발생 시간 형식으로 저장되어 있습니다. 이 정보를 사용하여 향후 6개월 동안 수리를 위해 반환될 총 유닛 수를 예측하려고 합니다. 제품 계약 기간은 4개월입니다.
1. 도움말 > 샘플 데이터 폴더를 선택하고 Reliability/Small Production Time to Event.jmp를 엽니다.
2. 분석 > 신뢰성 및 생존 > 신뢰도 예측을 선택합니다.
3. 사건 발생 시간 형식 탭에서 Time (Month)와 Time Right를 선택합니다. 사건 발생 시간을 클릭합니다.
4. Freq를 선택하고 빈도를 클릭합니다.
5. 확인을 클릭합니다.
6. "예측" 보고서에서 "계약 기간"에 "4"를 입력합니다.
7. (선택 사항) 수명 분포 표시 아이콘을 클릭합니다.
"수명 분포" 보고서에서는 생산 및 고장 데이터에 대한 Weibull 적합을 보여 줍니다. 그러면 신뢰도 예측 플랫폼에서 적합 Weibull 분포를 사용하여 반환을 예측합니다.
현재 및 미래 생산 개수 지정
8. 과거 및 미래 생산 개수를 준비하기 위해 세로 축 설정을 지정합니다. 왼쪽 "예측" 그래프의 세로 축을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 축 설정을 선택합니다. 다음 축 설정을 지정합니다.
1. "최소값"에 "-250"을 입력합니다.
2. "최대값"에 "4250"을 입력합니다.
3. "증분"에 "500"을 입력합니다.
4. 확인을 클릭합니다.
9. 이전 8개월과 다음 8개월을 포함하도록 가로 축을 설정합니다. 왼쪽 "예측" 그래프의 가로 축을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 축 설정을 선택합니다. 다음 축 설정을 지정합니다.
1. "최소값"에 "-8"을 입력합니다.
2. "최대값"에 "8"을 입력합니다.
3. 확인을 클릭합니다.
10. 지난 7개월 간의 생산 개수를 설정합니다. 왼쪽 "예측" 그래프에서 맨 왼쪽의 애니메이션 핫 스폿을 -7까지 왼쪽으로 드래그합니다.
11. 향후 5개월 간의 생산 추정값을 설정합니다. 왼쪽 "예측" 그래프에서 맨 오른쪽의 애니메이션 핫 스폿을 5까지 오른쪽으로 드래그합니다.
그림 10.14 애니메이션 핫 스폿을 드래그한 후의 위험 집합
12. "예측"의 빨간색 삼각형 메뉴에서 위험 집합 스프레드시트 구성을 선택합니다.
13. "미래 위험" 테이블의 13개 행을 모두 볼 수 있도록 "미래 위험" 패널 하단을 아래로 드래그합니다.
참고: 사건 발생 시간 형식 데이터를 사용하는 경우 "미래 위험" 테이블에서 기존 생산 수량을 지정할 때 음수 시간 값을 사용해야 합니다.
14. Figure 10.15에 표시된 "개수" 값을 입력합니다.
그림 10.15 미래 위험 개수 규격
15. 오른쪽 "예측" 그래프에서 애니메이션 핫 스폿을 8까지 오른쪽으로 드래그합니다.
16. "예측 유형" 패널에서 누적 개수를 선택합니다.
17. "구간" 패널에서 구간 표시를 선택합니다.
18. 오른쪽 "예측" 그래프의 가로 축을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 축 설정을 선택합니다. 다음 단계를 사용하여 6개월에 참조선을 추가합니다.
1. "값"에 "6"을 입력합니다.
2. 추가를 클릭합니다.
3. 확인을 클릭합니다.
향후 6개월 동안 수리를 위해 반환될 총 유닛 수에 대한 예측은 약 600개이며, 신뢰 구간은 약 550 ~ 650입니다.
팁: "예측"의 빨간색 삼각형 메뉴에서 예측 데이터 테이블 저장 옵션을 사용하여 예측 및 구간에 대한 정확 값을 확인할 수 있습니다.
그림 10.16 예측 결과
