信頼性/生存時間分析 > 信頼性予測 > 「信頼性予測」プラットフォームの例
公開日: 04/01/2021

「信頼性予測」プラットフォームの例

7か月間の生産数と故障数を記録したデータがあります。このデータから、2011年2月に修理のために返品されるユニットの総数を予測します。製品の保証期間は12か月です。

1. [ヘルプ]>[サンプルデータライブラリ]を選択し、「Reliability」フォルダにある「Small Production.jmp」を開きます。

2. [分析]>[信頼性/生存時間分析]>[信頼性予測]を選択します。

3. [ネバダ形式]タブで、「販売数」[生産数]に指定します。

4. 「販売月」[タイムスタンプ]の役割を割り当てます。

5. その他の列をすべて[故障数]に指定します。

6. [OK]をクリックします。

図9.2 「観測データ」レポート 

Image shown here

「観測データ」レポートの左側に、過去の故障数の棒グラフが表示されます。累積故障数は折れ線グラフに表示されます。生産数にはほぼ変化がなかったことが見て取れます。市場に流通する製品は蓄積していき、故障リスクのある製品も増えるため、累積故障率は時間とともに徐々に上昇しています。また、生産数がほぼ一定であるため、累積故障数と累積故障率のグラフは似通っています。

7. 「寿命の一変量」の開閉ボタンをクリックします。

「寿命の一変量」プラットフォームによって、生産数と故障数のデータに対して、Weibull分布があてはめられています(図9.3)。このWeibull 分布にもとづき、次の5か月間における返品数を予測します(図9.4)。

図9.3 「寿命の一変量」レポート 

Image shown here

「予測」レポートにおいて、左側のグラフには、過去の生産数が表示されています(図9.4)。右側のグラフには、過去の故障数が表示されています。故障数は、時間が経過するにつれ単調に増加しています。

図9.4 「予測」レポート 

Image shown here

8. 「予測」レポートで、「契約期間」に「12」と入力します。これは、修理を保証している契約期間の長さです。

9. 「予測」レポートの左側のグラフにおいて、アニメーション表示されているホットスポットを、X軸方向を2010年7月まで、Y軸方向を約3500の位置までドラッグします。

左側のグラフに、今後の生産数を示すオレンジ色の棒が表示されます。右側のグラフでは、月々の故障返品数が2010年の8月まで徐々に増加しています。

図9.5 生産数と故障数の推定 

Image shown here

10. 2010年2月のホットスポットを、約3000にまでドラッグしてください。また、2010年3月のホットスポットを約3300にまでドラッグしてください。

11. 右側のグラフで、右端のホットスポットを2011年2月にドラッグします。

故障により返品される製品は、2010年8月までは徐々に増加していき、2011年11月までには減少していくという予測結果が表示されます。

図9.6 将来の生産数と予測される故障数 

Image shown here

より詳細な情報が必要な場合や、質問があるときは、JMPユーザーコミュニティで答えを見つけましょう (community.jmp.com).