「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」を［生産数］に指定します。
4. 「販売月」を選択して［タイムスタンプ］をクリックします。
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
「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。累積故障数が右側の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前月比で似通っています。
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
「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
8. 「予測」レポートで、「契約期間」に「12」と入力します。
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
10. 左側のグラフで、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
