您有七个月的生产和退回数据。您想要使用该信息预测截至 2011 年 2 月将要返修的总单元数。该产品的合同期限为 12 个月。
1. 选择帮助 > 样本数据文件夹,然后打开 Reliability/Small Production.jmp。
2. 选择分析 > 可靠性和生存 > 可靠性预测。
3. 在 Nevada 格式选项卡上,选择已售数量并点击生产计数。
4. 选择销售月份,然后点击时间戳。
5. 选择其他列,然后点击失效计数。
6. 点击确定。
图 10.2 “观测数据”报表
在“观测数据”报表中,左下角显示以前失效的条形图。累积失效显示在右侧的线图中。请注意,生产水平相当一致。随着时间的推移,生产的数量累积多了,更多的产品可能失效,因此累积失效率逐渐上升。一致的生产水平也导致逐月上升的类似的累积失效率和计数。
7. 点击寿命分布展开图标。
JMP 使用“寿命分布”平台拟合生产和失效数据的 Weibull 分布(图 10.3)。JMP 随后使用拟合的 Weibull 分布来预测未来 5 个月的退回数量(图 10.4)。
图 10.3 “寿命分布”报表
“预测”报表在左侧图上显示以前的生产数据(图 10.4)。在右侧图上,您看到以前的失效数随时间平稳增加。
图 10.4 “预测”报表
8. 在“预测”报表中,为“合同期限”键入 12。
9. 在左侧的“预测”图中,将动画热区拖到 2010 年 7 月,然后将它向上拖到大约 3500 的位置。
橙色直条显示在左侧图上来表示将来的生产。右侧图中每月退回数逐渐增加一直到 2010 年 8 月。
图 10.5 生产和失效估计值
10. 在左侧图中,将 2010 年 2 月热区拖到大约 3000 的位置,然后将 2010 年 3 月热区拖到大约 3300 的位置。
11. 在右侧图中,将右边的热区拖到 2011 年 2 月。
JMP 估计退回数逐渐上升一直到 2010 年 8 月,然后逐渐下降直到 2011 年 2 月。
图 10.6 将来的生产计数和预测的失效数