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하지만 이제 어떻게 해야 합니까? 신뢰성 모델을 사용하여 JMP에서 이벤트 예측 만들기(2021-US-30MP-823)

레벨: 중급

 

Bradford Foulkes, Optimal Analytics 엔지니어링 이사

 

데이터를 수집하고 신뢰성 모델을 구축하는 데 몇 주 또는 몇 달을 보낸 후에는 종종 "이제 어쩌지?"라는 느낌을 받습니다.아니면 "얼마나 많이 실패할 것인가?"라는 질문이 있을 수 있습니다. JMP Pro에는 약간의 조정을 통해 이러한 질문에 답할 수 있는 플랫폼이 있습니다.수리 가능한 시스템 시뮬레이션(RSS) 플랫폼을 사용하면 신뢰성 모델 또는 모델 시스템을 입력하여 이벤트가 얼마나 자주 발생하고 어떤 영향을 미칠 수 있는지 확인할 수 있습니다.이 프레젠테이션에서는 RSS 플랫폼 생성을 자동화하는 방법을 통해 안정성 모델에서 이벤트 예측으로 이동하는 방법을 설명합니다.결과가 나오면 이벤트 예측, 연간 다운타임 값 및 시스템의 개별 모델에 대한 질문에 답하기 위해 보고서를 작성하는 방법을 보여줍니다.이 프레젠테이션에서는 실습 예제와 JSL을 사용하여 플랫폼 및 보고서 생성을 더 쉽게 만드는 방법을 다룹니다.

 

 

자동 생성된 대본...

 

스피커	성적 증명서
브래드 포크스	But What Do I Do Now에 대한 제 강연에 참석해주셔서 감사합니다. 신뢰성 모델을 사용하여 JMP에서 이벤트 예측 만들기.
	매우 자주 질문을 받습니다...신뢰성 모델을 구축하면 실제로 무엇을 합니까? 그리고 종종 사람들은 신뢰성 모델을 사용하여 사건이 실제로 발생할 때를 예측할 수 있다는 사실을 잊습니다.
	그리고 첫 번째 이벤트뿐만 아니라 시간이 지남에 따라 해당 제품이 볼 수 있는 두 번째, 세 번째 또는 네 번째 이벤트일 수도 있습니다.
	그래서 나 자신에 대해 조금. 제 이름은 브래드 포크스입니다. 저는 Optimal Analytics의 엔지니어링 이사입니다. 여기에서 우리는 기업이 데이터를 이해하고, 장애물을 식별하고, 더 효율적으로 움직이도록 돕기 위해 기업과 협력하고 있습니다.
	그 역할 이전에 저는 약 9년 동안 신뢰성 엔지니어링 분야에서 일하면서 부품 신뢰성을 이해하고 시간이 지남에 따라 부품이 실제로 파손되는 시기를 파악할 수 있는 방법을 연구했습니다.
	저는 약 8년 동안 JMP를 사용해 왔습니다. 제 생각에는 JMP 10 정도입니다. 확실하지 않습니다. 오래 전 일이라 우리가 어떤 버전을 사용하고 있었는지 잊어버렸습니다...그 때 사용하고 있었습니다.
	내가 가장 좋아하는 JMP 도구에서 수명 분포를 많이 사용합니다. 신뢰도 모델링이 있는 곳이기 때문입니다. 적합 모델, 나는 JSL과 매우 자주 사용합니다.
	스크립팅은 당신이 가지고 놀 수 있는 완전히 새로운 도구와 장난감을 열어줄 수 있습니다. 그럼 제가 오늘 이것을 소개하고자 하는 이유는 무엇입니까?
	더 자주 이 질문은 모델을 구축하는 마지막 부분에 나타나며 그 시점까지는 깊이 생각하지 않았습니다.
	모델을 완성하고 많은 가능성을 가지고 있지만 다음에 무엇을 해야 할지 모를 수도 있습니다. 모델을 구축하고 계속 진행할 수 있는 한 가지 옵션이 있습니다.
	그래서 오늘 우리가 이벤트 예측에 관해 이야기하고 있는 것은, 여러분이 모델을 만들 때, 여기서 이런 종류의 플롯을 자주 보는 데 익숙합니다. 각자의 시간을 가질 수 있고,
	하드웨어 또는 제품 수명 주기일 수 있습니다. 믹서기나 수명이 다할 수 있는 모든 종류의 주방용품 또는 소형 주방용품이라고 가정해 보겠습니다.
	엄청나게 긴 시간. 따라서 이들 중 일부는 매우 일찍 실패할 것입니다. 일부는 매우 늦게 실패합니다.
	그러나 하루가 끝나면 이러한 일이...발생할 때 실패할 가능성이 있습니다. 그래서 여기 와서 이렇게 말할 수 있습니다. 약 90%의 실패가 4년 안에 발생할 것입니다.
	글쎄요. 그것은 당신이 첫 번째 실패를 이해하는 데 도움이되고 아마도 현장에서 부품이 고장날 확률을 계산하는 데 도움이되지만 실제로 이러한 물건을 사거나 사용해야하는 사람에게는 그다지 도움이되지 않습니다.
	실제로 이것을 사용하는 고객의 경우, 얼마나 오래 지속되는지는 상관하지 않습니다. 그들은 내가 일정 기간 동안 얼마나 많은 것을 사야 하는지,
	아마도 전체 수명주기에서. 그들은 10년만 보고 싶어합니다. 10년 동안 이 중 몇 년을 사야 생존할 수 있습니까?
	그래서 그것이 이벤트 예측이 들어오는 곳입니다. 그리고 이벤트 예측은 실제로 분포를 가져오고 그것을 뒤집는 것입니다. 그래서 여전히 여러분의 시간 분포를 유지하는 것입니다.
	여기에 있는 사건에 대한 시간과 사건의 확률은 얼마입니까? 그래서 지금
	이러한 이벤트 중 일부가 얼마나 자주 발생하는지 확인할 수 있습니다. 그래서 아마도 첫 번째 사건은 8년 반쯤 여기에서 일어나고, 두 번째 사건은 9년 반에 일어날 것입니다.
	세 번째 이벤트...하지만 이것은 모두 한 고객입니다. 그리고 이것은 모두 하나의 고객, 하나의 사용 사례입니다.
	여기에서 이 모든 부품을 살펴보고 이 모든 간격과 이러한 교체를 살펴봅니다. 그래서 여기,
	고객이 실제로 이것을 보고 있는 시간은 20년 이상입니다. 그들은 아마도... 그래서 그들은 알고 싶어할 것입니다...저는 그 20년 동안 또는 생존하기 위해 적어도 세 부분이 필요할 것입니다.
	따라서 이러한 무작위 선택 및 시뮬레이션 중 일부를 사용하여 이러한 부품을 교체해야 하는 빈도와 고객이 제품을 구매해야 하는 빈도를 이해할 수 있습니다.
	그렇다면 이것이 어떻게 실용적일까요? 좋아, 그래서 그것은 정말로 교체로 귀결된다.
	그리고 교체는 얼마나 자주 새 부품을 넣습니까? 아니면 새 부품만큼 좋은 것입니까? 그래서
	수리 가능한 시스템과 수리 불가능한 시스템. 그리고 수리 가능한 시스템은 물건을 얻을 수 있는 시스템입니다.
	다시 실행할 수 있고 새것만큼 좋지 않을 수도 있다는 점입니다. 타이어에 구멍이 있다고 가정해 보겠습니다. 누출을 막고 계속 진행합니다.
	복구되었습니다. 하지만 타이어가 새것처럼 좋고 다시는 고장나지 않을 정도로 수리할 수 있다면 어떨까요?
	이제 타이어의 경우에는 그것이 그다지 실용적이지 않을 수 있지만 다른 경우에는 부품을 교체해야 하거나 부품의 일부를 잘라내고 고장난 부품만 교체해야 할 수도 있습니다.
	부품을 새 것처럼 좋게 만들면 수리할 수 없는 시스템이 될 수 있습니다. 그래서 수리를 했어도 새것처럼 만들려면
	그것은 상황을 조금 바꿉니다. 이제 그것은 큰 경고입니다. 알다시피, 새로운 수단만큼 좋은 것이 무엇인지에 대해 많은 고려를 해야 하지만, 매우 자주, 제 생각에는 부분...또는 사람들이
	그들은 수리했고 새것처럼 수리했으며 그들은 이것이 수리 가능한 시스템이라고 생각하지만 신뢰성의 세계에서는 그렇지 않습니다. 좋아, 그래서 나는 그 비누 상자에서 잠시 벗어났다.
	교체품으로 돌아갑니다. 단일 시스템의 일종으로 볼 때,
	여기에서 뭔가를 보고 이렇게 말할 수도 있습니다.
	하나의 단일 시스템에 대해
	얼마나 자주 부품이 고장나는가? 한 명의 고객만 보고 있다면 얼마나 자주 구매합니까? 그래서 첫 번째 부분은 여기에서 4년 동안 지속되었습니다.
	그런 다음 두 번째 제품을 구입해야 했습니다. 그것은 단지 1.3년 동안 지속되었고, 그 다음 그들은 세 번째 것을 사야 했습니다. 그리고 이것은 갱버스터가 되어 8년 동안 지속되었습니다.
	그래서 결국 12년 동안 3개의 부품을 사야 했지만 편차가 매우 큽니다. 모든 종류의 제품과 일부 휴대전화에서 볼 수 있습니다.
	다른 가정 제품. 어떤 것들은 일찍 실패할 것입니다. 어떤 것들은 늦게 실패할 것입니다.
	당신은 친구들과 이야기를 나누며 이렇게 말할 수도 있습니다. 이봐, 나는...이 끔찍한 휴대 전화를 가지고 있습니다. 이렇게 일찍 실패했다는 게 믿기지 않습니다. 그리고 그들은 10년 동안 사용했던 것과 똑같은 휴대폰에 대해 이야기할 것입니다. 아마 10년은 아니지만
	잠시일 수 있습니다. 결국 이 한 시스템, 이 한 고객의 경우 부품을 세 번 교체해야 했습니다.
	이제 여러 시스템을 살펴보면 이러한 일이 얼마나 자주 발생하는지 시간이 지남에 따라 아이디어를 구축할 수 있습니다. 그래서
	한 고객은 첫 번째 시스템을 가지고 있고 두 번째 고객은 대략 같은 기간 동안 5번 또는 6번 교체했습니다.
	따라서 첫 번째 시스템을 살펴보면 다음과 같이 말할 수 있습니다. 여기에서 최소한 4년차까지는 실패를 예상하지 못할 것입니다.
	그러나 두 번째 시스템을 보면 첫해에 실패했습니다. 따라서 1년 또는 2년에 예상할 수 있는 평균 실패 또는 평균 이벤트 수를 파악하려는 경우
	그 첫 번째 시스템은 우리에게 많은 것을 말해주지 않습니다. 여기에서 데이터가 없고... 하지만 Weibull 또는 이와 유사한 것에 대한 베타 및 에타가 있는 모델에 분포가 있는 경우
	시뮬레이션을 사용하여 일부 고객이 1년, 2년, 3년에 이벤트를 예상하는 빈도와 실제 보유하고 있는 데이터보다 훨씬 더 멀리 나가는 이벤트를 계획할 수 있습니다.
	그렇게 함으로써 이러한 여러 시스템을 살펴보고 해당 시뮬레이션을 보면 얼마나 자주
	이러한 부품은 매년 교체될 것입니다. 따라서 여기에 있는 이 데이터는 7년 동안의 이벤트 시간으로만 구성되었을 수 있지만
	일정 시간 동안이나 고객 시간 동안에는 일종의 스파이크가 있을 것이고 그 다음에는 일종의 평평한 교체 수준으로 평준화될 것입니다. 지금
	시뮬레이션을 통해 약간의 튀는 것을 보게 될 것입니다. 이것이 바로 여기에서 볼 수 있는 것입니다. 이에 대한 폐쇄형 솔루션이 있다면 멋진 직선을 가질 수 있지만
	시뮬레이션을 통해 우리는 약간의 변화를 얻습니다. 그것이 당신이 여기에서 보는 것입니다. 그래서 당신은 일종의 선을 그리고 당신이 알다시피 평균적으로,
	1년에 3분의 1을 교체할 것으로 예상할 수 있습니다. 따라서 3년 후, 일단 사용하게 되면 교체를 기대할 수 있습니다. 그래서 처음에는 몇 가지를 하다가 점차 평준화됩니다.
	그래서 이것이 무엇을 의미하는지에 대한 예를 살펴보겠습니다.
	여기에 데이터 테이블이 있고 여기에 모델이 있습니다. 따라서 이 모델은 임의의 Weibull입니다. 따라서 JMP에서 사용할 수 있는 다양한 기능에 익숙하지 않은 경우
	임의의 Weibull, Weibull 분위수, Weibull 분포, Weibull 밀도를 사용할 수 있습니다. 그리고 이것들은 모두 다른 배포판에 적용할 수 있는 기능입니다.
	이 경우 특정 분포에서 임의의 점 집합을 선택합니다. 내 배포판의 베타는 1.2이고 에타는 3입니다.
	여기에서 이러한 임의의... 임의의 이벤트를 선택하여
	이것들은 모두 개별 이벤트이며 이것이 결국 모델에 들어가는 것입니다. 부품 고장에 대한 모델을 구축한다면 결국 어떻게 될까요? 이것은 일반적으로 거기에 들어가는 날짜입니다. 그러나 손실되는 것은 이것이 실제로 고객에게 미치는 영향입니다. 그래서 시간이 지나면서
	고객은 내가 20년, 30년, 40년에 몇 개나 교체할 수 있는지 알고 싶어할 것입니다.
	그리고 여기에서 전체 시스템 이벤트 시간을 확인해야 합니다. 그리고 이것은 개별 시간의 누적 합계이므로 8.3이 첫 번째, 1.2가 두 번째 등입니다.
	따라서 두 번째 시스템으로 이동하면 1.8, 3.9, 5.9가 있으므로 개별 시간의 누적 횟수입니다.
	여기서 명심해야 할 점은 이 모든 것의 평균을 구하려고 할 때
	시스템 번호를 보겠지만 실제로 발생한 해에 1.8년이라는 시간이 2년차에 발생했습니다.
	그리고 이것은 기억해야 할 중요한 차이점입니다. 여기서 명심해야 할 것은 해당 연도에 실패를 식별하기를 원하기 때문입니다.
	그래서 당신의 0.6은... 그것이 첫 번째 것이라면, 그것은 1년에 있을 것입니다. 그것은 단지 연도를 증가시키는 것뿐입니다... 시스템 시간... 여기서 시스템 년.
	자, 이렇게 하면 여러분은 이렇게 생각할 수 있습니다. 이제 이 모든 것을 얻었으므로 이벤트 수를 계산하고 이 시스템, 연도를 보고 약간의 멋진 분석을 수행할 수 있습니다. 따라서 JMP에는 실제로 이 모든 작업을 수행할 수 있는 훌륭한 도구가 있습니다.
	그래서
	JMP에는 수리 가능한 시스템 시뮬레이션이라는 도구가 있습니다.
	그리고 이 도구는,
	알아요...제 생각에는 JMP 13, 아마도 JMP 14처럼 나온 것 같습니다. 몇 년 동안 주변에 있었다.
	많은 사람들이 여기에서 높이 평가하지 않는다고 생각하는 믿을 수 없을 정도로 강력한 도구이기 때문에 그것이 마땅히 받아야 할 만큼 많은 홍보를 받게 될지 모르겠습니다.
	그래서, 그것이 무엇인지, 당신은 여기 시스템을 보고 있습니다. 그래서 아마도 또는 바로 지금, 여기에 두 부분이 있지만 아마도 내 시스템은 실제로
	7개 또는 8개 부품, 또는 전체 기어박스, 펌프 또는 이와 유사한 것입니다. 그리고 이 모든 부분이 함께 작동하여 그 중 하나라도 실패하면
	알다시피, 전체 시스템이 실패하므로 이벤트가 무엇인지, 이벤트 시간이 어떻게 되는지 이해하려고 합니다. 따라서 이들 각각에서 Weibull이 무엇인지 또는 모델이 무엇인지 배치하고 여기에 베타 1.2와 알파 15가 있습니다.
	그것은 몇 년의 시간 단위이며, 내가 원한다면...내가 원한다면 확실히 다른 분포를 선택할 수 있습니다.
	그런 다음 이벤트가 발생하면 어떻게 되는지 말할 수 있습니다. 따라서 블록이 ... 여기에서 블록 실패가 발생하면 실제로 실패가 발생하면 어떻게 됩니까?
	그리고 결과는 새 것으로 교체하는 것이므로 부품을 교체하고 싶습니다. 이제 여기에는 여러 가지 다른 옵션이 있습니다. 최소한의 수리만 할 수 있을 것입니다. 하지만 대신에 저는 이것을 새 부품으로 교체하고 싶다고 말했습니다. 그래서 이것은 새것처럼... 새 모델과 같이 될 것입니다.
	그런 다음 가동 중지 시간을 포함할 수 있습니다. 그래서 이것을 수리하는 데 얼마나 걸립니까? 평균 수리 시간은 얼마였습니까? 일정한 값이 될 수 있습니다.
	또는 그럴 수도 있습니다...즉시 말할 수 있습니다. 시간이 얼마나 걸리는지 신경 쓰지 않거나 선택할 수 있는 목록을 제공할 수 있습니다. 여기에서 몇 가지 배포판을 제공할 수도 있습니다.
	그래서 이 도구를 사용하여... 그리고 이제 여기에 매우 간단한 시스템을 구축했습니다. 알려진 배포판에 한 부분이 있거나 알려진 배포판으로 두 부분이 있습니다.
	둘 중 하나가 실패하면 교체 시간이 있으므로 두 번째 옵션은 선택 옵션이 있습니다.
	그리고 보시다시피, 여기에 넣었습니다. 이제 선택 사항은 시뮬레이션과 동일한 시간 단위에 있어야 합니다.
	그래서 시뮬레이션으로 몇 년을 선택했습니다. 이것은 몇 년 단위이므로 무언가를 준비하는 데 걸리는 시간은 한 시간, 두 시간, 어쩌면 하루가 될 수도 있습니다. 그것을 몇 년에 걸쳐 넣으면 숫자가 정말 작아지므로 여기에서 볼 수 있습니다.
	여기에서 모든 옵션을 다루지는 않겠습니다. 보시다시피 대기 상태에서 할 수 있는 다른 많은 작업이 있습니다. K out of N, 그 중 많은 부분이 더 복잡한 분석을 위한 것입니다.
	좋아, 그래서 나는 내 분석을 실행하고 이것을 20년 동안 실행할 것입니다. 여기에 나열된 시뮬레이션 수는 100입니다. 종종 그 이상을 원할 수도 있지만 데모 목적으로 100으로 설정하고 1234의 시드를 가질 것입니다.
	그럼, 여기에서 크고 큰 출력을 얻었고, 초기 출력은 항상 number라고 불리며, 이는 매우 유용합니다.
	하지만 당신은 이것을보고 잘 될 것입니다.이 물건으로 무엇을합니까? 여기로 와서 이 분석을 시작하고
	구성 요소별로 총 가동 중지 시간을 확인하고 싶을 수도 있습니다. 즉, 구성 요소가 볼 수 있는 가동 중지 시간의 분포가 어떻게...또는 무엇인지 알 수 있습니다.
	그러나 실제로 20년이 넘는 질문에 대답하지 않았습니다. 이 부품을 몇 번이나 교체해야 합니까?
	그래서 저는 스크립트를 작성했고 그래서 당신이... 이 저널을 다운로드할 때, 거기에 있는 모든 스크립트를 가질 것입니다.
	버튼으로 설정했지만 실제 스크립트는 여기 바로 아래에 있으므로 사용하고 싶은 경우 참조하십시오.
	그래서 버튼을 클릭하기만 하면 많은 일이 일어날 것입니다. 그래서 이제 매년 이러한 이벤트가 발생할 것으로 예상되는 빈도를 계산했습니다. 따라서 시스템 관점에서,
	나는 실패 사건의 부분집합을 지정하고 연도 값을 설정했습니다. 따라서 연도 값은 반올림되므로 3.8년은 4라는 것을 기억할 수 있습니다.
	이제 이것은 달력 시간을 보고, 이것은 우리가 사용할 수 있는 시스템 시간을 봅니다. 그것은 개별 시간을 보지 않으므로 이들 각각의 시간 사이의 시간은 알다시피 1행에서 2행까지 1.8년 정도입니다.
	그러나 우리는 시스템을 보고 있기 때문에 실제로 5.69를 세고 있습니다.
	이제 저는 그것을 입력하고 싶습니다... 이 모든 값을 유용한 것으로 바꾸고 싶습니다.
	그러나 기억해야 할 중요한 점은 다음을 수행해야 한다는 것입니다. 매년 평균 이벤트 수를 찾을 때 이벤트가 발생하지 않은 연도를 볼 필요가 있습니다. 따라서 이 첫 번째 시뮬레이션에서 첫 번째 이벤트는 4년차에 발생합니다.
	하지만 1, 2, 3에는 0이 필요하고 이것이 제 스크립트가 하는 일입니다. 내 스크립트는 일종의 세트에 들어갑니다.
	내가 보고 싶은 패턴. 그래서 파트 1을 보고 싶습니다. 연도 값과 시뮬레이션 ID를 보고 이벤트가 실제로 발생한 시간을 보고 싶습니다. 여기에서 첫 번째 파트 1 이벤트가 10년차에 발생하는 것을 볼 수 있습니다.
	그리고 여기에 추가되면 분석에 업데이트됩니다. 스크롤을 2부로 내리면..
	시뮬레이션 1을 위해 2부로 스크롤하면
	거기... 이벤트가 없습니다.
	시뮬레이션 1의 첫 번째 이벤트는 ...
	4년차까지. 그래서 4년차까지 스크롤을 내리면
	2부에서는 시뮬레이션 1에 하나의 이벤트가 있음을 보여줍니다. 알겠습니다. 그래서 이것은 발생할 수 있는 모든 가능한 조합에 대해 이러한 이벤트를 정렬하는 것입니다.
	글쎄요, 그런 수준의 정보를 가지고 있고, 모든 시뮬레이션에 걸쳐 그 정보를 가지고 있기 때문에 4,000개의 레코드가 있다는 것을 알 수 있습니다. 이제 연도, 시뮬레이션 및 부분의 가능한 모든 순열입니다.
	그러나 실제로 나는 그것들을 평균화하고 싶습니다. 그래서 평균을 내서 행 수, 연도 값, 부품으로 구성된 시뮬레이션 수를 보고 싶습니다. 훨씬 더 관리하기 쉽고 훨씬 더 이해하기 쉬운 40행으로 줄였습니다.
	여기서 2부에서 볼 수 있는 것은 처음에는 약간의 스파이크가 있었다가 그 다음에는 레벨이 낮아지는 것입니다. 그리고
	그것은 시뮬레이션이고 우리는 단지 100개의 이벤트를 실행했지만...또는 100개의 시뮬레이션을 실행했기 때문에 바운스됩니다. 하지만 우리가 볼 수 있는 대체품의 안정적인 상태가 있습니다.
	그러나 이를 누적 관점에서 보려고 하면 고객에게 10년 동안 교체할 것으로 예상되는 제품이 얼마나 되는지 알 수 있습니다. 그래서 2부에서는
	고객이 언제 교체해야 하는지 알고 싶어한다고 가정해 보겠습니다. 첫 번째 제품은 무엇입니까? 맨 처음이 뭐에요? 맨 처음
	4년차와 5년차 사이에 일어날 것입니다. 그리고 두 번째 사건은 바로...또는 약 7년차에 발생합니다.
	세 번째는 약 10년차에 발생합니다. 보시다시피, 처음에는 실패가 많지 않은 약간의 오르막이 있지만 이후에는 이 안정적인 상태가 유지되고 3년마다 부품을 교체해야 합니다.
	이것은 고객, 비즈니스 계획 또는 공급망 노력에 매우 유용할 수 있습니다.
	따라서 수리 가능한 시스템 시뮬레이션에서 이 이벤트 예측을 사용하는 것은 고장 확률과 언제 발생할 수 있는지뿐만 아니라 몇 개의 부품이 있는지에 대한 아이디어를 제공하거나 이해할 수 있는 간편하고 빠른 방법입니다. 그래서
	한 가지...오늘 제가 이야기하고 싶은 또 다른 한 가지는 수리 가능한 시스템 시뮬레이션을 조금 더 쉽게 만드는 방법입니다.
	그래서 부담스러울 수 있습니다. 새로운 도구이기 때문에 작업 중인 모든 것을 알지 못할 수도 있지만
	만약 당신이... 템플릿으로 시작하고 표로 시작한다면 수리 가능한 시스템 시뮬레이션을 구축하는 것이 훨씬 더 쉬울 수 있습니다.
	따라서 결국 모델을 구축하려면 대략 13개의 데이터가 필요합니다. 대부분은 생각지도 못한 백그라운드에서 진행되지만, 이것을 테이블과 템플릿으로 배치하면
	여기에 이러한 다양한 열과 함께 ... 13이라고 말하면 실제로는 덜 필요합니다. 여기에서 수행할 수 있는 몇 가지 깔끔한 작은 작업을 처리하기 위해 여기에서 몇 가지 수정을 했습니다.
	그러나 실제로 분포, 모델 유형, 매개변수, 시간 단위가 있습니다. 이것들은 모두 JMP에서 기본값으로 변경하거나 변경할 수 있는 것입니다.
	추가할 내용입니다. 따라서 이들 각각에는 블록이 실패하면 새 것으로 대체할 수 있는 항목이 있습니다. 그리고 이것들을 조정할 수 있고, 이러한 이벤트 이름과 이러한 프로세스를 다르게 연결할 수 있습니다.
	내 세상에서 우리는 행동의 변화를 많이 볼 것입니다. 그리고 아마도 우리는 처음 몇 년은 대체율이고, 다음 몇 년은 대체율이라는 것을 이해하고 싶을 것입니다.
	또는 이용하려는 경쟁 실패 모드가 있을 수 있습니다. 그래서 제가 여기서 보여드릴 것은 많은 것을 처리할 수 있습니다.
	실례합니다. 이것은 결코 완벽하지 않습니다. 이것
	자신의 사용 사례에 맞게 조정해야 하지만 결국 템플릿으로 시작하는 것은 개발 속도를 높이고
	조정을 할 수 있도록 ... 즉석에서 약간의 조정을 하십시오. 이 스크립트가 있으면 여기에 멋진 스크립트가 있습니다. 스크립트를 클릭하면 복구 가능한 시스템 시뮬레이션이 생성됩니다.
	그리고 여기를 보면 첫 번째... 베타 1.86 또는 826, 알파 153이 있는 첫 번째 파트가 있습니다.
	그리고 실제로 이 표를 수리 가능한 시스템 시뮬레이션으로 바꾸는 것입니다. 넌 할 수있어
	훨씬 더 복잡한 것. 그래서 내가 그것을 닫겠습니다.
	그래서 여기에 14개의 부품이 있습니다. 원하는 경우 이러한 배포를 변경할 수 있습니다.
	하지만 여기에서 보고 싶은 다른 유형의 이벤트가 있습니다. 내 분포를 분할하고 싶습니다.
	일정 시간이 지나면 모양이 바뀌거나 바뀝니다. 아마도 저는 제품 소개를 모델로 삼고자 합니다. 아시다시피, 제품군 전체에 걸쳐 진행되는 제품 업그레이드입니다. 아니면 여기에 경쟁 실패 모드가 있고 이를 고려하고 싶습니다.
	따라서 스크립트에서 이 템플릿을 사용하면 이 모든 것을 매우 간단한 방식으로 처리할 수 있습니다. 이제 당신은 그것이 얼마나 빠른지 보았습니다. 그게 뭐야, 1초 정도
	이 모델을 생성하려면? 이제 내가 이것들 중 하나를 더 만들고 싶다면 아마도, 아마도 이것이
	로그 정상.
	여기서 바로 할 수 있습니다.
	내 대본으로 와
	그리고
	다시 실행하면 됩니다. 그리고 나는 또 다른 모델을 얻었습니다 (보자, 그것이 무엇이었습니까? 5부.)
	파트 5는 이제 로그 노멀입니다. 다른 반복을 시도하고 다른 모델을 시도하고 매번 새로운 모델을 생성하는 것은 정말 쉽습니다.
	여기에서 다이어그램에 테이블로 레이블을 지정합니다. 따라서 여기에 포함된 스크립트를 사용하여 분석을 수행하고 이 템플릿을 사용하여 이벤트 예측을 이해하고 분석을 수행하고 시간 경과에 따른 이벤트 예측을 이해하는 편리한 방법입니다.

브레이크아웃품질 및 신뢰성통계 및 모델링