누적 활성화 수량에 대한 서비스 반품 결함 수량을 사용하여 신뢰성 모델을 맞추는 방법친애하는 스승님,
서비스 팀에서 일부 서비스를 받았지만 해당 데이터가 네바다 또는 JMP 형식이 아닙니다. 결함 수량은 월을 계산하기 전에 모든 활성화와 혼합됩니다. 소스 데이터는 아래 표에 나와 있습니다. 예를 들어 아래 차트의 두 번째 달 결함 214개는 첫 달 활성화 76805 PCS(두 번째 달 결함)와 두 번째 달 활성화 65520 PCS(첫 달 결함)에 의해 발생하지만 서비스 팀에는 없습니다. 그 부분의 비율.
JMP는 신뢰성 예측 모듈을 통해 이벤트 데이터에 대한 시간을 결함 수량으로 전송할 수 있지만 이 변환을 되돌릴 수 있는 일부 도구를 찾을 수 없으며 도움말 파일에서 내 질문을 해결할 수 없습니다. 내 데이터를 신뢰성 모델에 맞출 수 있는 방법이 있습니까?
월 | 결함 수량 | 누적 활성화 | 결함 수량/CA 수량 | 월별 활성화 수량 |
1위 | 48 | 76,805 | 0.06% | 76,805 |
2위 | 214 | 142,325 | 0.15% | 65,520 |
3번째 | 234 | 204,287 | 0.11% | 61,962 |
4번째 | 264 | 262,513 | 0.10% | 58,226 |
5번째 | 223 | 319,833 | 0.07% | 57,320 |
6번째 | 244 | 367,399 | 0.07% | 47,566 |
7번째 | 305 | 421,181 | 0.07% | 53,782 |
8일 | 362 | 467,159 | 0.08% | 45,978 |
9일 | 405 | 515,061 | 0.08% | 47,902 |
10일 | 400 | 572,015 | 0.07% | 56,954 |
11일 | 346 | 630,301 | 0.05% | 58,286 |
12일 | 361 | 684,808 | 0.05% | 54,507 |
13일 | 333 | 751,234 | 0.04% | 66,426 |
14일 | 362 | 808,513 | 0.04% | 57,279 |
15일 | 312 | 868,617 | 0.04% | 60,104 |
16일 | 340 | 952,291 | 0.04% | 83,674 |
17일 | 296 | 1,004,268 | 0.03% | 51,977 |
신뢰성 분석
