Cher maître,
J'ai des données de service de l'équipe de service, mais leurs données ne sont pas au format Nevada ni même au format JMP. La quantité défectrice est mélangée à toutes les activations avant de compter le mois. Les données sources montrent dans le tableau ci-dessous, par exemple, 214 défauts du 2ème mois dans le tableau ci-dessous sont dus à l'activation de 76805 PCS au cours du 1er mois (défauts du 2ème mois) et à l'activation de 65520 PCS au cours du 2ème mois (défauts du 1er mois), l'équipe de service n'a pas rapport de ces parties.
JMP peut transférer le temps vers les données d'événement pour modifier la quantité par module de prévision de fiabilité, mais je n'ai pas trouvé d'outils pour annuler cette transformation, le fichier d'aide ne peut pas résoudre ma question, avez-vous une idée pour adapter mes données à un modèle de fiabilité ?
Mois | Qté de défaut | Activation cumulée | Défaut QTÉ/CA QTÉ | QTÉ d'activation mensuelle |
1er | 48 | 76 805 | 0,06% | 76 805 |
2ème | 214 | 142 325 | 0,15% | 65 520 |
3ème | 234 | 204 287 | 0,11% | 61 962 |
4ème | 264 | 262 513 | 0,10% | 58 226 |
5ème | 223 | 319 833 | 0,07% | 57 320 |
6ème | 244 | 367 399 | 0,07% | 47 566 |
7ème | 305 | 421 181 | 0,07% | 53 782 |
8ème | 362 | 467 159 | 0,08% | 45 978 |
9ème | 405 | 515 061 | 0,08% | 47 902 |
10ème | 400 | 572 015 | 0,07% | 56 954 |
11ème | 346 | 630 301 | 0,05% | 58 286 |
12ème | 361 | 684 808 | 0,05% | 54 507 |
13ème | 333 | 751 234 | 0,04% | 66 426 |
14ème | 362 | 808 513 | 0,04% | 57 279 |
15ème | 312 | 868 617 | 0,04% | 60 104 |
16ème | 340 | 952 291 | 0,04% | 83 674 |
17ème | 296 | 1 004 268 | 0,03% | 51 977 |
