累積アクティベーション QTY に対するサービス返品不良 QTY を信頼性モデルに当てはめる方法親愛なるマスター、
サービスチームからのサービスデータをいくつか持っていますが、彼らのデータはネバダ形式ではなく、JMPの形式でもありません。 欠陥数量は、月を数える前にすべてのアクティベーションと混合されます。 ソース データは以下の表に示されています。たとえば、下の表の 2 か月目の 214 件の欠陥は、1 か月目のアクティベーション 76805 PCS (2 か月目の欠陥) と 2 か月目のアクティベーション 65520 PCS (1 か月目の欠陥) によって寄与されており、サービス チームはそれらの部分の比率です。
JMP は、信頼性予測モジュールによってイベント データから欠陥数量までの時間を転送できますが、この変換を元に戻すツールが見つかりませんでした。ヘルプ ファイルでは私の質問を解決できません。データを信頼性モデルに適合させるアイデアはありますか?
月 | 欠陥数量 | 累積アクティベーション | 欠陥数量/CA 数量 | 月間アクティベーション数量 |
1位 | 48 | 76,805 | 0.06% | 76,805 |
2番目 | 214 | 142,325 | 0.15% | 65,520 |
3位 | 234 | 204,287 | 0.11% | 61,962 |
4位 | 264 | 262,513 | 0.10% | 58,226 |
5位 | 223 | 319,833 | 0.07% | 57,320 |
6位 | 244 | 367,399 | 0.07% | 47,566 |
7位 | 305 | 421,181 | 0.07% | 53,782 |
8位 | 362 | 467,159 | 0.08% | 45,978 |
9位 | 405 | 515,061 | 0.08% | 47,902 |
10位 | 400 | 572,015 | 0.07% | 56,954 |
11日 | 346 | 630,301 | 0.05% | 58,286 |
12日 | 361 | 684,808 | 0.05% | 54,507 |
13日 | 333 | 751,234 | 0.04% | 66,426 |
14日 | 362 | 808,513 | 0.04% | 57,279 |
15日 | 312 | 868,617 | 0.04% | 60,104 |
16日 | 340 | 952,291 | 0.04% | 83,674 |
17日 | 296 | 1,004,268 | 0.03% | 51,977 |
信頼性解析
