안녕,
최근 고객과의 논의에서 우리는 신뢰성 예측 및 수명 분배 플랫폼에서 제가 바로 대답할 수 없었던 몇 가지 사항과 다소 놀랍거나 개선된 사항을 인식했습니다.
1. 신뢰성 예측:
- 데이터는 네바다 형식이며 여러 식별자(그룹)가 나열되는 방식으로 구성됩니다. 따라서 V1_0에는 네바다 형식, V1_1 및 V1_2 이상은 네바다 형식입니다. (첨부된 데이터세트 Beispiel1_Anonymized.jmp 참조)
- V1_0 또는 V1_2(이 예에서는 V1_1을 무시할 수 있음)로 설정된 데이터 필터를 사용하여 신뢰도 예측을 수행하고 수량을 제품 수로, P-월을 타임스탬프로, 날짜 열을 실패 수로 사용하면 V1_0에서만 잘 작동합니다. , V1_2만 선택하고 V1_0과 V1_2 모두 선택합니다. 그러나 X_1 열(V1_0 및 V1_2 명목 값 포함)을 그룹 ID(아래 그림)로 추가하자마자 작동하지 않고 데이터 형식이 잘못되었다는 오류 메시지가 나타납니다.
- Goup ID를 사용하면 하나의 창에서 V1_0에 대해 한 번, V1_2에 대해 한 번 동일한 분석을 수행할 수 있을 것이라고 생각했습니다(데이터 필터가 올바르게 설정되었다고 가정). ) - 오류는 어디서 발생합니까?
- 신뢰성 예측:
- 때로는 서비스 첫 달에 바로 수리가 이루어지기도 하고, 심지어 서비스 시작 전에 이미 수리가 이루어지는 경우도 있습니다. 따라서 대각선이나 아래쪽 삼각형에 1 또는 다른 양수가 있습니다. 이로 인해 가능한 분포 세트가 줄어듭니다(예: 와이블 없음). 이 문제를 어떻게 처리합니까? Weibull 또는 기타 더 나은 피팅 분포를 계속 사용할 수 있도록 하려면 어떻게 해결해야 합니까? (소규모 생산을 사용하고 09/2009 또는 10/2009 열의 4번째 행을 1로 변경하고 스크립트를 실행하여 차이점을 확인하십시오.)
- 생명 분포: (Beispiel2 Anomized.jmp 참조)
- 설치 날짜 이전에 수리를 하면 음수 값이 발생합니다. 어떻게 처리하나요? 또한 경쟁적인 원인이 있을 때? (오프셋을 추가하는 것이 현실적인 해결책입니까? 아니면 이것이 나쁜 영향을 미치나요? 또 다른 옵션은 생산 날짜를 사용하는 것일 수 있지만 이는 설치 날짜에 대한 올바른 예측을 반영하지 않을 것이라고 가정합니다)
- 예를 들어 설치 날짜로부터 며칠 후에 수리가 필요하지만 월별 기준으로 확인하려는 경우 시간이 0이 됩니다. 어떻게 처리하나요?
- 적합 혼합이 Weibull 분포나 다른 분포 자체보다 더 정확할 때도 있습니다. 하나의 창에서 분포의 원래 플롯과 비교하여 혼합물을 맞추는 방법은 무엇입니까? 그래프 내용을 복사할 수 있다는 것을 알고 있지만 원본 플롯에 표시할 다른 분포 목록에 옵션별 혼합을 포함하는 옵션이 있으면 훨씬 더 좋을 것입니다. 또한 경쟁 원인이 있는 경우 혼합물을 선택하는 방법이 없습니다. 이것은 내 고객이 말한 큰 이점이 될 것입니다. 계획이 있나요? 아니면 해결 방법으로 달성하기 어렵나요? (나는 이것이 개발자에게 더 많은 질문이라는 것을 알고 있습니다)
- 모든 분포에 대해 적합 생존 옵션을 사용할 수 있지만 혼합 적합에는 이 옵션을 사용할 수 없습니다. 이것이 플랫폼에 포함될 수 있습니까? 간단한 해결 방법이 있나요?
해당 질문에 대한 피드백을 보내주셔서 감사합니다.
남자 이름
안녕하세요 Peng님, 지금까지 감사했습니다. 해결 방법이 지금까지 고객에게 효과가 있는지 확인하고 부풀려진 사례가 0인 경우 비즈니스에 어떤 영향을 미칠지 이해하기 위해 추가 조사를 하겠습니다. 곧 여기에 몇 가지 메모를 추가할 예정입니다.
남자 이름
안녕하세요 마틴,
보고된 문제는 버그입니다. JMP13에서 수정했습니다. 현재 릴리스에서 문제를 해결하려면 그룹의 모든 행을 제외하는 경우 그룹을 삭제하세요.
신뢰성 예측 질문의 경우 시점은 모두 싱글톤입니다. 예를 들어 2009년 9월은 2009년 9월 첫째 날의 첫 번째 틱을 의미합니다. 따라서 소프트웨어에 시작이 있음을 알리려면 행 타임스탬프와 열 타임스탬프를 구별해야 합니다. 그리고 끝이 있습니다. 시작하기 전에 실패하는 것은 오류입니다.
아마도 당신은 처음부터 실패를 바로잡기 위해 확률을 사용하고 싶지 않을 것입니다. 원하는 결과를 얻지 못할 것입니다. 처음의 실패는 0의 실패를 의미하기 때문입니다. 이러한 데이터를 분석하려면 ZI 분포가 필요하며 플랫폼에서는 ZI 분포가 지원되지 않습니다. 제로 인플레이션 실패는 드뭅니다. 신뢰성 예측에 필요한 경우 요청을 제출하세요.
Beispiel2 Anomized.jmp에 대한 처음 두 가지 질문에 대해서는 여전히 Forecast 플랫폼에 대해 이야기하고 계신 것 같습니다. 첫 번째는 입력 오류라고 생각합니다. 두 번째로는 행 및 열 타임스탬프를 사용하고 새 개수를 집계하여 원하는 시간 간격을 얻습니다. Nevada 형식은 IT에서 생성한 예측에 대해 이미 원하는 간격에 있기 때문에 널리 사용됩니다.
개별 혼합물을 오버레이하는 경우 대안은 단일 성분 혼합물을 맞추는 것입니다. 예를 들어 2-Weibull 혼합물을 맞추고 1-Weibull 혼합물을 맞춥니다.
생존 곡선의 경우 축 대화 상자의 확인란인 축 최소-최대를 되돌려보세요. 어찌됐든 CI 쉐이드가 없어졌네요. 조사가 필요합니다. 나는 사소한 것이 아닌 것 같아요.
감사해요,
펭
