이러한 위시리스트 요청은 무엇에서 비롯된 것인가요?
어떤 개선을 원하시나요?
이 아이디어가 왜 중요한가요?
이는 매우 현실적인 문제입니다. 제품 A의 경우, 전체 설치 인구가 있습니다. 9년차에 새로운 장애 모드를 발견하고 그 시점부터 데이터 수집을 시작했습니다. 1년차부터 9년차 사이에 발생했을 수 있는 장애는 알려지지 않았으며 관찰되지 않았습니다. 이로 인해 10년차부터 관찰될 만큼 충분히 오래 지속된 장치만 포함되기 때문에 왼쪽에서 잘린 데이터 세트가 생성됩니다.
이는 좌측 중도절단과 근본적으로 다릅니다. 좌측 중도절단을 사용하면 특정 시점 이전에 오류가 발생했음을 알 수 있지만, 정확한 시점은 알 수 없습니다. 즉, 해당 단위는 부분적인 정보만 가지고 데이터세트에 포함됩니다. 좌측 절단을 사용하면 초기 오류는 데이터세트에 전혀 나타나지 않으며, 분석은 절단 지점 이후의 생존을 조건으로 합니다.
이러한 실패 모드에 대한 Weibull 분포를 정확하게 모델링하려면 JMP 플랫폼이 좌측 절단을 지원해야 합니다. 이는 모니터링이 수명 중반에 시작되는 실제 신뢰성 시나리오를 반영하기 때문입니다.
현재 이 문제를 해결하려면 Python, Reliasoft 또는 다른 플랫폼을 사용해야 합니다. 수학은 이미 잘 정립되어 있으며 JMP가 이를 처리하지 못할 이유가 없습니다.
PriorParakeet11 님, 이 제안을 게시해 주시고 실제 사례를 보여주셔서 감사합니다. 앞으로 몇 달 안에 안정성 있는 서비스를 검토하고 제안된 개선 사항을 평가할 예정입니다. 이 내용을 평가 목록에 추가했습니다. 감사합니다!
