Bei der Verwendung der JMP-Zuverlässigkeitsprognose zur Vorhersage zukünftiger Erträge basierend auf Zeitreihendaten zu Produktionsvolumen und Erträgen ist die Auswahl eines geeigneten Fehlermodells entscheidend. Fehlermodelle können je nach Produkt, Modell und Version variieren und sich im Laufe der Zeit sogar ändern. Nach meiner Erfahrung in der Lehre der Zuverlässigkeitsprognose für Industriemaschinen, Wägeanlagen, elektronische Geräte und Autoteile sind Teilausfälle äußerst häufig. Bei Totalausfällen aufgrund von Verschleiß steigen die kumulative Ausfallrate und die Anzahl der Retouren mit der Zeit weiter an. Bei Teilausfällen stagniert die kumulative Ausfallrate jedoch mit der Zeit, und die Anzahl der Ausfälle nähert sich Null an. Auch die kumulative Anzahl der Ausfälle wird gering. Daher ist die Feststellung, ob ein Ausfall teilweiser Natur ist oder nicht, ein wichtiger Aspekt. Während die Statistiken in der Modellvergleichstabelle und dem Likelihood-Quotienten-Test die Grundlage für die Bestimmung des Fehlermodells bilden, kann es aufgrund früherer Vorhersagen schwierig sein, festzustellen, ob es sich um einen Teil- oder Totalausfall handelt. Wir werden auch die Ursachen für Teilausfälle berücksichtigen. Die für die Zuverlässigkeitsprognose aufbereiteten Daten können fehlende Werte enthalten oder eine geringe Anzahl von Ausfällen aufweisen. Auch zwischen dem Zeitpunkt der Auslieferung und der Inbetriebnahme kann eine Diskrepanz bestehen. Daten mit gleichem Auslieferungs- und Ausfallzeitraum müssen jedoch ausgeschlossen werden, um das Teilausfallmodell zu erfüllen. Wir analysieren den Ausfallzeitraum (eine univariate Lebensdauer) durch Trendanalyse von Reklamationsdaten und erstellen Zuverlässigkeitsprognosen für Problembereiche.
