预测市场失灵回报的数量在使用 JMP 可靠性预测工具根据产量和退货时间序列数据预测未来退货时，选择合适的故障模型至关重要。故障模型可能因产品、型号和版本而异，甚至会随时间推移而变化。根据我教授工业机械、称重设备、电子设备和汽车零部件可靠性预测的经验，部分故障极为常见。在因磨损故障导致的完全故障的情况下，累积故障率和退货次数会随着时间的推移而持续增加。然而，在部分故障的情况下，累积故障率会随着时间的推移而趋于稳定，故障次数会收敛到零。累积故障次数也会变得很少。因此，确定故障是否为部分故障至关重要。虽然确定故障模型的基础是模型对照表和似然比检验中的统计数据，但早期预测可能会难以确定故障是部分故障还是完全故障。我们还将考虑部分故障的原因。用于可靠性预测的数据可能包含缺失值或故障次数较少。发货时间和开始运行时间之间也可能存在差异。但是，为了拟合部分故障模型，必须排除发货和故障时间段相同的数据。我们通过对投诉数据进行趋势分析来分析故障周期（寿命的单变量），并对关注区域进行可靠性预测。
数据探索与可视化质量与工艺工程
