預測市場失靈報酬率的數量在使用 JMP 可靠性預測工具根據產量和退貨時間序列資料預測未來退貨時，選擇合適的故障模型至關重要。故障模型可能因產品、型號和版本而異，甚至會隨時間推移而變化。根據我教授工業機械、稱重設備、電子設備和汽車零件可靠性預測的經驗，部分故障極為常見。在因磨損故障導致的完全故障的情況下，累積故障率和退貨次數會隨著時間的推移而持續增加。然而，在部分故障的情況下，累積故障率會隨著時間的推移而趨於穩定，故障次數會收斂到零。累積故障次數也會變得很少。因此，確定故障是否為部分故障至關重要。雖然確定故障模型的基礎是模型對照表和似然比檢定中的統計數據，但早期預測可能難以確定故障是部分故障還是完全故障。我們還將考慮部分故障的原因。用於可靠性預測的資料可能包含缺失值或故障次數較少。發貨時間和開始運行時間之間也可能存在差異。但是，為了擬合部分故障模型，必須排除出貨和故障時間段相同的資料。我們透過對投訴資料進行趨勢分析來分析故障週期（壽命的單變量），並對關注區域進行可靠性預測。
數據探索與視覺化品質與工藝工程
