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문제 정의
- 근래에는 Hong과 Meeker (2010), Yang (2007), Lawless 등 (2009)에서 수명이외에 사용률 (use-rate)을 고려하는 경우 통계적 분석방법에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 본 연구에서는 기업에서 수집될 수 있는 표 1.1의 요약 데이터 (가상 데이터임)를 사용하여 장래에 필드에서 고장이 얼마나 발생할 것인지 예측하는 방법을 살펴본다. 이때 기업에서 흔히 이용하는 방법은 요약 데이터를 확률지에 타점하여 점들이 직선 형태를 띠면 그 분포가 적합한 것으로 판단한다.
- 이때 기업에서 흔히 이용하는 방법은 요약 데이터를 확률지에 타점하여 점들이 직선 형태를 띠면 그 분포가 적합한 것으로 판단한다. 따라서 본 연구에서는 이런 요약데이터를 가지고 있는 경우 기업에서 신뢰성분석에 쉽게 사용하는 와이블분포나 로그정규분포를 이용하여 어떻게 예측할 수 있는지 살펴본다.
- 1의 요약 데이터를 가지고 있는 경우 어떤 분포가 적합한지 먼저 살펴본다. 그리고 해당 분포로부터 난수를 추출하여 요약 데이터만 있는 경우, 요약 데이터보다 약간 정보가 더 많은 우측 중도중단의 경우와, 우측 중도중단의 경우보다도 정보가 더 많은 완전 데이터의 경우 분포의 적합성 검정이 의미가 있는지 살펴본다.
- 이런 방법은 SAS, SPSS 및 Minitab과 같은 통계패키지를 사용하면 쉽게 이용할 수 있다.이제 표 1.1의 데이터에 대해 와이블분포와 로그정규분포를 적합시켜 제품이 서비스된 이후 시간이 흐르면서 전체 중 몇 %가 고장 나는지 보고자 한다. 그림 3.
- 본 연구에서는 필드 고장데이터가 요약된 경우 (좌측 및 우측 중도중단 데이터의 경우) 분포를 적합시켜 그림상으로 어떤 분포가 적합한지 살펴보았고, 적합된 분포를 적용하는 경우 품질보증기간 및 그 이상의 기간에서 신뢰도나 고장률 등은 어떻게 나올 것인지 알아보았다. 아울러 적합된 분포를 적용하는 경우 품질보증기간 및 그 이상의 기간 동안 고장이 몇 개나 나올 것인지 예측해보았다.
- 본 연구에서는 필드 고장데이터가 요약된 경우 (좌측 및 우측 중도중단 데이터의 경우) 분포를 적합시켜 그림상으로 어떤 분포가 적합한지 살펴보았고, 적합된 분포를 적용하는 경우 품질보증기간 및 그 이상의 기간에서 신뢰도나 고장률 등은 어떻게 나올 것인지 알아보았다. 아울러 적합된 분포를 적용하는 경우 품질보증기간 및 그 이상의 기간 동안 고장이 몇 개나 나올 것인지 예측해보았다.
- 본 연구에서는 어느 한 시점에서 필드 고장데이터가 요약된 경우를 살펴보았는데, 현실적으로 매 달마다 생산되고, 그 중의 일부가 판매되어, 판매된 시점부터 품질보증기간 동안 필드에서 고장이 얼마나 나는지 조사하고, 이로부터 나온 동적인 데이터로부터 분포의 예측 및 고장수 예측을 해야 한다. 다음 연구에서는 이런 동적인 시점에서의 필드 고장데이터 분석방법에 대해 살펴보고자 한다.
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