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문제 정의
- 한편, 반환 (클레임 제기)된 제품의 경우 과거 어느 시점에 정확히 반환이 이루어졌는지 파악할 수 있다면 이들은 좌측 중도중단 데이터가 아닌 고장 데이터가 되고, 따라서 이제는 더 이상 좌측 중도중단된 데이터는 없고 우측 중도중단된 데이터만 있게 된다. 따라서 4절에서는 구체적인 반환시점이 있는 우측 중도중단 데이터의 경우 와이블분포와 같은 분포를 적용할 때 기간별로 신뢰도가 어떻게 변하는지 살펴보기로 한다. 마지막으로 5절에서는 본 연구에서 살펴본 것들을 정리하고 추후 연구과제를 제시한다.
- 따라서 2012년 6월에 판매된 354개의 제품 중 9개가 현재 시점까지 반환되었다. 이 제품에 대한 품질보증기간은 1년이므로 제조사는 이 제품이 품질보증기간인 1년 내에 반환될 가능성은 얼마나 되는지 알고 싶으며, 좀 더 구체적으로는 기간별 신뢰도가 어떻게 떨어지는지 알고 싶어 한다.
- 또한 어떤 분포를 적용하더라도 점들 (특히 하단의 점들)이 눈으로 보아 일직선상에 위치해있다고 말할 수 있는 상황은 아니다. 따라서 본 연구에서는 수명분석에 많이 이용되는 와이블분포를 적용하여 신뢰성분석을 하고자 한다. Figure 3.
- 본 연구에서는 품질보증 반환 데이터가 표의 형식으로 요약된 경우 그래프에 의해 기간에 따라 반환율이 어떻게 변하는지 보여주었으며, 특히 품질보증기간을 염두에 두는 경우 누적반환율이 어떻게 변하는지 살펴보았다. 다음으로 이런 요약된 데이터는 일정 시점까지 몇 개가 반환 또는 클레임 제기되었는지 보여주므로 좌측 및 우측 중도중단 데이터가 혼재한 경우로 볼 수 있다.
- 다음으로 이런 요약된 데이터는 일정 시점까지 몇 개가 반환 또는 클레임 제기되었는지 보여주므로 좌측 및 우측 중도중단 데이터가 혼재한 경우로 볼 수 있다. 따라서 본 연구에서는 이런 좌측 및 우측 중도중단 데이터가 혼재되어 있는 경우 와이블분포와 같은 분포를 적용하여 기간별로 신뢰도가 어떻게 떨어지며, 품질보증기간 내에 반환 요청이 들어올 가능성은 얼마나 되는지 살펴보았다. 마지막으로 반환 또는 클레임 제기된 제품의 경우 과거 어느 시기에 정확히 반환 또는 클레임 제기되었는지 파악할 수 있다면 이제 고장 데이터와 우측 중도중단 데이터가 혼재한 데이터가 되므로, 본 연구에서는 이들 데이터에 대해 와이블분포와 같은 분포를 적용하여 기간별로 신뢰도의 추이를 살펴보았다.
- 1에서와 같이 요약된 경우라도 비모수적 방법을 적용하여 신뢰성분석을 할 필요가 있다. 따라서 추후에는 Kaplan-Meire 방법과 같은 비모수적 방법을 적용하여 신뢰도의 추이를 살펴보고자 한다.
가설 설정
- 본 연구에서 제품은 제조사에서 판매자에게 수송되면 곧바로 판매된다고 가정했는데, 현실적으로는 제품이 판매자에서 수송되어 판매되기까지에는 어느 정도의 시간이 걸린다. 따라서 추후 연구에서는 이런 시차가 있는 경우 품질보증 반송 요약 데이터는 어떻게 변하며, 이로 인해 기간에 따른 신뢰도의 추이 또한 어떻게 변하는지 살펴보고자 한다.
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