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[국내논문] 품질보증 반환 데이터의 여러 가지 분석방법
Various types of analysis of warranty returns data 원문보기

Journal of the Korean Data & Information Science Society = 한국데이터정보과학회지, v.26 no.1, 2015년, pp.11 - 19  

백재욱 (한국방송통신대학교 정보통계학과) ,  조진남 (동덕여자대학교 정보통계학과)

초록
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기업에서는 매달 제품이 일정 수량만큼 수송되어 판매되고, 이들 중 일부는 반환 또는 클레임이 제기된다. 이전의 연구에서는 품질보증 반환 데이터의 반환율을 그래프상에 어떻게 타점할 것인지 먼저 살펴보았고, 이어서 이런 데이터를 좌측 및 우측 중도중단 데이터의 결합으로 생각하여 와이블 분포등을 적합시켜 신뢰성분석을 실시해보았다. 본 연구에서는 우선 수송된 제품이 곧 판매된 것으로 보고, 이들 제품의 품질보증 반환 데이터에 대해 비모수적인 방법을 적용하여 시간에 따른 신뢰도의 추이를 살펴보고 모수적 방법에 의한 결과와 비교해본다. 한편, 제품이 생산되어 판매지로 수송된 경우 소비자의 손에 들어가기까지에는 시차가 있기 마련인데, 이와 같이 수송된 제품이 시차를 두고 판매되는 경우 이런 제품의 품질보증 반환 데이터에 대해서는 어떻게 분석을 실시해야 하는지 살펴본다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

A certain number of products are transported to be sold each month and some of them are returned for repair. In this study we first assume that the transported products are the ones that have been sold, Then nonparametric approach is applied to the warranty returns data to see how the reliability de...

Keyword

#비모수적 방법   #시간차   #와이블분포   #품질보증 반환 데이터  

AI 본문요약
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문제 정의

  • 이에 본 연구의 2절에서는 우선 우리가 가지고 있는 품질보증 반환 데이터가 어떤 형태인지 먼저 소개하고, 비모수적인 방법을 적용하여 데이터를 분석할 경우 그 결과가 어떻게 나오는지 살펴보고 모수적인 방법에 의한 결과와 비교해본다. 이어 3절에서는 제품이 판매처로 수송되어 실제 판매될 때까지 시차가 있을 경우 분석해야 될 데이터가 어떻게 달라지는지 살펴보고, 분석결과 또한 어떻게 달라지는지 살펴보고자 한다.
  • 이에 본 연구의 2절에서는 우선 우리가 가지고 있는 품질보증 반환 데이터가 어떤 형태인지 먼저 소개하고, 비모수적인 방법을 적용하여 데이터를 분석할 경우 그 결과가 어떻게 나오는지 살펴보고 모수적인 방법에 의한 결과와 비교해본다. 이어 3절에서는 제품이 판매처로 수송되어 실제 판매될 때까지 시차가 있을 경우 분석해야 될 데이터가 어떻게 달라지는지 살펴보고, 분석결과 또한 어떻게 달라지는지 살펴보고자 한다. 마지막으로 4절에서는 본 연구에서 살펴본 것들을 정리하고 추후 연구과제를 제시한다.

가설 설정

  • 이런 경우 시차 (time-lag)가 크므로 신뢰도 등의 분석은 판매된 시점을 기준으로 실시해야 한다. 본 논문에서는 분석의 편의상 제품이 수송된 달로부터 1달 정도 걸려 판매된다고 가정하자. 이런 경우 앞의 Table 2.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
품질보증 반환 데이터의 용도는? 근래 기업은 품질보증 반환 (warranty returns) 데이터의 올바른 분석을 통해 해당 제품이 추후 고장이 얼마나 날 것인지 예측할 수 있으며, 나아가 품질보증 비용의 예측은 물론 수리에 필요한 여유 부품의 수를 파악할 수 있으므로 품질보증 반환 데이터의 체계적 관리를 위해 노력을 기울이고 있다.
시차가 존재하는 품질보증 반환 데이터의 예시 상황은? 하지만 이런 품질보증 반환 데이터에 대해서도 비모수적 방법에 의해 시간에 따라 신뢰도가 어떻게 떨어지는지 살펴볼 필요가 있다. 한편, 기업에서 제품이 수송되어 판매처로 보내지는 경우 제품이 실제로 고객에게 판매되기까지는 시간이 걸릴 수 있다. 따라서 이런 시차 (time-lag)가 있는 경우 품질보증 반환 데이터가 어떻게 변하고 분석결과가 또한 어떻게 달라지는지 살펴볼 필요가 있다.
품질보증 반환 데이터의 한계점은? 하지만 품질보증 반환 데이터는 실험데이터 (experimental data)가 아니고 관측데이터 (observational data)에 속하므로 제대로 관리가 되지 않은 경우가 많아 특정 목적을 위해 데이터를 분석할 때에는 관측데이터로는 충분치 않아 실험을 하게 되는 경우를 보게 된다.
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참고문헌 (16)

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