Abstract
Warranty cost of automobile parts varies depending on the parts failure rate in a warranty region of individual markets. Parts failure rate is significantly affected by usage-rate given that other stressors of individual markets are similar. Accordingly, warranty cost can be predicted by failure modeling which reflects usage-rate and using a stochastic process. In this paper, one-dimensional approach is used by applying accelerated failure time model on the assumption that the usage-rate is linear. Such model can explain changes in parts failure rate depending on the changes in usage-rate since it can be expressed as a function of usage-rate. Therefore, acquisition of usage-rate in a new market will automatically lead to estimate of failure rate even without warranty data and warranty cost of parts can be predicted through a renewal process in replacement cases. A case study using warranty data of two real markets is presented in the application part of this paper.
자동차 부품의 품질보증 비용은 각 시장의 품질보증 영역(warranty region) 내에서 부품이 고장 날 확률에 따라 달라진다. 부품이 고장 날 확률은 각 시장의 다른 스트레스 조건이 비슷하다고 가정할 때 사용비율(usage-rate)에 영향을 크게 받는다. 그러므로 품질보증 비용은 사용비율을 반영한 고장모형을 수립하고 이를 이용한 확률과정 (stochastic process)을 통하여 예측할 수 있다. 본 논문에서는 사용비율을 선형으로 가정한 후 가속실험 모형을 적용하여 2차원 고장모형을 1차원으로 축소시킨다. 이렇게 1차원으로 축소된 고장모형은 사용비율의 함수로 표현될 수 있으므로 사용비율의 변동에 따른 부품의 고장확률 변동을 설명할 수 있다. 이를 통해 새로운 시장의 사용비율을 알면 실측 데이터가 없다고 하더라도 고장확률 분포를 추정할 수 있고 교체되어야 하는 부품일 경우 재생과정(renewal process)으로 비용을 예측할 수 있다. 응용사례에서 실제 두 시장의 품질보증 데이터를 이용하여 이를 분석해 보았다.