Prediction of customer failure rates plays an important role for establishing appropriate management policies and improving the profitability for industries. For these reasons, many LCD (Liquid crystal display) manufacturing industries have attempted to construct prediction models for customer failure rates. However, most traditional models are based on the parametric approaches requiring the assumption that the data follow a certain probability distribution. To address the limitation posed by the distributional assumption underpinning traditional models, we propose using parameter-free data mining models for predicting customer failure rates. In addition, we use various information associated with product attributes and field return for more comprehensive analysis. The effectiveness and applicability of the proposed method were demonstrated with a real dataset from one of the leading LCD companies in South Korea.
This paper presents a new approach to the evaluation of an accident management strategy when an operator action is involved. This approach classifies the failure in implementing a given strategy into 4 possible mechanisms, and provides their corresponding quantification methods : 1) the failure to formulate correct intention by operators, 2) the failure to take an adequate action following a correct diagnosis, 3) the failure of a system operation following an adequate action, and 4) the failure due to a delayed action. The proposed method was applied to assess a cavity flooding strategy that uses containment spray system (CSS), and the result shows that the method is more appropriate in evaluating accident management strategies when human action is involved.
Long Term Asset Management(LTAM) means a plan developed by using LCM(Life Cycle Management) process for optimum life cycle management of significant plant assets at each plant across the fleet. As a part of development of LTAM Strategies on nuclear turbines, a method so as to determine the future failure rates for low pressure turbine facilities at a nuclear plant was studied and developed by using both plant specific and industry-wide performance data. INPO's EPIX data were analyzed and some failure rate evaluation values considering preventive maintenance practices were calculated by using EPRI's PM Basis software. As the result, failure rate functions applicable to a priori and a posteriori replacement of low pressure turbines at a nuclear plant were developed and utilized in an assessment of economics of LCM alternatives on the nuclear turbine facilities in the respects of 40-year and 60-year operation bases.
A Baysian approach is proposed is estimating the mission failure rates by criticalities. A mission failure which occurs according to a Poisson process with unknown rate is assumed to be classified as one of the criticality levels with an unknown probability. We employ the Gamma prior for the mission failure rate and the Dirichlet prior for the criticality probabilities. Posterior distributions of the mission rates by criticalities and predictive distributions of the time to failure are derived.
International Journal of Reliability and Applications
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제12권2호
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pp.95-102
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2011
This paper uses the auto regression model to modeling failure number of a bus fleet. The fitted model can be used to predict the failure number in the future. A numerical example is presented to illustrate the modeling process and the appropriateness of the fitted model. At last, some possible applications of the model are discussed.
We present a brief survey concerning the relations between mean residual life and failure rate. Change points of mean residual life and failure rate are known to be different in general and we explore such situations in this paper. A few parametric models which show bathtub-shaped failure rate are examined in details, including the shape of its corresponding mean residual life function. We give some graphical comparisons of trend changes of mean residual life and failure rate for various choices of parameters for each parametric model.
In this paper, we compares the business failure prediction accuracy among Linear Programming Discriminant Analysis(LPDA) model, Multivariate Discriminant Analysis (MDA) model and logit analysis model. The Data for 417 companies analyzed were gathered from KIS-FAS Published by Korea Information Service in 1999. The result of comparison for four time horizons shows that LPDA Is advantageous in prediction accuracy over the other two models when over all tilt ratio and business failure accuracy are considered simultaneously.
In this paper, we consider a hierarchical Bayes estimation of the parameter, the reliability and failure rate functions based on type-II censored samples from a Burr type-? failure time model. The Gibbs sampler a, pp.oach brings considerable conceptual and computational simplicity to the calculation of the posterior marginals and reliability. A numerical study is provided.
본 연구는 소상공인 창업환경이 실패부담감과 창업실패에 미치는 영향을 알아보는데 목적을 갖고, 서울지역소재 소상공인 경영자 300명을 대상으로 설문조사하였다. 분석결과 첫째, 창업환경이 실패부담감에 미치는 영향은 경영자 환경, 비즈니스적 환경, 조직내부 환경, 조직외부 환경이 실패부담감에 부(-)의 영향을 미쳤다. 둘째, 창업환경이 재무적 비재무적 손실에 미치는 영향은 창업경영자 환경, 창업비즈니스적 환경, 조직내부 환경이 재무적 비재무적 손실에 부(-)의 영향을 미쳤다. 셋째, 실패부담감이 창업실패에 미치는 영향은 실패부담감이 재무적 비재무적 손실에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타나 경영자 자질, 기업가정신, 비즈니스적 환경의 비해 조직내부 결속, 소통력 요인이 실패부담감과 재무적 비재무적 손실에 영향을 미치는 중요 속성임을 입증해 주었다.
Business mergers are a direct result of rapid changes in the current corporate environment. They are occurring in many industries, including financial institutions. As information systems prove increasingly indispensable in the integration of companies’ business systems, information system integration is becoming increasingly necessary. However, in many cases such integration does not work well. Therefore, this paper proposes a new framework using both IS integration model and IS integration phases to analyze systems failure in IS integration.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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