Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권6호
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pp.999-1007
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2009
본 논문에서는 무료수리보증이 종료된 이후의 최적의 주기적 예방보전정책을 고려한다. 이를 위해서 Wu와 Clements-Croome (2005) 그리고 Jung (2006b)이 제안한 확률적 보전효과를 갖는 두 종류의 예방보전모형을 가정하고자 한다. 이 때, 시스템이 가동되는 동안에 사용자가 지불해야 할 비용이 주어져 있을 때, 단위시간당 기대비용을 유도한다. 그리고 이렇게 구해진 단위시간당 기대비용을 최소화하는 최적의 예방보전 횟수와 예방보전 주기를 결정한다. 끝으로 수치적 예를 통해서 제안된 예방보전정책을 자세히 설명한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권1호
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pp.11-19
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2015
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.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권4호
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pp.893-901
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2014
기업에서는 매달 제품이 일정 수량만큼 판매되고, 이들 중 일부는 반환 또는 클레임이 제기된다. 본 연구에서는 이러한 품질보증 반환 데이터의 반환율을 그래프상에 어떻게 타점할 것인지 먼저 살펴본다. 이어서 이런 데이터는 좌측 및 우측 중도중단 데이터의 결합으로 생각할 수 있으므로 이런 데이터에 대해 와이블 분포 등을 적합시켜 신뢰성분석을 실시해본다. 마지막으로 좌측 중도중단 데이터의 경우 구체적인 반환시기를 알 수 있다면 좌측 중도중단 데이터는 고장 데이터가 되어, 이제는 우측 중도중단만 남게 되는데, 이때에도 와이블분포 등을 적합시켜 신뢰성분석을 실시해보고자 한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권4호
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pp.621-628
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2010
품질보증데이터는 제품의 신뢰성평가에 귀중한 자료이므로 기업에서는 이를 분석하여 제품의 개선전략을 세운다. 하지만 기업에서는 제품의 수명을 고려하지 않고 통상 월별 또는 분기별 클레임건수를 1000제품 당으로 나타낸 품질보증회수율을 구하여 표나 그림으로 나타낸다. 본 연구에서는 그런 데이터를 통상적으로 어떻게 분석하는지 살펴보고 수명까지 고려한 분석이 효과적임을 설명한다. 아울러 이런 분석의 결과는 신뢰성추적시스템에 들어가야 됨을 설명한다.
As the vehicle components are various, we confront unexpected problems in the development and application of them. also warranty expenses occur in the result of unconfirmed warranty.in this paper, to solve the problems of disconnection of damper Strut cable, we applied the optimum conditions through taguchi method for improvement of durability. and we made standard of reliability by weibull analysis of the field data. we acquired reliability standard by correlation with lab data and confirmed improved components satisfying the target of reliability. The analysis of reliability by field data is very useful and we need to apply this method to other components, the correlation between field data and Lab Test has influence on satisfying the target of reliability.this method would be utilized for current mass production components and upcoming developed components. the reliability of durability should be continuously used in the basis of primary technique in cope with competitive automotive companies.
Purpose : The purpose of this research is to develop the optimized method and process in the reliability-growth target setting, especially for complex and repairable system (or products) such as vehicle and airplane, construction equipment. Method : A reliability-growth test plan specifies a scenario to achieve the planned reliability value (or reliability target). The major elements in test planning are reliability-growth starting time and reliability level at that time, reliability-growth rate and reliability-growth target. All of them except a reliability target can be referred to the previous development data and reference researches. The reliability target level is directly influencing to test period (or time) which is related to test and warranty cost together. There are a few researches about the reliability target setting method and but showing the limitations to consider the views of engineering, business and customer together. There is no research how to handle the target setting process in detail. Result : We develop the optimized method and systematic process in reliability target setting with considering such views. This research also establish the new concept as production capability which means company (or supplier) capability to product its products. Conclusion : In this research result, we apply the new method to a few projects and can set the reasonable test planning. The developing results is showing the good balance between the developing cost and warranty cost at market.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제22권3호
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pp.143-167
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2015
This paper addresses the issue how the total life cycle cost may be minimized and how the cost should be allocated to the acquirer and developer. This paper differentiates post life cycle change (PLCC) endeavors from PLCC activities, rigorously classifies PLCC endeavors according to the result of PLCC endeavors, and rigorously defines the life cycle cost of a software product. This paper reviews classical definitions of software 'maintenance' types and proposes a new typology of PLCC activities too. The proposed classification schemes are exhaustive and mutually exclusive, and provide a new paradigm to review existing literatures regarding software cost estimation, software 'maintenance,' software evolution, and software architecture from a new perspective. This paper argues that the long-term interest of the acquirer is not protected properly because warranty period is typically too short and because the main concern of warranty service is given to removing the defects detected easily. Based on the observation that defects are caused solely by errors the developer has committed for software while defects are often induced by using for hardware (so, this paper cautiously proposes not to use the term 'maintenance' at all for software), this paper argues that the cost to remove defects should not be borne by the acquirer for software.
보증 데이터를 통해 제품의 수명 및 형상모수를 추정할 때 최우추정법과 같은 전통적인 통계 분석방법(Classical Statistical Method)을 많이 사용하였다. 그러나 전통적인 통계 분석방법을 통해 수명과 형상모수의 추정 시 표본의 크기가 작거나 불완전한 경우 추정량의 신뢰성이 떨어진다는 단점이 있고 또 누적된 경험과 과거자료를 충분히 이용하지 못하는 단점도 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 모수의 사전분포를 가정하는 베이지안(Bayesian) 기법의 적용이 필요하다. 하지만 보증 데이터분석에 있어서 베이지안 기법을 이용한 연구는 아직 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 수명분포가 와이블 분포를 갖는 보증데이터를 활용하여 모수 추정의 효율성을 비교 분석하고자 한다. 이를 위해 와이블 분포의 모수가 대수정규분포를 따르는 사전분포를 갖는 베이지안 기법과 전통적 통계기법인 생명표법(Actuarial method)을 활용하여 추정량을 도출하고 비교 분석하였다. 이를 통해 충분한 관측 데이터를 확보할 수 없는 경우에 베이지안 기법을 이용한 보증 데이터 분석방법의 성능을 확인하고자 한다.
There are a lot of different data in a company. Some of the data can be modified to produce valuable information on reliability. In this study different types of data that can be obtained in a company are reviewed. Reliability related data that can be taken throughout the life cycle of a product are also reviewed. Developing a method of gathering all of the pertinent data from the various sources and databases and pulling them into one central location is explained.
Modelling for failures is important for reliability analysis since failures of products such as automobiles occur as both time and usage progress and the results from the proper analysis of the two-dimensional data can be used for establishing warranty assurance policy. Hence, in this paper general issues which concern modelling failures are discussed, and both one-dimensional approaches and two-dimensional approaches to two-dimensional data are investigated. Finally non-parametric approaches to two-dimensional data are presented as a means of exploratory data analyses.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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