保証請求を予測する方法（とクールに実行する方法）How to Predict Warranty Claims (and Keep Cool Doing It)

今年の夏のある日の午後、我が家の部屋の温度は、（ウェザーチャンネルの電話の受付担当者が何と言おうが）400度に達しました。人間も溶ける暑さです。たまらなくなり、とうとうエアコンを買いました。エアコンのスイッチを入れて数分後には、異常事態を物語っていた肌の圧倒的なべたつきは消えていきました。もうこの先は夏の暑さを心配せずに過ごせるだろうと安心していました。 

 

ところが1週間ほどすると、エアコンからキーキーという金属音がするようになりました。私はMerzbowのアルバムをいくつも持っているので、機械のささいな騒音公害など、肌の温度を安全かつ融点以下に保つためならなんのそのです。実際、時間が経つにつれ、エアコンの金切り音を楽しむまでになっていました。

ところが翌日、エアコンはもはや金切り音を出す以外には機能せず、冷気も出なくなり、音を楽しんでいる余裕はなくなりました。太陽が高く昇り、温度は上昇し、脳裏にはある言葉が浮かんできました。その言葉とは、  

 

 

どこかにエアコンのファンの寿命を予測するデータが存在し、この製品の1年保証に対してメーカー側でどれぐらいのコストがかかるかを定量化しているはずです。  

顧客をがっかりさせたい（または、顧客なんて溶ければいいと思っている）メーカーなどありませんが、欠陥をゼロにすることはできません。それでメーカー側では顧客に満足してもらえるように保証を提供している場合がほとんどです。しかし、製品やビジネスの保証コストを予測することは困難であり、リスクを伴うことさえあります。予想外の問題が発生した場合、準備していた資金が少なすぎたり、スペアパーツが多すぎたりすると、大変なことになりかねません。また、資金を多く準備しすぎると、他のところで活用できる分が減ってしまいます。

将来の保証コストを自信を持って見積もるには、どうすればよいでしょうか？このエアコンのメーカーに勤めるとても頭のいい人たちはこの問題に取り組んできました。そして彼らがどんな風にこの問題に答えを出すのかは、私にもすぐにわかりました。

必要なのはわずかなデータだけです！滝のような汗が眉に流れてくる状態で、私はコストの見積もりを出してみようとノートパソコンを起動しました。

暑さにやられたのか、このメーカーが1年分のエアコン生産に対して毎月受け取るであろう返品台数が目の前に浮かんできました。翌年の保証請求の予測に必要なのは、過去12か月間の出荷台数と、毎月の返品台数だけでした。  

熱に浮かされた頭で見えてきたそのデータをMinitabの空白のデータシートに、以下のように入力しました。 

 

 

このデータは、いわゆる三角行列の形式になっています。しゃく熱のリビングで少し溶け始めていた私ですが、保証分析を実行するには、この行列を通常故障するまでの時間のフォーマットに変換すべきだということはわかっていました。

 

私は、Minitabで[統計] > [信頼性/生存時間] > [保証分析] > [保証データの前処理]を選択しました。出荷 (販売) 数を表す列に「Ship」を入力しました。返品 (故障) 数を表す列に「Month1-Month2」を入力しました。開始時、終了時、度数をそれぞれ表す列が、データシートに魔法のように表われました。もちろん、Minitabが暑さで不具合を起こすことはありませんでした！  

保証予測のためのデータ分析

保証の予測結果の解釈