--- title: "BX 수명을 계산하는 방법, Part 2b: 삼각 행렬 데이터 다루기 How to Calculate BX Life, Part 2b: Handling Triangular Matrix Data" description: 삼각 행렬의 보증 입력에서 BX 수명을 계산하는 방법은 무엇입니까? Minitab에는 배송 및 보증 반품 데이터를 매트릭스 형식의 표준 신뢰성 데이터 형식으로 변환하는 도구가 있습니다. image: https://blog.minitab.com/hubfs/B2BML%20-%20NEW%20FILE%20MANAGER%20STRUCTURE/Blog%20Images/Imported_Blog_Media/Blog-Central_B10%20Life%20Blog_noText_noCTA-Jul-05-2025-10-48-59-6508-PM.png --- 한국어 - [English](https://blog.minitab.com/en/?hsLang=ko) - [Français](https://blog.minitab.com/fr/?hsLang=ko) - [Deutsch](https://blog.minitab.com/de/?hsLang=ko) - [Português](https://blog.minitab.com/pt/?hsLang=ko) - [Español](https://blog.minitab.com/es/?hsLang=ko) - [日本語](https://blog.minitab.com/ja/?hsLang=ko) - [한국어](https://blog.minitab.com/ko/?hsLang=ko) - [中文（简体）](https://blog.minitab.com/zh/?hsLang=ko) - [한국어](https://blog.minitab.com/ko/blog/meredith-griffith/how-to-calculate-bx-life-handling-triangular-matrix-data) - [Deutsch](https://blog.minitab.com/de/blog/so-wird-der-bx-wert-berechnet-teil-2b-umgang-mit-daten-in-dreiecksmatrizen) - [English](https://blog.minitab.com/en/blog/meredith-griffith/how-to-calculate-bx-life-handling-triangular-matrix-data) - 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BX 수명은 모집단에서 X%의 장치가 고장 나는 시점을 나타내기 때문입니다. 예를 들어 제조사는 보증기간 내에 구매한 제품이 고장나는 경우 [보증 혜택](https://blog.minitab.com/en/understanding-statistics/how-to-predict-warranty-claims?hsLang=ko)을 받는 고객의 수를 최소화하기 위해 제품의 B10 수명 이후로 보증기간을 설정할 수 있습니다. 따라서 Minitab에서 보증 분석을 수행하는 사람은 이 값도 계산하기를 원하겠죠. 하지만 삼각 행렬 형태로 기록된 원시 신뢰성 필드 데이터만 봐서는 B10 수명을 계산하는 방법을 명확하게 알 수가 없습니다. ## 삼각 행렬의 보증 입력 일반적으로 신뢰성 필드 데이터는 시간의 경과에 따라 배송된 품목 수와 특정 배송에서 반품된 품목 수를 통해 추적합니다. 각기 다른 날짜에 여러 건의 배송이 실시되었으며 각 배송의 반품이 기록되면 기록된 데이터가 삼각 행렬 형태로 표시됩니다. Minitab에는 배송 및 보증을 받기 위한 반품 데이터를 행렬 형태에서 일반 고장 신뢰성 데이터 형태로 변환할 수 있는 도구가 있습니다.   ## 간편한 분석을 위해 행렬 형태의 데이터를 변환하세요! 새로운 예시와 새로운 데이터로 보여드리겠습니다. Minitab 17.3 이상을 사용 중이며 이 과정을 따라해보고 싶다면 [Compressor.MTW](https://support.minitab.com/ko-kr/datasets/reliability-data-sets/compressor-failure-data/) 파일을 선택하세요. 데이터는 다음과 같습니다. ![pic3](https://blog.minitab.com/hubfs/B2BML%20-%20NEW%20FILE%20MANAGER%20STRUCTURE/Blog%20Images/Imported_Blog_Media/pic3-1-Jul-05-2025-10-48-54-3412-PM.jpg) 여기서 Minitab의 보증 데이터 사전 처리를 사용하여 데이터를 삼각 행렬 형식에서 구간 관측 중단 형식으로 변환할 수 있습니다. 통계분석 \> 신뢰성/생존 분석 \> 보증 분석 \> 보증 데이터 사전 처리를 선택합니다. '선적(판매) 열'에는 '배송'을 입력합니다. '반환(고장) 열'에는 월 1~월 12를 입력합니다. 확인을 클릭합니다. ![pic4](https://blog.minitab.com/hubfs/B2BML%20-%20NEW%20FILE%20MANAGER%20STRUCTURE/Blog%20Images/Imported_Blog_Media/pic4-2-Jul-05-2025-10-48-57-7356-PM.jpg) 전처리 단계에서 워크시트에 시작 시간 열, 종료 시간 열과 빈도 열이 생성됩니다.  ![pic5](https://blog.minitab.com/hubfs/B2BML%20-%20NEW%20FILE%20MANAGER%20STRUCTURE/Blog%20Images/Imported_Blog_Media/pic5-Jul-05-2025-10-48-58-7517-PM.jpg) 이제 통계분석 \> 신뢰성/생존 분석 \> 분포 분석(임의 관측 중단) \> 모수 분포 분석으로 이동하여 이러한 열을 사용해 BX 수명을 도출할 수 있습니다. '시작 변수'에는 시작 시간을, '끝 변수'에는 종료 시간을, 그리고 '빈도 열(옵션)'에는 빈도를 입력합니다. 또한 적합한 가정 분포를 선택했는지 확인합니다. 이 예에서는 Weibull 분포가 우리 예에 적합하다고 가정하겠습니다. ![pic6](https://blog.minitab.com/hubfs/B2BML%20-%20NEW%20FILE%20MANAGER%20STRUCTURE/Blog%20Images/Imported_Blog_Media/pic6-Jul-05-2025-10-48-55-3940-PM.jpg) '추정치' 버튼을 클릭하여 기본 출력 내용 외에 추가로 추정할 백분율을 입력합니다. 이 예에서는 B15 수명을 알아볼 것이므로, '추가 백분율에 대한 백분위수 추정'에 15를 입력합니다.  ![pic7](https://blog.minitab.com/hubfs/B2BML%20-%20NEW%20FILE%20MANAGER%20STRUCTURE/Blog%20Images/Imported_Blog_Media/pic7-Jul-05-2025-10-49-00-7241-PM.jpg) 대화 상자에서 '확인'을 누르면 Minitab이 분석을 수행합니다. Minitab이 제공하는 출력 중에는 편리한 백분위수 표가 있습니다. 여기에는 B15 수명값(모집단 항목의 15%가 실패하는 시간)도 포함되어 있습니다. ![pic8](https://blog.minitab.com/hubfs/B2BML%20-%20NEW%20FILE%20MANAGER%20STRUCTURE/Blog%20Images/Imported_Blog_Media/pic8-Jul-05-2025-10-48-56-4412-PM.jpg) 그럼 모두 완료된 것입니다. 보증 데이터를 수집하여 Minitab에서 [보증 분석](https://blog.minitab.com/en/understanding-statistics/how-to-predict-warranty-claims?hsLang=ko)을 실시할 때에도 BX 수명과 같은 신뢰성 도구 및 지표를 사용할 수 있습니다. Minitab의 보증 데이터 사전처리 도구를 통해 데이터를 변환하면 신뢰성 분석이 더욱 간편해집니다. 그럼 다음 글에서는 BX 수명이 신뢰성 도구에 유용한 지표인 이유를 알아보겠습니다. ### 출시 기간과 신뢰성을 위한 설계를 빛의 속도로 실현한 Signify(조명회사) *출시 기간과 제품 신뢰성이 경쟁력을 제공하는 급변하는 산업에서 세계 최고의 조명 회사 Signify(필립스 조명)가 어떻게 새로운 혁신을 신속하게 검증하는지 확인해 보십시오. 1시간 동안 진행되는 웹 세미나에서는 W.D. van Driel 교수와 P. Watté 박사가 Signify에서 Minitab Statistical Software를 사용하여 신뢰성을 위한 설계(DfR, Design for Reliability)에 대해 설명합니다. 실제 사례를 통해 개발 비용을 절감하고 설계의 성능과 컴플라이언스를 개선하며 제품 설계 안정성 테스트를 가속화하는 방법을 알아보세요. 향후 몇 년 동안 높은 사양을 충족할 수 있는 제품을 개발한다면 제품 고장 및 비용이 많이 드는 클레임의 위험과 결과를 줄일 수 있는 방법을 알 수 있을 것입니다. (웨비나는 영어로 진행됩니다.)* [![지금 주문형으로 보기](https://no-cache.hubspot.com/cta/default/3447555/bd5b7cfc-7ed9-4ca8-bc9a-ad8548e89f3c.png)](https://cta-redirect.hubspot.com/cta/redirect/3447555/bd5b7cfc-7ed9-4ca8-bc9a-ad8548e89f3c) [![\[Webinar Replay\] Time-to-Market and Design for Reliability at the Speed of Light at Signify](https://no-cache.hubspot.com/cta/default/3447555/b70a5a3e-03b6-408b-bbc1-7851ef13e4e9.png)](https://cta-redirect.hubspot.com/cta/redirect/3447555/b70a5a3e-03b6-408b-bbc1-7851ef13e4e9) ## 추천 게시물 [음료 수요가 급증할 때, 품질은 그 속도를 따라갈 수 있을까? When Beverage Demand Heats Up, Can Quality Keep Pace?](https://blog.minitab.com/ko/blog/when-beverage-demand-heats-up-can-quality-keep-pace-korean?hsLang=ko) [Food And Beverage](https://blog.minitab.com/ko/blog/tag/food-and-beverage) | 86 분 읽기 [낭비를 일으키는 구조인가요? 오래된 제조 관행이 돈 이상의 비용을 발생시키는 과정 Built to Waste? 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