--- title: 보증 청구를 스마트하게 예측하는 방법 How to Predict Warranty Claims (and Keep Cool Doing It) description: 어떤 제조업체도 고객을 실망시키지 않지만, 결함이 존재할 수 있기 때문에 대부분의 제조업체는 고객 만족도를 유지하기 위한 보증을 제공합니다. 그러나 제품이나 비즈니스에 대한 보증 비용을 예상하는 것은 어렵고 위험할 수 있습니다. 그렇다면 어떻게 미래의 보증 비용을 자신 있게 예측할 수 있을까요? image: https://blog.minitab.com/hubfs/B2BML%20-%20NEW%20FILE%20MANAGER%20STRUCTURE/Blog%20Images/Imported_Blog_Media/predicted_number_of_failures_plot-Jul-05-2025-10-43-11-8821-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/understanding-statistics/how-to-predict-warranty-claims) - [Deutsch](https://blog.minitab.com/de/blog/so-prognostizieren-sie-garantieansprueche) - 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'선적(판매) 열'에는 *배송*을 입력하고, '반환(고장) 열'에는 *Month1~Month12*를 입력했습니다. *시작 시간, 종료 시간,* 및 빈도 열이 마법처럼 데이터 시트에 나타났습니다. 분명 Minitab은 더위의 영향을 전혀 받지 않았습니다!   ## 보증 예측을 위한 데이터 분석 이제 도중에 열사병이 걸리지 않는 한 데이터 분석을 계속 진행할 수 있습니다. 저는 **통계분석 > 신뢰성/생존 분석 > 보증 분석 > 보증 예측**을 선택했습니다. 대화상자에서 '시작 시간'에 *시작 시간*, '끝 시간'에 종료 *시간*, '빈도(옵션)'에 *빈도*를 입력했습니다.     그런 다음 '예측' 버튼을 클릭했습니다. 고장 예측 기간으로는 12를 입력하고, 각 기간의 '생산량'에는 2000을 입력했습니다. 그런 다음, 각 대화상자에서 '확인'을 클릭했습니다. ## 보증 예측 결과 해석 아래와 같은 그래프가 바로 나타났습니다.   ![Predicted Number of Failures Plot](https://blog.minitab.com/hubfs/B2BML%20-%20NEW%20FILE%20MANAGER%20STRUCTURE/Blog%20Images/Imported_Blog_Media/predicted_number_of_failures_plot-Jul-05-2025-10-43-11-8821-PM.png)   더위에 지친 제 눈을 통해서도, 이 그래프가 제조업체가 다음 해에 예상할 수 있는 에어컨 반품 수를 보여준다는 사실을 바로 알 수 있었습니다. 또한 Minitab의 세션 창에도 계산 결과가 가득했습니다. 보증 청구 요약 표에 따르면 제 제품은 해당 연도에 고장 난 635개 제품 중 하나였습니다. ![warranty analysis current claims](https://blog.minitab.com/hubfs/B2BML%20-%20NEW%20FILE%20MANAGER%20STRUCTURE/Blog%20Images/Imported_Blog_Media/current_warranty_claims-Jul-05-2025-10-43-12-9418-PM.png)   흥미롭지만, 제 상황에서는 도움이 되지 않는 위로였습니다. 다음으로는, 고장 횟수 예측 표에서 다음 달에 발생할 수 있는 잠재적 고장 횟수와 예상 고장 횟수에 대한 정보를 살펴보았습니다.   ![warranty analysis session window output table of predicted failures](https://blog.minitab.com/hubfs/B2BML%20-%20NEW%20FILE%20MANAGER%20STRUCTURE/Blog%20Images/Imported_Blog_Media/predicted_warranty_claims-Jul-05-2025-10-43-09-7976-PM.png) 각 미래 기간에 대한 잠재적 고장 횟수는 데이터 수집 기간이 끝날 때 고장 위험에 처한 장치 개수에 각 후속 기간에 반품될 추가 장치 개수를 더한 것입니다. 예측 고장 횟수는 모형이 데이터 수집 기간이 끝날 때부터 지정된 수의 미래 기간까지 예측하는 고장 횟수입니다. 그리고 95% Poisson 신뢰 구간은 예측 고장 횟수에 대해 가능한 값 범위를 제공합니다. 위 표에 따르면 12개월 후 47,365개의 팬이 고장 위험에 처합니다. 95% 신뢰도인 경우 고장 횟수는 약 1,933~2,111 사이가 될 것으로 예상할 수 있습니다. 제가 에어컨 제조업체라면 그에 따라 계획을 세울 수 있을 것입니다. 제조업체가 고장난 장치의 반품에 대해 이미 예상했거나 그에 대한 계획을 세웠다는 사실을 알고 나니, 더위를 이겨낼 수 있는 힘이 생겼을 뿐만 아니라 제조업체의 보증 조건에 따라 다른 장치로 교환할 수 있다는 확신이 들었습니다. 그리고 남은 여름 기간은 집에서 시원하게 보낼 수 있었습니다.    ## 추천 게시물 [정말 새 기계가 필요할까요? Minitab이 도움이 되는 방법 Do You Really Need That New Machine? How Minitab Can Help You Find Out](https://blog.minitab.com/ko/blog/do-you-really-need-that-new-machine-how-minitab-can-help-you-find-out?hsLang=ko) [제조](https://blog.minitab.com/ko/blog/tag/제조) | 6 분 읽기 [Weibull 분포가 환영 받는 이유 Why the Weibull Distribution Is Always Welcome](https://blog.minitab.com/ko/blog/understanding-statistics/why-the-weibull-distribution-is-always-welcome?hsLang=ko) [신뢰성 분석](https://blog.minitab.com/ko/blog/tag/신뢰성-분석) | 7 분 읽기 [Weibull 분포가 시연 검사에 포함되나요? 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