Weibull 분포가 환영 받는 이유 Why the Weibull Distribution Is Always Welcome
Weibull 분포가 환영 받는 이유
성공적인 디지털 트랜스포메이션을 위한 IT 팀 및 운영 효율 팀의 협업 Bringing Together IT and Operational Excellence Teams for Successful Digital Transformation
제조업에서 30년간 국제 경험이 있는 의 임원 Greg Kinsey의 디지털 트랜스포메이션에 대한 가치 있는 생각을 확인해 보세요!
보증 청구를 스마트하게 예측하는 방법 How to Predict Warranty Claims (and Keep Cool Doing It)
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?
위험이 있다면: FMEA로 품질 보증 개선 Got Risk? Using FMEA to Improve Quality Assurance
고장 모드 및 영향 분석(FMEA)은 위험 기반 검정(RBT)을 지원할 수 있습니다. 그 방법을 알아보세요!
FMEA가 없으면 몰락한다 For Want of an FMEA, the Empire Fell
스타워즈 에피소드에서는 반란군이 데스 스타의 설계도를 훔쳐서 약점을 알아내고 파괴하는데 성공했습니다. 그 손실은 설계 단계에서의 FMEA로 예방할 수 있었습니다. 자세히 알아보세요!
Weibull 분포가 시연 검사에 포함되나요? Will the Weibull Distribution Be on the Demonstration Test?
An early first-failure can affect an analysis of a part or component. The Weibull distribution is frequently used to model time-to-failure data.
지수 분포: 나쁜 기억력이 고장 데이터 모델링에 도움이 되는 이유 Exponential Distribution: How a Poor Memory Helps to Model Failure Data
신뢰성 분석을 위해 고장 데이터를 모델링 할 때 지수 분포는 항목의 이전 고장에 대한 기록을 유지하지 않습니다. 이 특별한 특성은 고장률이 일정한 항목의 동작을 모형화하는 데 매우 유용합니다.
BX 수명을 계산하는 방법, Part 2b: 삼각 행렬 데이터 다루기 How to Calculate BX Life, Part 2b: Handling Triangular Matrix Data
삼각 행렬의 보증 입력에서 BX 수명을 계산하는 방법은 무엇입니까? Minitab에는 배송 및 보증 반품 데이터를 매트릭스 형식의 표준 신뢰성 데이터 형식으로 변환하는 도구가 있습니다.
BX 수명을 계산하는 방법, Part 2 How to Calculate BX Life, Part 2
Reliability metrics provide industry standards for measuring the life expectancy of a part or product. Find out how to calculate BX Life, when X% of the population will fail.
제조 분야의 예측 분석 활용 Predictive Analytics Comes of Age in Manufacturing
예측 분석은 복잡하고 전문적인 작업이 아닙니다. Minitab의 자동화된 머신 러닝(Auto Machine Learning)을 사용하면 쉽게 액세스할 수 있습니다.