Customer-Rush 현상 기반의 자동차 보증데이터 고장률 추정 방법에 관한 연구

Abstract

제품의 성능이 감소하거나 고장 기준을 초과하더라도 사용 가능한 특성을 가진 고장은 보증기간이 만료하면 수리비용이 들기 때문에 고객들의 지연보고로 더 많은 수리요청이 보증기간 만료 직전에 몰리는 현상을 Customer-Rush현상이라 한다. 제품 품질 문제와 고객의 특성으로 나타나는 Customer-Rush현상에서 보증데이터의 이상증가현상으로 생긴 편향된 데이터를 고려한 모형을 구축하고 분석하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 Customer-Rush현상에서 자동차 보증데이터의 시간에 대한 주행거리를 고려하여 이상증가현상 특성을 표현할 수 있는 고장률 모형을 수립하고 추정하는 방법론을 제안하였다. 보증기간 내에 고객의 지연보고 특성을 반영한 지연보고의 확률밀도함수를 연속일양분포(Uniform distribution)로 적용하여 구간을 나누어 고려해주었다. 또한 지연보고의 확률밀도함수 모수를 조정하여 보증기간 만료 직전에 급증하는 Customer-Rush현상을 표현 할 수 있도록 고객의 지연보고 특성에 따라 구간에 맞게 모형을 수립하였다. 수립된 모형을 통해 자동차 보증 데이터에서 MLE(Maximum Likelihood Estimation)를 적용하여 모형의 모수들을 산출하고 고장률함수를 도시화하여 Customer-Rush현상이 표현되는지 확인하였다. 더 나아가 기존 자동차의 수명을 시간이나 주행거리만 고려한 결과와 시간에 대한 주행거리를 고려한 MSE(Mean Square Error)결과를 비교분석하였다.|A Customer-Rush is a phenomenon in which more repair requests are made just before the expiration of the warranty period because a failure with usable characteristics, even if the performance of a product decreases or exceeds the failure criteria, costs repair costs when the warranty period expires. It is necessary to build and analyze a model that considers biased data caused by abnormal growth of warranty data in customer-Rush phenomena caused by product quality problems and customer characteristics. This study proposed a method for establishing and estimating a hazard rate model capable of expressing abnormal growth characteristics by considering the mileage over time of vehicle warranty data in the Customer-Rush. Within the warranty period, the probability density function of the delay report reflecting the characteristics of the customer's delay report was applied as a continuous uniform distribution considered by dividing the sections. In addition, a model was established according to the customer's characteristics to adjust the probability density function parameter of the delay report to express the rapid increase in abnormalities just before the expiration of the guarantee period. Through the established model, the parameters of the model were calculated by applying the maximum Likelihood Estimation(MLE) from the automobile warranty data, and the Customer-Rush was expressed by urbanizing the hazard rate function. Furthermore, the results of considering only the time or mileage of the vehicle lifetime and the results of considering the driving mileage over time were compared and analyzed.