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12MIS故障率解释说明 2 2 3 3 使用月数 MIS 解释 MonthInService 销售出货日期与故障件退回日期的差值 12MIS解释 指出厂处于质保的使用12个月内的 要统计12MIS故障率 需作出3张表格 1 故障数计算 2 累计故障数统计 3 累计故障率统计 MIS名词解释 4 4 标准版MIS统计解释 5 5 标准版MIS统计解释 6 6 标准版MIS统计解释 7 7 标准版MIS统计解释 8 8 结合公司实际情况下的统计方式解释 生产日期 单月销售出货总数 单月故障总数 故障数 将每月退回故障件根据生产日期标签准确的分配的每个月份 在固定时间内产生故障件总数 使用月数为生产日期与故障件退回日期的差值 与标准版差别 1 我司生产模式为订单是生产 默认生产日期即为销售日期2 使用月数为生产日期与故障件退回日期的差值 因维修日期目前无法准确统计到 9 9 结合公司实际情况下的统计方式解释 举例说明 ECU生产日期 2014年12月5日 ECU故障件退回日期 2015年3月15日 那么说明它是14年生产的产品在使用了3个月后发生了故障 所以将此故障数统计在右表打颜色部位 为保证故障数计算更加准确 公司需解决以下两个问题 1 ECU上迫切需要增加条形码 能够将生产日期 销售日期 维修日期信息完善 能够是每一块ECU都能够准确的追溯 2 故障件的维修 退货体系需完善 故障件要及时的退回 10 10 结合公司实际情况下的统计方式解释 对ECU累计故障数进行计算 累计故障数计算方式 12 右表中12月份生产的使用0月故障数 使用一月故障数 8 4 20 右表中8 4 8 27 右表中8 4 8 7 11 11 结合公司实际情况下的统计方式解释 对ECU累计故障率进行计算 累计故障率统计方法 8 655 1 22 12 655 1 83 20 655 3 05 27 655 4 12 此表只是列举的3MIS的示意 我司采用12MIS统计 原理相同 12 12 时长因子与季节因子的设定 目的 因我司产品在季节变化和时长变化的时候 故障率有明显不同 而KPI中所定12MIS在短期内无法体现出改善措施的有效性 必须经过半年以上才能看出整体故障率趋势 所以在此设定时长因子和季节因子 使表格中每个单元格故障率都能够有可比性 步骤 1 根据单月故障数计算表格得出单月故障率 2 根据单月故障率中数据计算出时长因子和季节因子 3 编制出时长因子和季节因子表格 4 计算出加权K值后的单月故障率 5 加权K值后单月故障率比较说明 13 13 时长因子与季节因子的设定 1 根据单月故障数计算表格得出单月故障率 计算说明 单月故障率 单月故障数 当月销售出货总数举例 1 07 7 6551 53 10 6551 14 7 616 14 14 时长因子与季节因子的设定 2 根据单月故障率中数据计算出时长因子和季节因子1 时长因子的计算 计算方法 使用3个月的平均故障率 1 07 使用2个月的平均故障率 1 22 1 53 2 1 37 使用1个月的平均故障率 0 61 1 37 1 14 3 1 04 使用0个月的平均故障率 1 22 0 92 0 81 0 50 4 0 86 以使用0个月的平均故障率为1 使用1个月的K值 1 04 0 86 1 21以此类推得出使用2个月的K值 1 59 使用3个月的K值 1 24 15 15 时长因子与季节因子的设定 2 根据单月故障率中数据计算出时长因子和季节因子1 季节因子的计算 计算方法 12月份的平均故障率 1 22 1月份的平均故障率 0 61 0 92 2 0 76 2月份的平均故障率 1 22 1 37 0 81 3 1 14 3月份的平均故障率 1 07 1 53 1 14 0 50 4 1 06 以1月份的平均故障率为1 12月份的K值 1 22 0 76 1 60以此类推得出2月份的K值 1 49 3月份的K值 1 39 16 16 时长因子与季节因子的设定 3 编制出时长因子和季节因子表格 计算说明 1 98 1 24 1 60 1 59 1 00 1 59 以此类推1 98代表12月份生产并使用3个月后的K值 1 59代表1月份生产并使用2个月后的K值 17 17 时长因子与季节因子的设定 4 计算出加权K值后的单月故障率 通过13页中表 ECU单月故障率 和16页中 时长因子与季节因子表 计算出加权K值后单月故障率 计算方法 0 54 1 07 13页中数据 1 98 16页中数据 0 48 1 22 2 55以此类推 18 18 时长因子与季节因子的设定 5 加权K值后的单月故障率比较说
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