MIS故障率解释-PPT完整版.ppt

MIS故障率解释

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

标准版MIS统计解释

标准版MIS统计解释

标准版MIS统计解释

大家应该也有点累了，稍作休息

大家有疑问的，可以询问和交流

标准版MIS统计解释

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）

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。

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

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！

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。

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%=7/655

1.53%=10/655

1.14%=7/616

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

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

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

时长因子与季节因子的设定

4