Die MTBF oder Mean Time Between Failure ist ein statistisches Maß, das verwendet wird, um das Verhalten einer großen Gruppe von Stichproben oder Einheiten vorherzusagen. Beispielsweise kann die MTBF verwendet werden, um Wartungspläne zu bestimmen, um zu bestimmen, wie viele Ersatzteile spare sollte bereitgehalten werden, um Ausfälle in einer Gruppe von Geräten zu kompensieren, oder als Indikator für das System Verlässlichkeit. Um die MTBF zu berechnen, müssen Sie die Gesamtstundenzahl der während des betreffenden Tests durchgeführten Tests und die Anzahl der aufgetretenen Fehler kennen.
Die Formel für die mittlere Zeit zwischen Ausfall oder MTBF lautet:
MTBF=\frac{T}{R}
woTist die Gesamtzahl der Stunden pro Einheit aus dem fraglichen Versuch undRist die Anzahl der Fehler.
Ein Beispiel für die Berechnung von MTBF
Unabhängig davon, ob Sie die Zuverlässigkeit neuer Software bewerten oder entscheiden möchten, wie viele Ersatz-Widgets Sie in Ihrem Lager vorrätig haben, der Prozess zur Berechnung der MTBF ist der gleiche.
Die erste Kennzahl, die Sie kennen müssen, sind die gesamten "Einheitsstunden" der Tests, die in Ihrer Zuverlässigkeitsstudie stattgefunden haben. Stellen Sie sich vor, Ihr Thema sind Warehouse-Widgets und 50 davon wurden jeweils 500 Stunden lang getestet. In diesem Fall beträgt die Gesamtstundenzahl für das Testen:
50\times 500 = 25000\text{ Stunden}
Identifizieren Sie als Nächstes die Anzahl der Fehler in der gesamten getesteten Population. Berücksichtigen Sie in diesem Fall, dass es insgesamt 10 Widget-Fehler gab.
Sie wissen, dass insgesamt 25.000 Teststunden pro Einheit stattfanden und es 10 Widget-Fehler gab. Teilen Sie die Gesamtzahl der Teststunden durch die Anzahl der Ausfälle, um die mittlere Zeit zwischen Ausfällen zu ermitteln:
\frac{25000\text{ Stunden}}{10}=2500\text{ Einheit Stunden}
In diesem speziellen Datenmodell beträgt die MTBR also 2.500 Stundeneinheiten.
Den MTBR in den Kontext stellen
Bevor Sie mit der Berechnung einer "Zuverlässigkeitsgleichung" wie der MTBF beginnen, ist es wichtig, ihren Kontext zu verstehen. Die MTBF ist nicht dazu gedacht, das Verhalten einer einzelnen Einheit vorherzusagen; Stattdessen sollen die typischen Ergebnisse einer Gruppe von Einheiten vorhergesagt werden. Im obigen Beispiel sagen Ihre Berechnungen nicht, dass jedes Widget voraussichtlich 2.500 Stunden hält. Stattdessen sagen sie, dass die durchschnittliche Zeit zwischen Fehlern innerhalb der Gruppe 2.500 Stunden beträgt, wenn Sie eine Gruppe von Widgets ausführen.
Eine weitere Statistik: Die MTTR-Berechnung
Eine der Herausforderungen der Statistik besteht darin, dass Ihre statistischen Modelle reale Situationen so genau wie möglich widerspiegeln. Daher müssen Ihre Zuverlässigkeitsberechnungen möglicherweise auch die MTTR oder die durchschnittliche Reparaturzeit einbeziehen – sei es, um Ausfallzeiten Ihrer Systeme abzuschätzen oder Personalstunden für die Durchführung dieser Reparaturen zu budgetieren.
Um die MTTR zu berechnen, teilen Sie die Gesamtzeit für Reparaturen durch die Anzahl der durchgeführten Reparaturen. Wenn Ihr Wartungsteam also während Ihres Lager-Widget-Tests 500 Personenstunden gearbeitet und 10 Reparaturen durchgeführt hat, können Sie die MTTR extrapolieren:
\frac{500\text{ Stunden}}{10}=50\text{ Personenstunden}
Ihre MTTR beträgt also 50 Personenstunden pro Reparatur. Das bedeutet nicht, dass jede Reparatur 50 Stunden dauert – tatsächlich können die tatsächlichen Reparaturzeiten ziemlich unterschiedlich sein. Auch dies ist keine Vorhersage, dass jede Reparatur oder sogar die meisten Reparaturen 50 Personenstunden in Anspruch nehmen werden. Es sagt Ihnen nur, dass, wenn Sie einen Schritt zurücktreten und Ihre Widget-Population als Ganzes betrachten, sich die Gesamtpopulation diesem Durchschnitt annähert.