El MTBF, o tiempo medio entre fallos, es una medida estadística que se utiliza para predecir el comportamiento de un gran grupo de muestras o unidades. Por ejemplo, el MTBF se puede utilizar para determinar los programas de mantenimiento, para determinar cuántos repuestos debe mantenerse a mano para compensar las fallas en un grupo de unidades, o como un indicador de sistema fiabilidad. Para calcular el MTBF, debe conocer el total de horas unitarias de prueba realizadas durante la prueba en cuestión y el número de fallas que ocurrieron.
La fórmula para el tiempo medio entre fallas o MTBF es:
MTBF = \ frac {T} {R}
dóndeTes el número total de horas unitarias de la prueba en cuestión, yRes el número de fallas.
Un ejemplo de cálculo de MTBF
Ya sea que esté evaluando la confiabilidad de un nuevo software o tratando de decidir cuántos widgets de repuesto debe tener a mano en su almacén, el proceso para calcular el MTBF es el mismo.
La primera métrica que debe conocer es el total de "horas unitarias" de prueba que se realizaron en su estudio de confiabilidad. Imagine que su tema son los widgets de almacén y que 50 de ellos se probaron durante 500 horas cada uno. En ese caso, el total de horas unitarias dedicadas a las pruebas es:
50 \ times 500 = 25000 \ text {horas}
A continuación, identifique la cantidad de fallas en toda la población que se probó. En este caso, considere que hubo 10 fallas de widgets en total.
Usted sabe que se llevaron a cabo un total de 25,000 horas unitarias de prueba y hubo 10 fallas en los widgets. Divida la cantidad total de horas de prueba por la cantidad de fallas para encontrar el tiempo medio entre fallas:
\ frac {25000 \ text {horas}} {10} = 2500 \ text {unidad de horas}
Entonces, en este modelo de datos en particular, el MTBR es de 2.500 horas unitarias.
Poniendo el MTBR en contexto
Antes de comenzar a calcular una "ecuación de confiabilidad" como el MTBF, es importante comprender su contexto. El MTBF no está destinado a predecir el comportamiento de una sola unidad; en cambio, está destinado a predecir los resultados típicos de un grupo de unidades. En el ejemplo anterior, sus cálculos no le dicen que se espera que cada widget dure 2500 horas. En cambio, están diciendo que si ejecuta un grupo de widgets, el tiempo promedio entre fallas dentro del grupo es de 2500 horas.
Otra estadística: el cálculo del MTTR
Uno de los desafíos de las estadísticas es hacer que sus modelos estadísticos se hagan eco de situaciones del mundo real con la mayor precisión posible. Por lo tanto, es posible que sus cálculos de confiabilidad también necesiten incluir el MTTR, o el tiempo medio de reparación, ya sea para estimar el tiempo de inactividad dentro de sus sistemas o presupuestar las horas del personal para realizar dichas reparaciones.
Para calcular el MTTR, divida el tiempo total dedicado a las reparaciones por el número de reparaciones realizadas. Por lo tanto, si durante la prueba del widget de su almacén su equipo de mantenimiento trabajó 500 horas-persona y realizó 10 reparaciones, podría extrapolar el MTTR:
\ frac {500 \ text {horas}} {10} = 50 \ text {horas por persona}
Por lo tanto, su MTTR es de 50 horas-persona por reparación. Esto no significa que cada reparación lleve 50 horas; de hecho, puede haber bastante disparidad entre los tiempos de reparación reales. Nuevamente, esta no es una predicción de que cada reparación, o incluso la mayoría de las reparaciones, tomará 50 horas-persona en realizarse. Simplemente te dice que cuando das un paso atrás y miras tu población de widgets como un todo, la población como un todo comenzará a acercarse a ese promedio.