MTBF, ili srednje vrijeme između neuspjeha, statistička je mjera koja se koristi za predviđanje ponašanja velike skupine uzoraka ili jedinica. Na primjer, MTBF se može koristiti za određivanje rasporeda održavanja i određivanje broja rezervnih dijelova treba držati pri ruci radi nadoknađivanja kvarova u grupi jedinica ili kao pokazatelj sustava pouzdanost. Da biste izračunali MTBF, morate znati ukupnu jedinicu sati testiranja provedenog tijekom predmetnog ispitivanja i broj kvarova koji su se dogodili.
Formula za srednje vrijeme između kvara ili MTBF je:
MTBF = \ frac {T} {R}
gdjeTukupan broj jediničnih sati od predmetnog ispitivanja, iRje broj kvarova.
Primjer izračuna MTBF-a
Bez obzira procjenjujete li pouzdanost novog softvera ili pokušavate li odlučiti koliko rezervnih dodataka trebate imati pri ruci u svom skladištu, postupak izračunavanja MTBF-a je isti.
Prvi mjerni podatak koji morate znati je ukupni "jedinični sat" ispitivanja koji se odvijao u vašoj studiji pouzdanosti. Zamislite da su vaš predmet widgeti za skladište i da je njih 50 testirano po 500 sati. U tom slučaju, ukupna jedinica utrošena sata testiranja je:
50 \ puta 500 = 25000 \ tekst {sati}
Zatim identificirajte broj kvarova u cijeloj populaciji koja je testirana. U ovom slučaju uzmite u obzir da je bilo ukupno 10 kvarova widgeta.
Znate da je održano 25.000 jedinstvenih sati testiranja, a bilo je 10 kvarova widgeta. Podijelite ukupan broj ispitnih sati s brojem kvarova kako biste pronašli srednje vrijeme između kvarova:
\ frac {25000 \ text {sati}} {10} = 2500 \ text {jedinica sati}
Dakle, u ovom konkretnom podatkovnom modelu MTBR iznosi 2500 jedinica sati.
Stavljanje MTBR-a u kontekst
Prije nego što uskočite u izračunavanje "jednadžbe pouzdanosti" poput MTBF-a, važno je razumjeti njezin kontekst. MTBF nije namijenjen predviđanju ponašanja jedne jedinice; umjesto toga, namijenjeno je predviđanju tipičnih rezultata iz skupine jedinica. U gornjem primjeru vaši izračuni ne govore da se očekuje da će svaki widget trajati 2500 sati. Umjesto toga, kažu da ako pokrenete grupu widgeta, prosječno vrijeme između kvarova u grupi je 2500 sati.
Druga statistika: Izračun MTTR-a
Jedan od izazova statistike je učiniti vaše statističke modele što preciznijim odjekom iz stvarnih situacija. Dakle, vaši izračuni pouzdanosti možda će također trebati uključiti MTTR ili srednje vrijeme za popravak - bilo za procjenu zastoja unutar vaših sustava ili planiranje radnog vremena osoblja za izvršenje navedenih popravaka.
Da biste izračunali MTTR, podijelite ukupno vrijeme provedeno na popravcima s brojem izvršenih popravaka. Dakle, ako je tijekom testa vašeg skladišnog widgeta vaša ekipa za održavanje radila 500 sati i izvršila 10 popravaka, možete ekstrapolirati MTTR:
\ frac {500 \ text {sati}} {10} = 50 \ text {osoba sati}
Dakle, vaš MTTR iznosi 50 sati po popravku. To ne znači da će svaki popravak trajati 50 sati - zapravo može postojati popriličan nesklad između stvarnih vremena popravaka. Opet, ovo nije predviđanje da će za svaki popravak, pa čak i većinu popravaka, trebati 50 sati. Samo vam govori da kada se vratite korak unatrag i pogledate populaciju svojih widgeta u cjelini, populacija u cjelini počet će se približavati tom prosjeku.