L'MTBF, o tempo medio tra guasti, è una misura statistica utilizzata per prevedere il comportamento di un ampio gruppo di campioni o unità. Ad esempio, l'MTBF può essere utilizzato per determinare i programmi di manutenzione, per determinare quanti pezzi di ricambio dovrebbe essere tenuto a portata di mano per compensare guasti in un gruppo di unità, o come indicatore di sistema affidabilità. Per calcolare l'MTBF è necessario conoscere il totale delle ore unitarie di test effettuate durante la prova in questione e il numero di guasti verificatisi.
La formula per il tempo medio tra guasti o MTBF è:
MTBF=\frac{T}{R}
doveTè il numero totale di ore unitarie dalla prova in questione, eRè il numero di fallimenti.
Un esempio di calcolo dell'MTBF
Sia che tu stia valutando l'affidabilità di un nuovo software o stia cercando di decidere quanti widget di riserva tenere a portata di mano nel tuo magazzino, il processo per calcolare l'MTBF è lo stesso.
La prima metrica che devi conoscere è il totale delle "ore unitarie" di test che hanno avuto luogo nel tuo studio di affidabilità. Immagina che il tuo soggetto siano i widget del magazzino e che 50 di essi siano stati testati per 500 ore ciascuno. In tal caso, le ore totali di unità spese per il test sono:
50\volte 500 = 25000\testo{ ore}
Quindi, identificare il numero di errori nell'intera popolazione testata. In questo caso, considera che ci sono stati 10 errori del widget in totale.
Sai che sono state eseguite 25.000 ore totali di test e che si sono verificati 10 errori di widget. Dividere il numero totale di ore di test per il numero di errori per trovare il tempo medio tra i guasti:
\frac{25000\text{ ore}}{10}=2500\text{ ore unità}
Quindi, in questo particolare modello di dati, l'MTBR è di 2.500 ore unità.
Mettere il MTBR nel contesto
Prima di iniziare a calcolare una "equazione di affidabilità" come l'MTBF, è importante comprenderne il contesto. L'MTBF non ha lo scopo di prevedere il comportamento di una singola unità; invece, ha lo scopo di prevedere i risultati tipici di un gruppo di unità. Nell'esempio sopra, i tuoi calcoli non ti dicono che ogni widget dovrebbe durare 2.500 ore. Invece, dicono che se esegui un gruppo di widget, il tempo medio tra i guasti all'interno del gruppo è di 2.500 ore.
Un'altra statistica: il calcolo MTTR
Una delle sfide della statistica è rendere i tuoi modelli statistici echeggiare situazioni del mondo reale nel modo più preciso possibile. Pertanto, i tuoi calcoli di affidabilità potrebbero dover includere anche l'MTTR, o il tempo medio per la riparazione, sia per stimare i tempi di fermo all'interno dei tuoi sistemi o per preventivare le ore del personale per effettuare tali riparazioni.
Per calcolare l'MTTR, dividere il tempo totale impiegato per le riparazioni per il numero di riparazioni effettuate. Quindi, se durante il test del widget del magazzino la tua squadra di manutenzione ha lavorato 500 ore persona e ha effettuato 10 riparazioni, potresti estrapolare l'MTTR:
\frac{500\text{ ore}}{10}=50\text{ ore persona}
Quindi il tuo MTTR è di 50 ore persona per riparazione. Ciò non significa che ogni riparazione richiederà 50 ore, in effetti potrebbe esserci una certa disparità tra i tempi di riparazione effettivi. Ancora una volta, questa non è una previsione che ogni riparazione, o anche la maggior parte delle riparazioni, richiederà 50 ore persona per essere condotta. Ti dice solo che quando fai un passo indietro e guardi la popolazione del tuo widget nel suo insieme, la popolazione nel suo insieme inizierà ad avvicinarsi a quella media.