MTBF、または平均故障間隔は、サンプルまたはユニットの大規模なグループの動作を予測するために使用される統計的尺度です。 たとえば、MTBFを使用して、メンテナンススケジュールを決定したり、スペアの数を決定したりできます。 ユニットのグループの障害を補うために、またはシステムの指標として手元に置いておく必要があります 信頼性。 MTBFを計算するには、問題のトライアル中に実行されたテストの合計単位時間と発生した障害の数を知る必要があります。
平均故障間隔またはMTBFの式は次のとおりです。
MTBF = \ frac {T} {R}
どこT問題のトライアルからの合計単位時間数であり、R失敗の数です。
MTBFの計算例
新しいソフトウェアの信頼性を評価する場合でも、倉庫に保管するスペアウィジェットの数を決定する場合でも、MTBFの計算プロセスは同じです。
知っておく必要のある最初のメトリックは、信頼性調査で行われたテストの合計「単位時間」です。 あなたの主題が倉庫ウィジェットであり、それらのうちの50個がそれぞれ500時間テストされたと想像してください。 その場合、テストに費やされた合計単位時間は次のとおりです。
50 \ times 500 = 25000 \ text {時間}
次に、テストされた母集団全体の障害の数を特定します。 この場合、合計10個のウィジェットの障害があったと考えてください。
合計25,000単位時間のテストが行われ、ウィジェットに10回失敗したことがわかります。 合計テスト時間数を失敗数で割って、平均故障間隔を求めます。
\ frac {25000 \ text {hours}} {10} = 2500 \ text {unit hours}
したがって、この特定のデータモデルでは、MTBRは2,500単位時間です。
MTBRをコンテキストに入れる
MTBFのような「信頼性方程式」の計算に取り掛かる前に、そのコンテキストを理解することが重要です。 MTBFは、単一ユニットの動作を予測するためのものではありません。 代わりに、ユニットのグループからの典型的な結果を予測することを目的としています。 上記の例では、計算では、各ウィジェットが2,500時間続くと予想されていることを示していません。 代わりに、ウィジェットのグループを実行すると、グループ内の平均故障間隔は2,500時間になると言われています。
別の統計：MTTR計算
統計の課題の1つは、統計モデルに実際の状況を可能な限り正確に反映させることです。 したがって、信頼性の計算には、MTTR、つまり平均修理時間を含める必要がある場合があります。これは、システム内のダウンタイムを見積もる場合でも、修理を実施するための人員時間を予算に入れる場合でも同じです。
MTTRを計算するには、修理に費やされた合計時間を、行われた修理の数で割ります。 したがって、倉庫ウィジェットのテスト中に、メンテナンスクルーが500人時間働き、10回の修理を行った場合、MTTRを推定できます。
\ frac {500 \ text {hours}} {10} = 50 \ text {person hours}
したがって、MTTRは修理ごとに50人時間です。 これは、すべての修理に50時間かかることを意味するわけではありません。実際、実際の修理時間にはかなりの差がある可能性があります。 繰り返しになりますが、これは、すべての修理、またはほとんどの修理でさえ、実施に50人時間かかるという予測ではありません。 一歩下がってウィジェットの母集団全体を見ると、母集団全体がその平均に近づき始めることがわかります。
