MTBF, ან შუალედს შუალედში უკმარისობა, არის სტატისტიკური ღონისძიება, რომელიც გამოიყენება ნიმუშების, ან ერთეულების დიდი ჯგუფის ქცევის პროგნოზირებისთვის. მაგალითად, MTBF შეიძლება გამოყენებულ იქნას ტექნიკური განრიგის დასადგენად, რამდენი სათადარიგო ნაწილის დასადგენად უნდა იყოს დაცული დანადგარების ჯგუფში ჩავარდნების კომპენსაციისთვის, ან სისტემის მაჩვენებლის სახით საიმედოობა. MTBF– ს გამოსათვლელად, თქვენ უნდა იცოდეთ საცდელი პერიოდის განმავლობაში ჩატარებული ტესტირების ერთეული საათები და მომხდარი ჩავარდნების რაოდენობა.
უკმარისობასა და MTBF- ს შორის საშუალო დროის ფორმულაა:
MTBF = \ frac {T} {R}
სადთარის საცდელი პერიოდიდან ერთეულის საათების საერთო რაოდენობა დარარის ჩავარდნების რაოდენობა.
MTBF– ს გაანგარიშების მაგალითი
აფასებთ თუ არა ახალი პროგრამული უზრუნველყოფის საიმედოობას ან ცდილობთ გადაწყვიტოთ, თუ რამდენი სათადარიგო ვიჯეტი გაქვთ თქვენს საწყობში, MTBF– ის გაანგარიშების პროცესი იგივეა.
პირველი მეტრი, რომელიც უნდა იცოდეთ, არის ტესტირების მთლიანი "ერთეული საათები", რომელიც ჩატარდა თქვენს საიმედოობის კვლევაში. წარმოიდგინეთ, რომ თქვენი საგანი არის საწყობის ვიჯეტები და რომ 50 მათგანი ტესტირებულია 500 საათის განმავლობაში. ამ შემთხვევაში, ტესტირებისთვის დახარჯული ერთეულის საათებია:
50 \ ჯერ 500 = 25000 \ ტექსტი {საათი}
შემდეგ, გამოავლინეთ ტესტირებაში გამოვლენილი შეცდომების რაოდენობა მთელ მოსახლეობაში. ამ შემთხვევაში, ჩათვალეთ, რომ მოხდა ვიჯეტის 10 ავარია.
თქვენ იცით, რომ ჩატარდა 25,000 ერთეული საათის ტესტირება და მოხდა ვიჯეტის 10 გაუმართაობა. დაყავით საცდელი საათების საერთო რაოდენობა გაცდენების საშუალო რაოდენობის გამოსავლენად:
\ frac {25000 \ text {hours}} {10} = 2500 \ text {ერთეულის საათები}
ამ მონაცემების კონკრეტულ მოდელში MTBR არის 2500 ერთეული საათი.
MTBR– ის კონტექსტში განთავსება
სანამ MTBF- ის მსგავსი "საიმედოობის განტოლების" გამოთვლაში დაიწყებთ, მნიშვნელოვანია გესმოდეთ მისი კონტექსტი. MTBF არ არის გათვლილი ცალკეული ერთეულის ქცევის პროგნოზირებისთვის; ამის ნაცვლად, ეს მიზნად ისახავს ტიპური შედეგების პროგნოზირებას ერთეულთა ჯგუფიდან. ზემოთ მოყვანილ მაგალითში თქვენი გამოთვლები არ გეუბნებათ, რომ თითოეული ვიჯეტის ხანგრძლივობა სავარაუდოდ 2500 საათია. ამის ნაცვლად, ისინი ამბობენ, რომ თუ იყენებთ ვიჯეტის ჯგუფს, ჯგუფში ჩავარდნებს შორის საშუალო დროა 2500 საათი.
სხვა სტატისტიკა: MTTR გაანგარიშება
სტატისტიკის ერთ-ერთი გამოწვევაა თქვენი სტატისტიკური მოდელების რეაქტიული სიტუაციების მაქსიმალურად ზუსტად რეაგირება. ამრიგად, თქვენს საიმედოობის გამოთვლებში შეიძლება ასევე შეიცავდეს MTTR, ან შეკეთების დრო უნდა იყოს - თქვენი სისტემების მუშაობის შეჩერების ან ბიუჯეტის დაგეგმვის სამუშაოების საათების შესაფასებლად.
MTTR– ს გამოსათვლელად, რემონტისთვის დახარჯული დროის გაყოფა შესრულებული რემონტის რაოდენობაზე. ასე რომ, თუ თქვენი საწყობის ვიჯეტის შემოწმების დროს თქვენი ტექნიკური პერსონალი მუშაობდა 500 საათის განმავლობაში და 10 შეკეთდა, შეგიძლიათ MTTR ექსტრაპოლირება:
\ frac {500 \ text {hours}} {10} = 50 \ text {person hours}
თქვენი MTTR არის 50 ადამიანი საათში თითო რემონტზე. ეს არ ნიშნავს, რომ ყველა შეკეთებას 50 საათი დასჭირდება - სინამდვილეში შეიძლება რეალური განსხვავება იყოს რემონტის რეალურ დროებს შორის. კიდევ ერთხელ, ეს არ არის პროგნოზი იმის შესახებ, რომ ყველა სარემონტო სამუშაოების ჩატარება, ან თუნდაც უმეტესობა, 50 საათს დასჭირდება. ის უბრალოდ გეუბნებათ, რომ როდესაც ნაბიჯს უკან გადადგამთ და თქვენს ვიჯეტის პოპულაციას მთლიანად გადახედავთ, მთლიანობაში მოსახლეობა მიაღწევს ამ საშუალო მაჩვენებელს.