Cum se calculează MTBF

MTBF, sau timpul mediu dintre eșec, este o măsură statistică utilizată pentru a prezice comportamentul unui grup mare de eșantioane sau unități. De exemplu, MTBF poate fi utilizat pentru a determina programele de întreținere, pentru a determina câte piese de schimb ar trebui să fie ținute la îndemână pentru a compensa eșecurile într-un grup de unități sau ca indicator al sistemului fiabilitate. Pentru a calcula MTBF, trebuie să cunoașteți numărul total de ore de testare efectuate în timpul procesului în cauză și numărul de eșecuri care au apărut.

Formula pentru timpul mediu dintre eșec sau MTBF este:

MTBF = \ frac {T} {R}

UndeTeste numărul total de ore unitare de la procesul în cauză șiReste numărul de eșecuri.

Un exemplu de calcul al MTBF

Indiferent dacă evaluați fiabilitatea noului software sau încercați să decideți câte widget-uri de rezervă să păstrați la îndemână în depozitul dvs., procesul de calcul al MTBF este același.

    Prima valoare pe care trebuie să o cunoașteți este „unitatea de ore” totală de testare care a avut loc în studiul dvs. de fiabilitate. Imaginați-vă că subiectul dvs. sunt widget-uri de depozit și că 50 dintre ele au fost testate timp de 500 de ore fiecare. În acest caz, unitatea totală de ore petrecute la testare este:

    instagram story viewer

    50 \ ori 500 = 25000 \ text {ore}

    Apoi, identificați numărul eșecurilor din întreaga populație care a fost testată. În acest caz, luați în considerare faptul că au existat 10 eșecuri ale widgetului în total.

    Știți că au avut loc 25.000 de ore totale de testare și au existat 10 erori ale widgeturilor. Împărțiți numărul total de ore de testare la numărul de eșecuri pentru a găsi timpul mediu dintre eșecuri:

    \ frac {25000 \ text {hours}} {10} = 2500 \ text {unit hours}

    Deci, în acest model de date special, MTBR este de 2.500 de unități de ore.

Punerea MTBR în context

Înainte de a trece la calcularea unei „ecuații de fiabilitate” precum MTBF, este important să-i înțelegem contextul. MTBF nu este menit să prezică comportamentul unei singure unități; în schimb, este menit să prezică rezultatele tipice dintr-un grup de unități. În exemplul de mai sus, calculele dvs. nu vă spun că fiecare widget este de așteptat să dureze 2.500 de ore. În schimb, spun că, dacă rulați un grup de widget-uri, timpul mediu dintre eșecuri în cadrul grupului este de 2.500 de ore.

O altă statistică: calculul MTTR

Una dintre provocările statisticii este de a face ca modelele dvs. statistice să facă ecou situațiilor din lumea reală cât mai precis posibil. Deci, calculele dvs. de fiabilitate ar putea avea nevoie, de asemenea, să includă MTTR sau timpul mediu de reparare - fie pentru estimarea timpilor de nefuncționare în cadrul sistemelor dvs., fie pentru bugetarea orelor de personal pentru efectuarea reparațiilor respective.

Pentru a calcula MTTR, împărțiți timpul total petrecut pentru reparații la numărul de reparații efectuate. Deci, dacă în timpul testului widget-ului depozitului echipajul dvs. de întreținere a lucrat 500 de ore de persoană și a făcut 10 reparații, ați putea extrapola MTTR:

\ frac {500 \ text {hours}} {10} = 50 \ text {oră persoană}

Deci, MTTR-ul dvs. este de 50 de ore pe persoană pentru fiecare reparație. Acest lucru nu înseamnă că fiecare reparație va dura 50 de ore - de fapt, poate exista o diferență destul de mare între timpii reali de reparații. Din nou, aceasta nu este o previziune că fiecare reparație, sau chiar majoritatea reparațiilor, va dura 50 de ore de persoană. Vă spune doar că, atunci când faceți un pas înapoi și vă uitați la populația dvs. widget în ansamblu, populația în ansamblu va începe să se apropie de această medie.

Teachs.ru
  • Acțiune
instagram viewer