Hur man beräknar MTBF

MTBF, eller medelvärdet mellan fel, är ett statistiskt mått som används för att förutsäga beteendet hos en stor grupp prover eller enheter. Till exempel kan MTBF användas för att bestämma underhållsscheman, för att bestämma hur många reservdelar bör hållas till hands för att kompensera för fel i en grupp enheter, eller som en indikator på systemet pålitlighet. För att beräkna MTBF måste du känna till de totala testtimmarna som utförts under den aktuella prövningen och antalet fel som inträffat.

Formeln för genomsnittlig tid mellan fel eller MTBF är:

MTBF = \ frac {T} {R}

varTär det totala antalet enhetstimmar från försöket i fråga, ochRär antalet fel.

Ett exempel på beräkning av MTBF

Oavsett om du utvärderar tillförlitligheten hos ny programvara eller försöker bestämma hur många extra widgets som ska finnas till hands i ditt lager, är processen för beräkning av MTBF densamma.

    Det första måttet du måste veta är de totala "enhetstimmarna" för testning som ägde rum i din tillförlitlighetsstudie. Tänk dig att ditt ämne är lagerwidgets, och att 50 av dem testades i 500 timmar vardera. I så fall är den totala testtiden per enhet:

    50 \ gånger 500 = 25000 \ text {timmar}

    Identifiera sedan antalet misslyckanden i hela befolkningen som testades. Tänk i det här fallet på att det fanns totalt 10 widgetfel.

    Du vet att 25 000 totala testtimmar har ägt rum och att det fanns tio widgetfel. Dela det totala antalet testtimmar med antalet misslyckanden för att hitta medelvärdet mellan fel:

    \ frac {25000 \ text {timmar}} {10} = 2500 \ text {enhetstimmar}

    Så i denna specifika datamodell är MTBR 2500 enhetstimmar.

Att sätta MTBR i sitt sammanhang

Innan du hoppar in i att beräkna en "pålitlighetsekvation" som MTBF är det viktigt att förstå dess sammanhang. MTBF är inte avsedd att förutsäga beteendet hos en enda enhet; istället är det tänkt att förutsäga de typiska resultaten från en grupp enheter. I exemplet ovan berättar inte dina beräkningar att varje widget förväntas ta 2500 timmar. Istället säger de att om du kör en grupp widgets är den genomsnittliga tiden mellan fel inom gruppen 2500 timmar.

En annan statistik: MTTR-beräkningen

En av utmaningarna med statistik är att få dina statistiska modeller att återge verkliga situationer så exakt som möjligt. Så dina tillförlitlighetsberäkningar kan också behöva inkludera MTTR eller en tid att reparera - oavsett om du beräknar driftstopp inom dina system eller budgeterar personalens timmar för att genomföra reparationerna.

För att beräkna MTTR, dela den totala tiden som lagts på reparationer med antalet utförda reparationer. Så om ditt underhållspersonal arbetade 500 personstimmar och utförde 10 reparationer under ditt lager widget-test, kan du extrapolera MTTR:

\ frac {500 \ text {hours}} {10} = 50 \ text {person timmar}

Så din MTTR är 50 persontimmar per reparation. Detta betyder inte att varje reparation tar 50 timmar - faktiskt kan det finnas en hel del skillnader mellan verkliga reparationstider. Återigen är detta inte en förutsägelse att varje reparation, eller till och med de flesta reparationer, tar 50 personstimmar att genomföra. Det säger bara att när du tar ett steg tillbaka och tittar på din widgetpopulation som helhet, kommer befolkningen som helhet att närma sig det genomsnittet.

  • Dela med sig
instagram viewer