MTBF vs. MTTF vs. MTTR: Verstehen von Störungsmetriken im Kontext des Betriebs

Es ist leicht, sich von Akronymen abschrecken zu lassen. Und das ist auch gut so!

Aber wenn Sie erst einmal wissen, wofür sie stehen und woher sie kommen, ist es fast unbequem, sie in ihrer vollen Form zu verwenden.

Das Gleiche gilt für MTBF, MTTF und MTTR. Sie machen sehr viel Sinn, wenn wir sie aufschlüsseln:

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Mean Time Between Failures (MTBF) ist die durchschnittliche Zeit zwischen Produktionsausfällen, die repariert werden können. Sie misst die Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit eines Geräts oder einer Anlage. Je höher der MTBF-Wert, desto zuverlässiger ist das System.

Das Ziel ist eine möglichst hohe MTBF, die in die Hunderte oder Tausende (Stunden) geht.

Vorteile der MTBF-Berechnung

Die Berechnung der MTBF hat einige Vorteile:

• Für die Planung der vorbeugenden Wartung

• Vorhersagen, wie oft Ausfälle während der Produktion auftreten werden

• Verbessern Sie den Bestand und vermeiden Sie Fehlbestände

MTBF-Berechnungsbeispiel

Hier ist die Gleichung zur Berechnung der MTBF:

MTBF = Gesamtbetriebszeit / Anzahl der Ausfälle

Stellen Sie sich vor, eine Produktionslinie läuft 130 Stunden in einer Woche mit 4 Ausfällen. Die ersten beiden dauern jeweils 2 Stunden und die anderen beiden jeweils 3 Stunden.

Gesamtarbeitszeit: 130 Stunden

Anzahl der Ausfälle: 4 Ausfälle

Gesamtausfallzeit: 2(2 Stunden) + 2(3 Stunden) = 10 Stunden

(130 - 10) / 4 = 30

MTBF = 30

Das bedeutet, dass bei laufendem Betrieb die durchschnittliche Zeit zwischen den Ausfällen 30 Stunden beträgt. Wenn wir noch einen Schritt weiter gehen und die Ausfallrate berechnen, würde sie lauten:

Ausfallrate: 1/MTBF

1 / 30 = 0.033

Mean Time To Failure (MTTF) ist die durchschnittliche Zeit bis zum nicht reparablen Ausfall eines Geräts oder einer Anlage. Damit wird gemessen, wie lange ein Gerät oder eine Anlage zuverlässig genutzt werden kann, bevor es vollständig ausfällt, und es wird vorhergesagt, wann Betreiber mit einem Austausch oder einer regelmäßigen Diagnose rechnen sollten. Sie ist gleichbedeutend mit der Lebensdauer von Geräten.

Es liegt auf der Hand: Je länger die MTTF, desto weniger muss ein Unternehmen für den Ersatz des Geräts oder der Anlage ausgeben.

Vorteile der MTTF-Berechnung

Ähnlich wie bei der MTBF sind hier die Vorteile der Berechnung der MTTF:

• Messen Sie die Zuverlässigkeit eines Geräts/Assets

• Einsicht in die Frage, welches Gerät/Asset sich am besten für die Produktion eignet

MTTF-Berechnungsbeispiel

Hier ist die Gleichung zur Berechnung der MTTF:

MTTF = Gesamtlebensdauer der Geräte oder Anlagen / Anzahl der Geräte oder Anlagen

Stellen Sie sich vor, eine Produktionslinie hat insgesamt 3 Geräte der gleichen Art. Gerät eins ist nach 5.200 Stunden komplett ausgefallen, Gerät zwei nach 4.200 Stunden und das dritte nach 5.600 Stunden.

Gesamtlebensdauer der Geräte: 5,200 + 4,200 + 5,600 = 15,000

Anzahl der Geräte: 3

15,000 / 3 = 500

MTTF = 500 Stunden

Das bedeutet, dass dieses bestimmte Gerät eine durchschnittliche Lebensdauer von 5.000 Stunden hat. Anhand dieser Kennzahl können Unternehmen feststellen, ob diese Gerätemarke oder Anlage für ihre Produktion geeignet ist oder ob sie zu einer langlebigeren, leistungsfähigeren Lösung wechseln müssen.

MTTR kann für mehrere verschiedene Dinge stehen: Mean Time to Repair, Recovery, Resolution, Resolve, Restore, oder Respond. Am häufigsten werden jedoch die 6 Begriffe Reparatur und Wiederherstellung verwendet.

MTTR ist die durchschnittliche Zeit, die benötigt wird, um ein ausgefallenes Gerät oder eine Anlage zu reparieren, die "reparabel" ist. Sie wird ab dem Zeitpunkt berechnet, an dem das Betriebspersonal einen ungeplanten Ausfall feststellt, diesen behebt und das Gerät oder die Anlage wieder betriebsbereit ist.

Vorteile der Berechnung der MTTR

Die Berechnung der MTTR hat mehrere Vorteile:

• Verstehen Sie die Fähigkeit des Unternehmens, auf Ausfälle zu reagieren

• Erkennen Sie häufige Reparaturvorfälle und planen Sie entsprechend

• Messen Sie gegen frühere MTTR, um Ausfallzeiten zu verkürzen

MTTR-Berechnungsbeispiel

Hier ist die Gleichung zur Berechnung der MTTR:

MTTR = Gesamtzeit für Reparaturen / Anzahl der Reparaturen

Stellen Sie sich vor, eine Produktionslinie hat 3 Geräte, die ausgefallen sind. Das erste war 4 Stunden lang ausgefallen, das zweite 2 Stunden und das dritte 3.

Insgesamt aufgewendete Zeit für die Reparatur: 4 + 2 + 3 = 9

Anzahl der Geräte: 3

9 / 3 = 3

MTTR = 3 Stunden

Das bedeutet, dass die durchschnittliche Reparaturzeit für alle drei Geräte 3 Stunden beträgt. Die MTTR kann je nach Art des Geräts, der Branche und der Größe der Produktionslinie drastisch variieren. Als allgemeine Regel gilt jedoch, dass ein guter Durchschnitt bei 5 Stunden oder weniger liegt.

Andere Metriken für Vorfälle: MTTD, MTTA, MDT

Obwohl MTBF, MTTF und MTTR die drei wichtigsten Störungskennzahlen sind, gibt es noch einige andere, denen Sie im Betrieb begegnen können.

MTTD (Mittlere Zeit bis zum Nachweis)

Die mittlere Erkennungszeit ist die durchschnittliche Zeit, die ein System benötigt, um einen Geräte- oder Anlagenausfall ab dem Zeitpunkt des Auftretens des Fehlers zu erkennen.

MTTD = Gesamtzeit zwischen tatsächlichem Ausfall und Ausfallerkennung / Anzahl der Ausfälle

MTTA (Mittlere Zeit bis zur Quittierung)

Die mittlere Zeit bis zur Bestätigung ist die durchschnittliche Zeit, die ab dem Zeitpunkt des Ausfalls des Geräts oder der Anlage bis zum Beginn der Reparaturarbeiten vergeht.

MTTA = Gesamtzeit für die Bestätigung von Ausfällen / Anzahl der Ausfälle

MDT (Mittlere Ausfallzeit)

Die mittlere Ausfallzeit ist einfach die durchschnittliche Gesamtzeit, in der ein Gerät oder eine Anlage ausfällt. Diese Messung umfasst sowohl geplante als auch ungeplante Ausfallzeiten.

MTBF, MTTF und MTTR: Die Begriffe im Überblick

Die Leute verwechseln das ständig. Sie haben alle mit Zeit und Zuverlässigkeit zu tun, aber sie bedeuten etwas anderes, wenn Sie sich die Daten ansehen.

Schnelle Regel: MTBF und MTTR gehören zu reparierbaren Systemen. MTTF ist für Teile, die nicht zurückkommen.

Wenn Sie alle drei Aspekte zusammen betrachten, erhalten Sie einen besseren Eindruck davon, was die Ursache für Zuverlässigkeitsprobleme ist, seien es schwache Komponenten, langsame Reparaturen oder einfach nur raue Betriebsbedingungen.

MTBF, MTTF und MTTR können einen großen Unterschied in der Betriebszeit ausmachen, wenn sie verfolgt und richtig eingesetzt werden. Wenn dies nicht der Fall ist, verlieren die Zahlen schnell an Bedeutung. Die gleichen Probleme tauchen immer wieder auf - unklare Ziele, unübersichtliche Daten und Berichte, die das Büro nie verlassen.

Hier erfahren Sie, wie Sie diese Probleme vermeiden und die Zahlen für sich arbeiten lassen können.

Fallstrick: Ziele verfolgen, die nicht mit der Realität übereinstimmen
Besserer Ansatz: Setzen Sie sich Ziele, die auf der tatsächlichen Leistung beruhen
Es klingt gut, zu sagen: "Wir sollten 500 Stunden MTBF erreichen", bis Sie sich die Aufzeichnungen ansehen und feststellen, dass die beste Leistung, die Sie jemals erreicht haben, bei 200 liegt. Diese Art von Zielsetzung frustriert die Leute nur. Beginnen Sie mit Ihrer eigenen Geschichte und den Bedingungen Ihrer Ausrüstung und bauen Sie dann darauf auf.

Fallstrick: Inkonsistente Datenerfassung
Besserer Ansatz: Verwenden Sie eine Methode zur Verfolgung von Ausfallzeiten
Wenn eine Schicht kleinere Ausfälle aufzeichnet und die nächste sie ignoriert, sind Ihre Kennzahlen wertlos. Definieren Sie, was als Ausfall zählt und wie er aufgezeichnet wird. Speichern Sie die Daten an einem Ort. Wenn möglich, lassen Sie Sensoren oder Systemprotokolle die Arbeit machen, damit die Mitarbeiter die Daten nicht von Hand eingeben müssen.

Ein Fallstrick: Betrachten Sie die Zahlen eine Woche nach der anderen
Besserer Ansatz: Beobachten Sie Trends im Laufe der Zeit
Ein einzelner MTTR-Wert sagt nicht viel aus. Das Muster über die letzten Monate schon. Rollierende Durchschnittswerte zeigen, ob die Reparaturen schneller oder langsamer werden und wo der Prozess zusammenbricht.

Fallstrick: Die Daten bleiben in Berichten stecken
Besserer Ansatz: Bringen Sie die Daten zu den Menschen, die die Arbeit machen
Zahlen in einer PowerPoint-Präsentation werden nichts ändern. Zuverlässigkeitsdaten sollten Maßnahmen auslösen. Wenn die MTBF unter einen bestimmten Schwellenwert sinkt, sollte das jemand auf der Etage sofort erfahren. Wenn sich die Reparaturzeiten verlängern, sollten die Wartungsleiter dies sehen, bevor die Woche zu Ende ist.

Wenn diese Metriken als Live-Tools und nicht als Papierkram verwendet werden, beeinflussen sie das Verhalten. Alle, d.h. Bediener, Techniker und Ingenieure, sehen die gleichen Daten und können danach handeln. Dann beginnt sich die Zuverlässigkeit wirklich zu verbessern.

Zuverlässigkeitsarbeit sieht heute anders aus als noch vor ein paar Jahren. Der alte Ansatz, d.h. Papierprotokolle, Anrufe aus dem Bauch heraus und wöchentliche Statusbesprechungen, kann mit dem Tempo der modernen Produktion nicht mehr mithalten.

Die meisten Anlagen arbeiten heute mit vernetzten Maschinen, die einen ständigen Datenstrom liefern. Sensoren erfassen Vibrationen, Wärme, Druck und Hunderte anderer Signale in Echtzeit. Wenn diese Daten direkt in Ihre Wartungssysteme einfließen, sehen Sie, was passiert, anstatt zu raten. MTBF und MTTR sind nicht länger Durchschnittswerte auf einem Diagramm, sondern spiegeln die tatsächlichen Bedingungen wider.

Natürlich sind Daten allein noch keine Lösung. Der Wert ergibt sich daraus, wie schnell Sie sie in die Tat umsetzen können. Hier helfen modulare oder "zusammensetzbare" MES . Anstelle eines einzigen starren Systems können Teams kleinere Tools erstellen, die genau das tun, was sie brauchen, z. B. eine Anomalie markieren, einen Arbeitsauftrag starten oder einen Techniker alarmieren, wenn die Reparaturzeit einen bestimmten Wert überschreitet.

In diesem System sind Zuverlässigkeitsmetriken keine nachträglichen Berichte mehr. Sie sind Teil des Arbeitsablaufs. Die Zahlen dienen als Entscheidungshilfe, z.B. bei der Frage, was zuerst repariert werden soll, was beobachtet werden soll, was frühzeitig ersetzt werden soll. Es verändert auch die Arbeitsweise der Menschen. Bediener, Planer und Wartungsteams nutzen dieselben Informationen und reagieren auf dieselben Auslöser. Die Anlage wird berechenbarer, weil jeder die Probleme kommen sieht, anstatt auf sie zu reagieren.

Die Vorfallskennzahlen geben zwar nicht vollständig Aufschluss darüber, wie es zu einem Ausfall kam, aber sie sind der wichtigste Leistungsindikator dafür, wie gut eine Produktionslinie ihre Produktion optimiert. Idealerweise sollten die Betreiber versuchen, die durchschnittlichen Zeiten für Zwischenfälle im Laufe der Zeit zu verkürzen.

Eine Möglichkeit, dies zu tun, besteht darin, die Vorfallskennzahlen mit digitalen Lösungen wie Tulip auf Autopilot zu stellen.

Tulip sammelt Daten von Betriebspersonal, Maschinen und Werkzeugen während der Produktion, so dass Sie einen genauen Überblick über Störungsmetriken wie MTBF, MTTF, MTTR und mehr erhalten. Sie können entweder IoT anschließen, um zu verfolgen, wann Anlagen ausfallen, oder die Bediener können Anlagenausfälle direkt über die Tulip eingeben. Mit den Daten in der Hand können Sie mit Hilfe der Echtzeit-Analysetools von Tulipdie Auswirkungen Ihres kontinuierlicher Verbesserungsprozess im Laufe der Zeit analysieren.

Um die Produktionstransparenz zu erhöhen, können Sie die Analysefunktion auch in Ihre App einbinden, um eine dashboard Ihrer Vorfallskennzahlen im Laufe der Zeit zu erstellen und deren Verbesserungen nach Schichten und Linien zu überwachen.

MTBF, MTTF und MTTR sind mehr als nur Zahlen auf einem dashboard. Sie prägen Ihr Verständnis von Zuverlässigkeit, Ausfallzeiten und der Art und Weise, wie Ihre Anlage tatsächlich läuft. Wenn sie konsequent verfolgt und in Echtzeitsysteme eingebunden werden, zeigen sie, was funktioniert, was sich abnutzt und wo sich die Erholung verlangsamt.

MTBF zeigt an, wie oft Ausfälle auftreten.
MTTR zeigt an, wie lange es dauert, bis das System wieder in Betrieb genommen werden kann.
MTTF hilft bei der Planung für Teile, die nicht repariert werden können.

Der Wert entsteht nicht durch das Sammeln von Daten, sondern durch deren Nutzung. Wenn die Teams an der Front die Kennzahlen in Echtzeit sehen können, wenn die Ziele die realen Bedingungen widerspiegeln und wenn die Systeme sich an die Veränderungen im Betrieb anpassen, verbessert sich die Zuverlässigkeit aus Gründen, die jeder sehen und messen kann.