MTBF vs MTTF vs MTTR：オペレーションにおけるインシデントメトリクスの理解

略語に怯えるのは簡単です。それはもっともなことです！

しかし、それが何を表し、どこから来たのかを知ると、それをそのまま使うのは不便に感じます。

MTBF、MTTF、MTTRも同じです。これらを分解すると、多くの意味があります：

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MTBF（Mean Time Between Failures：平均故障間隔）とは、修理可能な生産故障間の平均時間。デバイスや資産の信頼性と可用性を測定します。MTBFの値が高いほど、システムの信頼性が高くなります。

目標は、数百時間から数千時間という、可能な限り高いMTBFを実現することです。

MTBF計算のメリット

MTBFを計算することにはいくつかの利点があります：

• 予防メンテナンスのスケジュール

• 生産中の故障発生頻度の予測

• 在庫の改善と在庫切れの回避

MTBF計算例

MTBFの計算式を以下に示します：

MTBF = 全稼働時間 / 故障回数

ある生産ラインが1週間に130時間稼動し、4回停止したとします。最初の2回はそれぞれ2時間、残りの2回はそれぞれ3時間です。

総作業時間：130時間

故障の数4 障害

合計故障時間：2（2時間）＋2（3時間）＝10時間

(130 - 10) / 4 = 30

MTBF = 30

つまり、本稼働時の平均故障間隔は30時間です。さらに一歩進んで故障率を計算すると、次のようになります：

故障率1/MTBF

1 / 30 = 0.033

MTTF（Mean Time To Failure：平均故障時間）とは、修理不可能なデバイスや資産が故障するまでの平均時間です。これは、デバイスや資産が完全に故障するまでにどれだけの期間確実に使用できるかを測定し、オペレータが交換または定期的な診断を実行すべき時期を予測するものです。デバイスの寿命と同義です。

MTTFが長ければ長いほど、企業がそのデバイスや資産の交換に費やす費用が少なくて済むのは明らかです。

MTTF計算のメリット

MTBFと同様に、MTTFを計算する利点は以下のとおりです：

• 装置／資産の信頼性を測定

• どの機器/資産が生産に最も適しているかについての洞察

MTTF計算例

MTTFの計算式は以下の通りです：

MTTF = デバイスまたは資産の総寿命 / デバイスまたは資産の数

ある生産ラインに同じ種類の装置が合計3台あるとします。1台目は5,200時間、2台目は4,200時間、3台目は5,600時間で完全に故障しました。

デバイスの総寿命：5,200 + 4,200 + 5,600 = 15,000

デバイスの数3

15,000 / 3 = 500

MTTF = 500時間

これは、この特定の装置の平均寿命が5,000時間であることを意味します。この指標を使用することで、企業は、このブランドの装置や資産が自社の生産に適しているかどうか、あるいは、より長寿命で高性能なソリューションに切り替える必要があるかどうかを判断できます。

MTTRはいくつかの異なる意味を表します：平均修復時間（Mean Time to Repair）、回復時間（Recovery）、解決時間（Resolution）、修復時間（Resolve）、復元時間（Restore）、対応時間（Respond）。しかし、6つの中で最も一般的に使用されるのは、修復と回復です。

MTTRとは、故障した装置または「修理可能」な資産の修理に要する平均時間のことです。これは、運用担当者が計画外の故障を特定し、その故障を修正し、装置または資産が再び稼働するまでの時間を計算したものです。

MTTR計算のメリット

MTTRを計算することにはいくつかの利点があります：

• オペレーションにおける障害対応能力の把握

• 頻繁に発生する修理インシデントを特定し、それに応じて計画を立案

• ダウンタイムを短縮するために、前回のMTTRと比較して測定します。

MTTR計算例

MTTRの計算式を以下に示します：

MTTR = 修理に費やした総時間 / 修理回数

ある生産ラインで3台の機器がダウンしたとします。1台目は4時間、2台目は2時間、3台目は3時間ダウンしました。

修理に費やした時間4 + 2 + 3 = 9

デバイスの数3

9 / 3 = 3

MTTR = 3時間

つまり、3つの機器の平均修理時間は3時間です。MTTRは、機器の種類、業界、生産ラインの規模によって大きく異なります。しかし、一般的なルールとして、平均は5時間以下が良いとされています。

その他のインシデント指標MTTD、MTTA、MTT

MTBF、MTTF、MTTRは3つの主要なインシデント・メトリクスですが、運用の現場で遭遇する可能性のあるその他のメトリクスをいくつか紹介します。

MTTD（平均検出時間）

平均検出時間とは、デバイスや資産の故障が発生した時点から、システムがその故障を検出するまでにかかる平均時間のことです。

MTTD = 実際の故障から故障検出までの合計時間 / 故障数

MTTA（平均認識時間）

平均復旧時間とは、機器や資産が故障してから修理作業が開始されるまでの平均時間。

MTTA = 障害を認識するのにかかる合計時間 / 障害数

MDT（平均ダウンタイム）

平均ダウンタイムとは、デバイスまたは資産がダウンしている平均合計時間のことです。この測定には、スケジュールされたダウンタイムとスケジュールされていないダウンタイムの両方が含まれます。

MTBF、MTTF、MTTR：用語を正しく理解するために

人は常にこれらを混同しています。これらはすべて時間と信頼性を伴いますが、データを見ればそれぞれ異なる意味を持ちます。

簡単なルール：MTBFとMTTRは修理可能なシステムに適用されます。MTTFは戻ってこない部品のためのものです。

この3つを合わせて見ることで、信頼性の問題を引き起こしている原因が、部品の弱さなのか、修理に時間がかかっているのか、あるいは単に運転状態が荒れているだけなのかを、より正確に把握することができます。

MTBF、MTTF、MTTRは、追跡され、正しい方法で使用されれば、稼働時間に大きな違いをもたらします。そうでない場合、数値はすぐに意味を失います。不明確な目標、乱雑なデータ、オフィスから一歩も出ないレポートなど、同じ問題が何度も出てきます。

ここでは、このような問題を回避し、数字をあなたのために活用する方法をご紹介します。

落とし穴：現実に合わない目標を追いかける
より良いアプローチ：
「MTBF500時間を達成すべき」と言うのは、記録を見て今までの最高が200時間であることを知るまでは良いように聞こえます。そのような目標は、人々をイライラさせるだけです。まずは自分たちの歴史と機器の状態から始め、そこから積み上げていきましょう。

落とし穴
より良いアプローチ：
もし、あるシフトが軽微な停止を記録し、次のシフトがそれを無視するのであれば、そのメトリクスは無価値です。何が故障としてカウントされ、どのように記録されるかを定義してください。それを一箇所に保存します。可能であれば、センサーやシステムログに記録させることで、手入力の手間を省くことができます。

落とし穴：
より良いアプローチ：長期的なトレンドを見る
MTTRの値1つではよくわかりません。過去数ヶ月のパターンが重要です。ローリングアベレージは、修理が速くなっているのか、遅くなっているのか、どこでプロセスが破綻しているのかを示します。

落とし穴：データをレポートの中に閉じ込めておく
より良いアプローチ：
パワーポイントの中に数字を並べても何も変わりません。信頼性データは行動の引き金となるべきものです。MTBFがしきい値を下回ったら、現場の誰かがすぐに知るべきです。修理時間が長引けば、週が明ける前にメンテナンス・リードがそれを知るべきです。

これらの測定基準が事務的な作業ではなく、生きたツールとして使用されれば、行動が形成されます。オペレーター、技術者、エンジニアなど、誰もが同じデータを見て、それに基づいて行動できるようになります。信頼性が実際に向上し始めるのはそのときです。

信頼性業務は、数年前と今では様相が異なります。紙のログ、直感的な電話、週1回のステータス・ミーティングといった旧来のアプローチでは、現代の生産ペースについていけません。

今日、ほとんどのプラントでは、接続された機械が安定したデータストリームを供給しています。センサーは振動、熱、圧力、その他何百もの信号をリアルタイムで追跡します。そのデータがそのままメンテナンスシステムに流れ込むと、何が起きているのか推測する代わりに見ることができます。MTBFとMTTRは、チャート上の平均値であることをやめ、実際の状況を反映するようになります。

もちろん、データだけでは何の解決にもなりません。価値を生み出すのは、データをいかに迅速に行動に移せるかです。そこで役立つのが、モジュール化された「コンポーザブル」MES セットアップです。単一の硬直したシステムではなく、異常のフラグを立てたり、作業指示を開始したり、修理時間が目標時間を超えたら技術者にアラートを出すなど、必要なことを正確に実行する小さなツールを構築することができます。

このセットアップでは、信頼性メトリクスはもはや事後報告ではなく、ワークフローの一部です。ワークフローの一部なのです。つまり、何を最初に直すか、何を注視するか、何を早めに交換するかといった、その場その場での判断の指針となるのです。また、人々の働き方も変わります。オペレーター、プランナー、メンテナンスクルーが同じ情報を共有し、同じトリガーに反応します。誰もが問題に反応するのではなく、問題が起こることを予見しているため、プラントはより予測しやすくなります。

インシデント・メトリクスは、障害がどのように発生したかの全容を語ることはできませんが、オペレーション・ラインがどの程度生産を最適化しているかを示す最も重要なパフォーマンス指標です。理想的には、オペレータは、インシデント・メトリクスの平均時間を長期的に短縮するよう努めるべきです。

その1つの方法が、Tulipようなデジタル・ソリューションを使って、インシデントの指標を自動操縦にすることです。

Tulip 、生産中のオペレーション担当者、機械、ツールからデータを収集するため、MTBF、MTTF、MTTRなどのインシデントメトリクスを正確に把握できます。 IoT デバイスを接続して資産の故障を追跡するか、オペレーターにTulip アプリを通じて資産の故障を直接入力させることができます。データがあれば、Tulipリアルタイム分析ツールを使用して、継続的な改善努力の効果を長期にわたって分析できます。

生産の可視性を高めるために、アプリにアナリティクスを組み込んで、経時的なインシデントメトリクスのダッシュボードを作成し、シフトやラインごとの改善を監視することもできます。

MTBF、MTTF、MTTRは、ダッシュボード上の数字以上のものです。MTBF、MTTF、MTTRは、信頼性、ダウンタイム、およびプラントの実際の稼動方法を理解する方法を形作るものです。一貫して追跡され、リアルタイムのシステ ムに結びつけられれば、何が機能し、何が消耗し、どこで回復が遅 れるかがわかります。

MTBF は、故障の発生頻度を示しています。
MTTR は、ライン復帰までにかかる時間を示しています。
MTTF は、修理不能な部品の計画を立てるのに役立ちます。

価値はデータを収集することからではなく、それを使用することから生まれます。最前線のチームがリアルタイムで指標を確認し、目標が実際の状況を反映し、オペレーションが変化するにつれてシステムが調整されれば、信頼性が向上します。