現代の産業システムでは、機器の信頼性は生産効率にとって重要であり、「障害間の平均時間」(MTBF)がシステムの信頼性を測定する重要な要因となっています。MTBFは、修理可能なシステムの通常の動作で予想される2つの障害の間の平均時間を表します。
製造技術の進歩により、機器の信頼性要件が繰り返し改善されました。したがって、MTBFの計算と影響因子を理解することが特に重要です。これは、エンジニアがより良い設計とメンテナンスの決定を下すのに役立つだけでなく、企業がリソースを割り当てる基礎を提供します。
MTBFは通常、修理可能なシステムの寿命として定義され、その計算はデバイスの障害履歴に基づいています。たとえば、システムに3つの同一の部品がある場合、障害時間は100時間、120時間130時間である場合、これら3つの障害のMTBFは116.667時間です。これは、システムが適切に実行され続けることができる場合、2つの障害の間に約116.667時間持続できることを意味します。
MTBFの値が高いほど、障害が発生する前に同じシステムが実行されます。
MTBFの計算プロセスでは、重要なポイントは「障害」の定義を明確にすることです。複雑な修理可能なシステムでは、障害は通常、設計条件を超える状況を指し、システムの動作に失敗し、メンテナンスが必要です。ただし、システムの基本操作に影響を与えない特定の障害は、MTBF計算に含まれません。同様に、定期的な予防保守は障害とは見なされません。
MTBFはシステムの信頼性の指標ですが、これはシステムの50%がMTBFに到達したときに故障することを意味しないことに注意する必要があります。実際、MTBFは単なる平均値であり、特定の操作状況は複数の要因によって異なる場合があります。
製造では、MTBFはマシンと機器の信頼性を強調し、マネージャーがデータベースの修理決定を行うのに役立つ重要なパフォーマンスインジケーター(KPI)です。MTBFデータを分析することにより、包括的な生産メンテナンス(TPM)の原則と組み合わせて、企業は機器の潜在的な障害を予測することができ、それにより予期しないダウンタイムを最小限に抑え、全体的な生産効率を改善するための予防保守測定を策定できます。
MTBFの適用は、デバイスのサービス寿命を改善するだけでなく、機器の故障に関連するコストも削減します。
障害周波数はMTBFに直接関連しています。システム障害の頻度が増加すると、それに応じてMTBFが減少します。つまり、平均してより多くの障害が発生する可能性があります。したがって、障害の頻度を測定および分析することで、エンジニアがよりターゲットを絞った改善策を開発するのに役立ちます。
MTBFに加えて、別の関連する指標は「平均ダウンタイム」(MDT)です。MDTは、障害が発生してから修理の完了までにシステムに必要な平均時間を表します。これは、技術レベルのみを考慮する平均修理時間とは異なります。MDTには通常、組織とlogística因子の影響も含まれます。
設計段階では、MTBF予測は製品開発プロセスの不可欠な部分です。さまざまな信頼性コンピューティングツールを使用して、設計エンジニアは、履歴データと幅広い業界標準に基づいて、製品のMTBFを予測できます。これにより、製品の信頼性が向上するだけでなく、将来の運用における潜在的な高い失敗率も回避できます。
「優れたデザインは、製品のMTBFに大きく影響する可能性があり、それによって市場での競争力が向上します。」
」
テクノロジーの継続的な進歩により、MTBFの計算とアプリケーションは、データの正確性と実質性にもっと注意を払い、企業に意思決定のサポートを強化します。それで、あなたはあなたのエンタープライズ機器の信頼性と効率を改善するためにMTBFを使用し始めましたか?