MTTF vs. MTBF:foutstatistieken uitleggen

Onderhoudsstatistieken, inclusief storingsstatistieken, behoren tot de meest directe en effectieve manieren om de prestaties en ROI van uw onderhoudspraktijken en investeringen bij te houden. Het meten van deze statistieken kan waardevol inzicht verschaffen in de kwaliteit van uw apparatuur en de doeltreffendheid van uw onderhoudsstrategieën. MTTF en MTBF zijn twee van de meest bruikbare faalstatistieken die beschikbaar zijn, dus het is handig om te begrijpen wat ze meten en hoe ze te gebruiken.

MTTF versus MTBF:wat betekenen ze?

MTTF (mean time to failure) en MTBF (mean time between failures) zijn nuttige, maar toch verschillende, meetwaarden voor de analyse van apparatuurstoringen. Ze worden als volgt gedefinieerd:

MTTF — De gemiddelde tijd tot falen wordt alleen gemeten voor activa die niet kunnen worden gerepareerd. Deze metriek meet en volgt de tijdspanne tussen de installatie van een onderdeel en het punt waarop het zijn functie niet langer op een bruikbare manier kan vervullen.

MTBF — De gemiddelde tijd tussen storingen meet activa die kunnen worden gerepareerd, en wordt gedefinieerd als de tijd tussen de installatie of uitvoering van een reparatie en het moment waarop een onderdeel niet langer bruikbaar is en opnieuw moet worden gerepareerd of vervangen. In deze definitie verwijst "falen" niet naar het totale falen van een component of onderdeel, maar eerder naar het onvermogen om te werken zoals bedoeld.

De MTBF verbeteren met goede onderhoudspraktijken

Hoewel MTTF een belangrijke maatstaf is voor de prestaties van niet-repareerbare onderdelen, is het over het algemeen geen meetwaarde die direct kan worden beïnvloed. Lage MTTF kan betekenen dat een component van hogere kwaliteit of een leverancierskeuze vereist is of dat die componenten overwerkt of overbelast zijn.

MTBF daarentegen kan worden verbeterd door goede onderhoudspraktijken en planning, en kan ook worden gebruikt om de huidige onderhoudstactieken en -efficiëntie te verbeteren. Hier zijn een paar voorbeelden:

MTBF kan u meer controle geven over uitvaltijd — Met voldoende MTBF-gegevens kunt u betrouwbaardere schattingen genereren voor wanneer een onderdeel wegens storing uit bedrijf moet worden genomen. Door deze gegevens in combinatie met realtime prestatiegegevens van activa te gebruiken, kan een zeer nauwkeurige schatting worden gegeven van wanneer reparaties nodig zijn, waardoor u meer voorspelbaarheid en controle over de uitvaltijd krijgt, wat resulteert in een gerichter en efficiënter onderhoudsplan.

Regelmatig onderhoud kan de MTBF verlengen — Zoals we eerder vermeldden, zullen goede onderhoudspraktijken uw MTBF verlengen en de algehele uitvaltijd van apparatuur verminderen, vooral als u preventieve of voorspellende onderhoudspraktijken toepast.

MTBF + voorspellend onderhoud =verbeterde prestaties van apparatuur — Het gebruik van MTBF als datapunt voor voorspellend onderhoud kan u helpen beslissingen te nemen die uiteindelijk de algehele kwaliteit en prestaties van uw apparatuur zullen verbeteren. Deze statistiek kan u ook helpen de levensduur van uw bedrijfsmiddelen te verlengen, omdat u hiermee de kennis krijgt die nodig is om problemen aan te pakken voordat ze onverwachte uitvaltijd - of zelfs potentiële schade - aan componenten en andere apparatuur veroorzaken.

Het bijhouden van deze storingsstatistieken is een belangrijk onderdeel van goed onderhoud, aangezien het belangrijke indicatoren zijn voor uw algehele productiviteit en efficiëntie. Een back-up maken van uw onderhoudsstrategie met gegevens kan een meetbaar effect hebben op uw bedrijfsresultaten, mits correct gebruikt.

Wilt u uw onderhoudsefficiëntie verbeteren, maar voelt u zich overweldigd door gegevens? Als experts in voorspellend onderhoud met meer dan 30 jaar ervaring in het beheer van productiemiddelen, beschikt ATS over de middelen en kennis om u op weg te helpen. Neem vandaag nog contact met ons op voor meer informatie over hoe onze preventieve onderhoudsservices de prestatiestatistieken van uw apparatuur, de uitvoerkwaliteit en de algehele productie-efficiëntie kunnen verbeteren.