Mean Time to Failure (MTTF):belangrijke KPI voor het voorspellen van de levensduur van activa

Mean Time to Failure (MTTF) is een Key Performance Indicator (KPI) voor onderhoud die wordt gebruikt om de levensduur bij te houden van activa die niet kunnen worden gerepareerd en daarom moeten worden vervangen. Als u de levensduur van deze activa kent, kan uw bedrijf strategische beslissingen nemen met betrekking tot inventaris, productie en onderhoud om een maximale uptime van de apparatuur te garanderen.

MTTF meet de tijd tussen de installatie van een asset en het moment van falen. Het vertelt u het gemiddelde aantal uren dat elk item, onderdeel of component meegaat voordat het moet worden vervangen.

MTTF wordt specifiek gebruikt voor activa die niet kunnen worden gerepareerd. Normaal gesproken is het vervangen van deze activa goedkoper en efficiënter dan het repareren ervan.

Als zodanig is Mean Time to Failure een nuttige berekening voor kleinere activa en individuele componenten binnen grotere machines, zoals:

• Gloeilampen
• Wielen
• Transportrollen
• Kogellagers
• Ventilatorriemen
• Transistoren

Als u de MTTF van een onderdeel kent, krijgen onderhoudsteams een beter inzicht in de betrouwbaarheid van de onderdelen waaruit een groter productiemiddel bestaat. Het geeft hen ook bruikbare inzichten, zodat ze hun onderhoudsbehoeften een stap voor kunnen blijven.

Hoewel sommige afzonderlijke componenten niet kunnen worden gerepareerd, maken ze vaak deel uit van een groter repareerbaar bedrijfsmiddel. De lange levensduur en betrouwbaarheid van deze componenten kunnen een grote impact hebben op de uptime van apparatuur en de algehele prestaties van grotere activa.

Zodra onderhoudsteams de MTTF van elk onderdeel kennen, kunnen ze dat nummer gebruiken om hun inventaris te beheren en slimmere beslissingen te nemen over wanneer ze onderdelen moeten kopen. In just-in-time productieomgevingen kunnen MTTF-statistieken bijvoorbeeld worden gebruikt om te voorspellen wanneer onderdelen moeten worden besteld, zodat ze arriveren wanneer ze nodig zijn.

Hoe bereken je MTTF? 

Het berekenen van MTTF vereist kennis van de geschiedenis van het actief. U moet weten hoeveel van dat specifieke onderdeel in gebruik waren, en hoe lang elk afzonderlijk onderdeel meeging. Meer specifiek moet u het aantal uren berekenen dat elk onderdeel is gebruikt tussen de eerste installatie en het falen/vervangen. Hoe meer gegevens u heeft, hoe nauwkeuriger uw MTTF-berekening zal zijn.

Daarom kan MTTF het beste worden gebruikt voor componenten die relatief snel kapot gaan. Anders zou het jaren duren om de MTTF-score voor duurzamere apparatuur te bepalen. Het is ook belangrijk om te onthouden dat MTTF alleen moet worden berekend tussen identieke activa.

Als u bijvoorbeeld MTTF voor gloeilampen berekent, zorg er dan voor dat u alleen lampen met hetzelfde wattage gebruikt. Verschillen in dergelijke variabelen leiden tot onnauwkeurige, onbruikbare resultaten.

Hier leest u hoe u MTTF berekent met zijn unieke formule.

Mean Time to Failure-formule (MTTF-formule)

De MTTF van een asset wordt berekend door het totale aantal bedrijfsuren te delen door het aantal specifieke assets dat in gebruik is.

Je kunt het berekenen met de formule voor MTTF:

Totaal aantal bedrijfsuren / aantal activa =MTTF

Omdat de bedrijfsuren over meerdere assets zijn verdeeld, moet u het totaal aantal uren bij elkaar optellen. Als u bijvoorbeeld de MTTF voor een specifiek type gloeilamp probeert te berekenen, heeft u de levensduur van elke lamp nodig.

Voorbeeld van berekening van de gemiddelde tijd tot falen

Stel dat u bijvoorbeeld zes lampen heeft:drie met een levensduur van 1.000 uur en drie met een levensduur van 1.200 uur. In totaal branden de lampen 6.600 uur. Hun MTTF-berekening zou er als volgt uitzien:

6.600 totale bedrijfsuren/ 6 lampen =1.100 uur

Elke gloeilamp zou dus een MTTF van 1.100 uur hebben.

Moet MTTF hoog of laag zijn?

Omdat MTTF het gemiddelde aantal uren tot het punt van falen is, is een hoge MTTF beter. Dit betekent dat uw asset langer meegaat voordat het kapot gaat.

Een lage MTTF geeft aan dat uw asset waarschijnlijk eerder failliet zal gaan, vergeleken met een asset met een hoge MTTF. Dus als u MTTF wilt verbeteren, streeft u naar een hoger getal. Het is echter belangrijk om te onthouden dat elk activum zijn eigen MTTF heeft. Een hoge MTTF voor een lager kan bijvoorbeeld 4.000 uur bedragen, terwijl een MTTF van 4.000 uur voor een transportband onaanvaardbaar laag kan zijn. Het hangt allemaal af van de activa en hun toepassingen.

Wat is een goede MTTF?

Hoe bepaalt u, nadat u uw cijfers in de MTTF-berekening heeft ingevoerd, of dit een goede MTTF voor het activum is? Hoewel er geen universeel antwoord op deze vraag bestaat, kunnen onderhoudsteams verschillende factoren overwegen om erachter te komen of ze een goede MTTF behalen.

• Verwachte levenscyclus :Vergelijk uw MTTF met de verwachte levenscyclus van het onderdeel, hetzij die van de fabrikant, hetzij gebaseerd op uw eigen historische gegevens. Als uw MTTF langer is, betekent dit dat uw componenten langer meegaan dan verwacht en dat u een ‘goede’ MTTF krijgt. Als uw MTTF echter korter is dan verwacht, kan dit erop duiden dat u uw onderhoudspraktijken moet aanpassen of onderdelen moet aanschaffen bij een nieuwe leverancier.
• Operationele omgeving :De gebruiksomgeving van het asset kan van invloed zijn op MTTF. Een goede MTTF voor een asset dat in een moeilijke omgeving opereert, kan korter zijn dan de industriestandaarden, maar kan nog steeds goed zijn als het in zijn hele context wordt bekeken. Kogellagers die in een zeer vochtige omgeving werken, kunnen bijvoorbeeld een kortere MTTF hebben dan kogellagers die in een minder vochtige omgeving werken, maar beide MTTF-waarden kunnen nog steeds als “goed” worden beschouwd.
• Componentvariabiliteit :Niet alle componenten zijn gelijk gemaakt, zelfs niet binnen dezelfde categorie. Verschillen in materiaalkwaliteit, ontwerp of productieprocessen kunnen allemaal van invloed zijn op MTTF. Zorg er bij het vergelijken van de resultaten voor dat u naar componenten van een vergelijkbaar merk, model en fabrikant kijkt om een nauwkeurig beeld te krijgen van hun MTTF.
• Onderhouds- en gebruikspatronen :MTTF varieert ook op basis van hoe consistent preventief onderhoud wordt uitgevoerd en hoe het asset wordt gebruikt. Overmatige werkbelasting of runtime, onjuiste installatie of overgeslagen onderhoudstaken kunnen de MTTF verkorten.

Een goede MTTF is afhankelijk van veel verschillende variabelen, maar het volgen van deze statistiek en het observeren hoe deze in de loop van de tijd verandert, is een belangrijk onderdeel van succesvol onderhoudsbeheer.

Waarom is MTTF een belangrijke statistiek?

MTTF is een cruciale maatstaf voor betrouwbaarheidsengineering en onderhoudsbeheer en biedt verschillende belangrijke voordelen. Ten eerste geeft het een duidelijke indicatie van de verwachte levensduur van niet-repareerbare componenten, waardoor organisaties vervangingen kunnen plannen en de voorraad effectief kunnen beheren. Door inzicht te krijgen in de gemiddelde levensduur van een onderdeel, kunnen bedrijven tijdige vervangingen plannen, waardoor de uitvaltijd wordt geminimaliseerd en de operationele efficiëntie behouden blijft.

Ten tweede is MTTF essentieel voor kwaliteitsborging en productontwikkeling. Door de MTTF van verschillende componenten te analyseren, kunnen ingenieurs verbeterpunten identificeren en de algehele betrouwbaarheid van producten verbeteren. Dit leidt op zijn beurt tot een grotere klanttevredenheid en minder garantieclaims. MTTF speelt ook een cruciale rol in het kostenbeheer. Door de levensduur van componenten te voorspellen, kunnen bedrijven vervangings- en onderhoudsactiviteiten nauwkeuriger budgetteren, waardoor onverwachte kosten worden vermeden.

Bovendien is MTTF van cruciaal belang voor veiligheidskritische toepassingen. In sectoren als de lucht- en ruimtevaart, de gezondheidszorg en de automobielsector zorgt het begrijpen van MTTF ervoor dat componenten worden vervangen voordat ze kapot gaan, waardoor catastrofale storingen worden voorkomen en de veiligheid van gebruikers wordt gewaarborgd. Over het geheel genomen is MTTF een onmisbare maatstaf die organisaties helpt de betrouwbaarheid te verbeteren, de kosten te beheersen en de operationele veiligheid te garanderen.

MTTF helpt bij het beantwoorden van belangrijke onderhoudsvragen

Als u weet hoe u MTTF moet berekenen, kan uw team strategische operationele beslissingen nemen. Ook al wordt het gebruikt voor artikelen die niet kunnen worden gerepareerd, als u MTTF kent voor de verschillende artikelen die uw bedrijf gebruikt, kunt u de uptime maximaliseren en geld besparen.

We kunnen MTTF ook definiëren als de gemiddelde tijd tot falen. Hoewel dit geen garantie is voor de levensduur van elk onderdeel, is het toch nuttig om het gemiddelde te kennen.

Hier zijn een paar belangrijke onderhoudsvragen die MTTF u kan helpen beantwoorden:

Kan preventief onderhoud de levensduur van het asset verlengen?

MTTF kan het beste worden gebruikt voor activa die niet kunnen worden gerepareerd. Toch kan de levensduur van bepaalde assets nog verlengd worden door het uitvoeren van preventief onderhoud. Het smeren van kogellagers kan bijvoorbeeld de levensduur ervan helpen verlengen. U kunt ook de levensduur van andere bedrijfsmiddelen verlengen door ze te gebruiken volgens de aanbevelingen van de fabrikant.

Als u MTTF begrijpt, kunt u meten hoeveel preventief onderhoud de levensduur van een bepaald onderdeel kan verlengen. Met deze informatie kunnen onderhoudsteams bepalen of de waarde van het uitvoeren van preventief onderhoud aan dat onderdeel de moeite waard is of dat een run-to-failure-aanpak tijdrovender en kosteneffectiever is.

Wat is de kwaliteit van de beschikbare vervangende onderdelen?

De kwaliteit van vervangende onderdelen is van invloed op de algehele levensduur van een asset. Het kiezen van onderdelen van hoge kwaliteit is dus van cruciaal belang om de levensduur van uw apparatuur te verlengen en de algehele efficiëntie te garanderen. MTTF kan de kwaliteit van de vervangende onderdelen aangeven, zodat u betere aankoopbeslissingen kunt nemen bij het kopen van toekomstige vervangende onderdelen.

Fabrikanten van onderdelen kunnen beslissingen nemen die van invloed zijn op de levensduur en kwaliteit van de onderdelen die u altijd hebt gebruikt. Als u de MTTF-score van elk item kent en deze in de loop van de tijd bijhoudt, kunt u zien of de algehele kwaliteit afneemt. Als dit het geval is, kan dit een indicatie zijn dat het tijd is om onderdelen bij een andere leverancier te kopen.

Wanneer moeten vervangende onderdelen worden besteld?

Naast het helpen beslissen wat onderdelen te kopen, kan MTTF worden gebruikt om te beslissen wanneer vervangende onderdelen te kopen. Het bijhouden van een voorraad reserveonderdelen is niet altijd haalbaar vanwege ruimte- en kostenbeperkingen. Bovendien zullen sommige materialen na verloop van tijd verslechteren en kunnen ze niet langdurig worden opgeslagen.

Onderhoudsteams kunnen in plaats daarvan MTTF gebruiken om de bestelling van onderdelen te optimaliseren, zodat vervangingen arriveren vlak voordat ze nodig zijn. Een robuust geautomatiseerd onderhoudsbeheersysteem (CMMS) kan helpen de voorraad te optimaliseren door bij te houden wat er op voorraad is en waar het zich bevindt, en door te anticiperen op de doorlooptijd van de toeleveringsketen. Een CMMS kan de historische MTTF van een item volgen en deze ook gebruiken om de voorraad effectief te beheren.

MTTF-uitdagingen:hoe u ze kunt overwinnen

Net als elke andere onderhoudsmetriek brengt MTTF uitdagingen met zich mee. Onderhoudsteams kunnen het bijvoorbeeld een uitdaging vinden om MTTF nauwkeurig te berekenen. Het kennen van de MTTF-formule alleen is niet voldoende; het is belangrijk om over de juiste tools, infrastructuur en strategieën te beschikken om MTTF-gegevens te verzamelen en te analyseren.

Gebrek aan gegevens voor de MTTF-formule

De Mean Time to Failure-formule vereist een grote hoeveelheid gegevens om accuraat te zijn; een willekeurige steekproef van machinestoringen zal geen betrouwbare resultaten opleveren. Voor een nauwkeurig resultaat bij het berekenen van MTTF heeft u een grote steekproef nodig van de bedrijfstijden van activa en het aantal storingen.

Uitdagingen in de levenscyclus van activa bij het berekenen van MTTF

MTTF kan lastig te berekenen zijn voor activa met een langere levensduur. Als een asset lange tijd kan blijven draaien voordat het kapot gaat, is het een uitdaging om de gemiddelde tijd tot falen te berekenen.

Inconsistente uitvalpercentages hebben invloed op de MTTF-formule

MTTF gaat ervan uit dat activa altijd in een consistent tempo falen. Helaas is dit niet altijd waar. In de echte wereld veranderen de omstandigheden voortdurend; nieuwe machines, veranderende schema's en omgevingsfactoren hebben allemaal invloed op de prestaties van assets en het aantal uitval.

Uitdagingen overwinnen bij het berekenen van MTTF

MTTF is een belangrijke statistiek, maar u moet nooit op slechts één statistiek of KPI vertrouwen. Het is een best practice om MTTF samen met MTBF (gemiddelde tijd tussen storingen) en MTTR (gemiddelde reparatietijd) bij te houden. Dat geeft u een completer beeld van de gezondheid van uw activa.

Het gebruik van een goed CMMS kan uw problemen met het verzamelen van gegevens oplossen. Een CMMS maakt het ook veel eenvoudiger om een breed scala aan onderhouds-KPI's en -statistieken bij te houden.

De verschillen leren:MTTF, MTBF, MTTR, FIT, MTTFd

Er zijn veel verschillende statistieken die de effectiviteit van onderhoud helpen meten. MTTF is slechts een van deze waardevolle momentopnamen van uw activiteiten en is van fundamenteel belang om u te helpen bij het volgen en reageren op activa die niet kunnen worden gerepareerd. Maar hoe zit het met herstelbare activa? Er zijn een aantal belangrijke statistieken waarmee u rekening moet houden. Twee van de belangrijkste zijn Mean Time Between Failure (MTBF) en Mean Time To Repair (MTTR). MTBF geeft de verwachte tijd weer tussen twee storingen in een herstelbaar systeem. Ondertussen meet MTTR de gemiddelde tijd die nodig is om een defect item te repareren, inclusief de tijd die nodig is om te testen en een diagnose te stellen.

Wat is het verschil tussen MTBF en MTTF?

MTBF en MTTF zijn beide nuttige statistieken. Ze bieden waardevolle informatie die uw team kan gebruiken bij het ontwikkelen en herhalen van onderhoudsprocedures, waardoor continue verbetering van de processen in uw fabriek wordt gegarandeerd.

MTBF, of Mean Time Between Failure, wordt gebruikt voor herstelbare activa. Deze waarde vertelt u het gemiddelde aantal uren dat een asset op zijn best kan functioneren voordat er onderhoud nodig is. De tijdsduur gemeten door MTBF is niet de tijd tussen volledige storingen. In plaats daarvan is het de hoeveelheid tijd voordat het asset gerepareerd moet worden om optimaal te kunnen functioneren.

Als een asset bijvoorbeeld nog steeds bruikbaar is, maar langzamer werkt dan verwacht of toegestaan door de best practices van uw bedrijf, is het defect geraakt omdat het gerepareerd moet worden.

MTTF, of Mean Time to Failure, wordt gebruikt voor assets die vervangen moeten worden. Deze activa zijn mogelijk volledig onherstelbaar, of het kost simpelweg te veel tijd en moeite om ze te repareren, wat betekent dat uw bedrijf ervoor zal kiezen om ze te vervangen.

U zou de MTTF bijvoorbeeld waarschijnlijk niet berekenen voor een repareerbaar productieapparaat met een geschatte levensduur van 15 jaar. U zou echter MTTF berekenen voor een ventilatorriem die de productieapparatuur nodig heeft om optimaal te kunnen werken. Dit onderdeel moet mogelijk tientallen keren worden vervangen gedurende de levensduur van het item.

Hoewel u MTTF voor grotere activa niet zou berekenen, zou u wel de Mean Time Between berekenen Mislukkingen. Dit laat u zien hoe vaak de apparatuur gerepareerd moet worden en kan u nuttige informatie geven die uw onderhoudsteam zal helpen beslissingen te nemen over preventief onderhoud. Hoewel het asset uiteindelijk waarschijnlijk moet worden vervangen, kan het in goede staat worden gehouden door het indien nodig te repareren.

MTTF gebruiken

Het volgen van MTTF voor veel voorkomende items zoals gloeilampen en kogellagers kan ontmoedigend klinken. Voor het correct berekenen van deze statistiek is een goede administratie nodig, wat zich kan vertalen in veel papierwerk of tijd die wordt besteed aan het bijhouden van gegevens in een digitale spreadsheet.

Een CMMS kan u echter helpen door deze statistieken automatisch bij te houden. Met behulp van draadloos verbonden sensoren, geïntegreerd voorraadbeheer en slimme software kan een uitgebreid CMMS zoals eMaint op aanvraag rapporten genereren, zodat u alle MTTF-gegevens die u nodig heeft binnen handbereik heeft.

Wanneer MTTF gebruiken

Nadat u MTTF voor bepaalde onderdelen heeft berekend, kunt u deze gebruiken wanneer:

• Aankoopbeslissingen nemen:als u de MTTF van elk onderdeel kent, kunt u beslissen waar u onderdelen wilt bestellen.
• Onderhoudsprocedures aanpassen:MTTF-scores kunnen u helpen beslissen of u de onderhoudsprocedures moet aanpassen om de MTTF te verhogen voor bepaalde onderdelen die mogelijk een langere levensduur hebben.
• Het maken van operationele budgetten:als u de MTTF voor elk onderdeel kent, kunt u inschatten hoeveel u in een bepaalde periode aan onderdelen zult uitgeven.
• Voorraadstrategie ontwikkelen:als u de gemiddelde levensduur van reserveonderdelen kent, kunt u beslissen of u ze op voorraad moet houden en hoe vaak u ze moet bestellen.

KPI's en faalstatistieken zoals MTTF zijn essentieel voor het meten van het succes van onderhoudsprogramma's. Productiefabrieken moeten productiever zijn dan ooit tevoren om concurrerend te blijven. Om aan de steeds toenemende vraag te kunnen voldoen, herzien onderhouds- en betrouwbaarheidsteams hun oude praktijken en passen ze nieuwe toe om de impact van uitval van apparatuur op de productietijdlijnen te minimaliseren.

Voorbeeld van MTTF-berekening in actie

Laten we een voorbeeld bekijken om te begrijpen hoe MTTF echte onderhoudsbeslissingen kan begeleiden.

Een onderhoudsteam wil de Mean Time to Failure (MTTF) berekenen voor een batch van 10 identieke kogellagers die in een transportsysteem worden gebruikt. Na verloop van tijd registreren ze hoe lang elk lager functioneert voordat het kapot gaat:

Laging Uren voordat het mislukt 13,80024,10033,90044,00054,20063,70074,10084,00093,900104,100

Om MTTF te berekenen, telt u het totale aantal bedrijfsuren voor alle defecte lagers bij elkaar op en deelt u dit vervolgens door het aantal defecten:

MTTF =(40.800 uur) ÷ 10 =4.080 uur

Gemiddeld werkt elk lager ongeveer 4.080 uur voordat het kapot gaat. Als transportbanden 24/7 draaien, betekent dit dat elk kogellager ongeveer 5 ½ maand meegaat. Met behulp van deze informatie kan het onderhoudsteam belangrijke operationele beslissingen nemen.

1. Voorraadplanning :Door het gemiddelde uitvalpercentage te kennen, kunnen teams voorspellen hoeveel vervangingen ze in een bepaalde periode nodig zullen hebben. Door voor elke transportlijn minimaal een paar reserveonderdelen achter de hand te houden, kunt u ervoor zorgen dat onderhoud defecte lagers snel kan vervangen. Dit zorgt er ook voor dat teams niet te veel voorraad kopen, waardoor er middelen vrijkomen voor ander gebruik.

1. Preventieve vervangingen: Als de kosten van stilstand groter zijn dan de kosten van onderdelen, kan het team ervoor kiezen de lagers te vervangen voordat de gemiddelde storingstijd wordt bereikt. Ze kunnen bijvoorbeeld besluiten om een ​​lager na 3.700 bedrijfsuren te vervangen terwijl de transportband al buiten gebruik is voor onderhoud, waardoor stilstand tot een minimum wordt beperkt. Deze aanpak helpt ook onverwachte storingen te voorkomen, vooral in kritische productielijnen.
2. Betrouwbaarheid in de loop van de tijd verbeteren: Door MTTF te volgen via een CMMS kunnen onderhoudsteams zien of hun onderhoudsacties, zoals verbeterde smering, betere uitlijning of trillingsmonitoring, de levensduur van componenten verlengen. In de loop van de tijd laten stijgende MTTF-waarden zien dat betrouwbaarheidsinitiatieven werken.
3. Variabiliteit monitoren: Terwijl de MTTF 4.080 uur bedraagt, vielen individuele lagers tussen 3.700 en 4.200 uur uit. Het analyseren van deze variabiliteit kan helpen bij het identificeren van uitschieters, zoals defecte componenten of onjuiste installatie, om de algehele prestaties te verbeteren.

Wanneer ze consistent worden vastgelegd in een CMMS, worden MTTF-gegevens een besluitvormingsinstrument dat helpt bij het balanceren van kosten, betrouwbaarheid en uptime.

Hoe u uw MTTF kunt verbeteren

Het verbeteren van MTTF omvat verschillende strategieën die gericht zijn op het verbeteren van de levensduur en betrouwbaarheid van niet-repareerbare componenten. Hier zijn enkele effectieve methoden:

1. Kwaliteitscontrole :Het implementeren van strenge kwaliteitscontrolemaatregelen tijdens het productieproces zorgt ervoor dat componenten aan hoge normen voldoen. Regelmatige inspecties en tests kunnen helpen defecten vroegtijdig te identificeren, waardoor de kans op voortijdige storingen wordt verkleind.
2. Materiaalselectie :Het gebruik van hoogwaardige materialen die bestand zijn tegen operationele spanningen en omgevingsomstandigheden verbetert de duurzaamheid van componenten aanzienlijk. Materiaaltechniek speelt een cruciale rol bij het verlengen van de levensduur van producten.
3. Ontwerpverbeteringen :Het optimaliseren van het ontwerp van componenten om spanningsconcentraties te minimaliseren en de algehele robuustheid te verbeteren kan leiden tot langere MTTF. Hierbij wordt rekening gehouden met factoren als belastingverdeling, thermisch beheer en corrosieweerstand.
4. Omgevingscontrole :Het beschermen van componenten tegen zware omgevingsomstandigheden, zoals extreme temperaturen, vochtigheid en blootstelling aan chemicaliën, helpt bij het behouden van hun functionaliteit gedurende een langere periode. Dit kan worden bereikt door middel van de juiste behuizing, coatings en omgevingscontroles.
5. Voorspellend onderhoud :Door gebruik te maken van voorspellende onderhoudstechnieken, zoals condition monitoring en data-analyse, kunnen potentiële problemen vroegtijdig worden opgespoord. Deze proactieve aanpak helpt bij het vervangen van componenten voordat ze defect raken, waardoor hun effectieve operationele levensduur wordt verlengd.
6. Training en bewustwording :Het opleiden van werknemers over best practices bij het hanteren, bedienen en onderhouden van apparatuur zorgt ervoor dat componenten correct worden gebruikt en minder snel vroegtijdig defect raken.

Toegang tot de juiste gegevens is de eerste stap in het verbeteren van MTTF, en de beste bron voor het verzamelen en analyseren ervan is een CMMS. De afgelopen twintig jaar is het gebruik van technologie voor conditiebewaking op afstand toegenomen om onverwachte storingen te helpen voorspellen en voorkomen. Met toegang tot meer gegevens over de staat van bedrijfsmiddelen, via stroommonitoring en trillingsmonitoring, kunnen onderhoudsteams een duidelijker beeld krijgen van hun efficiëntie en de algemene toestand van de machines van een fabriek.

Een robuust CMMS maakt al deze informatie direct beschikbaar op één locatie, waardoor u de tools krijgt die u nodig heeft om de onderhoudspraktijken in uw hele organisatie te optimaliseren. Als u op zoek bent naar een bekroond CMMS-platform dat MTTF en andere KPI's kan volgen, neem dan contact op met de experts van eMaint.