MTTR 설명

MTTR 고장의 원인을 파악하고 장비를 수리하는 데 필요한 평균 시간을 측정하기 위해 유지보수 부서에서 사용하는 메트릭입니다.

MTTR이란 무엇입니까?

"mean time to"라는 문구를 볼 때마다 이는 두 이벤트 사이의 평균 시간을 보고 있음을 의미합니다. 평균 수리 시간(MTTR)은 유지 보수 부서에서 고장 원인을 파악하고 장비를 수리하는 데 필요한 평균 시간을 측정하는 데 사용하는 메트릭입니다. 유지 관리 팀이 계획되지 않은 고장에 얼마나 신속하게 대응하고 수리할 수 있는지에 대한 스냅샷을 제공합니다. MTTR 계산은 사고 시작부터 장비 또는 시스템이 생산 상태로 복귀할 때까지의 기간을 고려한다는 점을 기억하는 것이 중요합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

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유지보수 기술자에게 알림

문제 진단

문제 해결

장비 재조립, 정렬 및 검증

생산을 위한 장비 또는 시스템 재설정, 테스트 및 시작

MTTR 공식은 예비 부품의 리드 타임을 고려하지 않으며 계획된 유지 관리 작업이나 종료에 사용되지 않습니다.

유지 관리와 관련된 MTTR은 효율성을 높이고 계획되지 않은 가동 중지 시간을 제한하여 최종적으로 비용을 절감하는 방법을 파악하기 위한 좋은 기준선입니다. 또한 수리가 평소보다 오래 걸리는 이유도 강조합니다. 이 문제를 해결하면 중요한 장비를 빠르게 가동하고 가동하여 주문 누락을 최소화하고 고객 서비스를 향상시킬 수 있습니다. 효율성을 위해 MTTR 분석은 팀이 장비를 구매하고 유지 관리 일정을 잡고 유지 관리 작업을 처리하는 방법에 대한 통찰력을 제공합니다.

MTTR은 사후 유지보수로 간주되지만 MTTR을 추적하면 예방 유지보수 프로그램 및 작업이 얼마나 효과적이고 효율적인지 확인할 수 있습니다. 예를 들어, 수리 시간이 긴 장비에는 고장에 기여하는 근본적인 근본 원인이 있을 수 있습니다. MTTR은 실패의 근본 원인 조사를 시작하고 솔루션을 찾는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어 특정 자산에서 MTTR이 증가하는 것을 발견했다면 예방 유지 관리 작업이 표준화되지 않았기 때문일 수 있습니다. 기술자는 특정 부품에 윤활유를 바르라는 작업 지시를 받을 수 있지만 어떤 윤활유를 사용할 것인지 또는 얼마를 사용할 것인지에 대해 설명하지 않아 추가 장비 고장이 발생할 수 있습니다.

MTTR 분석은 자산 수리 또는 교체 여부를 결정할 때도 유용합니다. 노후된 장비를 수리하는 데 시간이 오래 걸린다면 교체하는 것이 더 경제적일 수 있습니다. MTTR 기록은 새로운 장비나 시스템의 수명 주기 비용을 예측하는 데도 사용할 수 있습니다.

평균 복구 시간 대 평균 복구 시간

"repair" 및 "recovery"와 같은 의미로 사용되는 MTTR의 "R"을 자주 듣게 될 것입니다. 두 용어의 차이점은 평균 복구 시간에 대해 이야기할 때 수리 시간뿐만 아니라 위에서 언급한 수리 시간과 테스트 기간 및 정상 작동으로 돌아가는 데 걸리는 시간을 포함한다는 것입니다. 많은 사람들이 위에서 했던 것처럼 두 가지를 함께 묶어서 MTTR을 정의합니다. 이 둘을 구별해야 하는 유일한 경우는 유지 관리 계약 또는 SLA(서비스 수준 계약)의 맥락에서입니다. 이러한 방식으로 사람들은 무엇을 측정해야 하는지 정확히 알 수 있습니다.

MTTR 계산

앞서 언급했듯이 MTTR 공식은 계획되지 않은 총 유지보수 시간을 총 수리 횟수(고장)로 나눈 값입니다. MTTR은 가장 일반적으로 시간 단위로 표시됩니다. MTTR은 훈련된 유지 보수 직원이 작업을 순차적으로 수행한다고 가정합니다.

계획되지 않은 총 유지보수 시간 / 총 수리 횟수 =MTTR

MTTR의 간단한 예는 다음과 같습니다. 하루에 4번 고장나는 펌프가 있고 고장이 발생한 각 인스턴스를 수리하는 데 1시간을 소비한다면 MTTR은 15분(60분 / 4 =15분)이 됩니다. .

또 다른 예로는 90일 동안 10번의 중단이 발생한 자산이 포함될 수 있습니다. 가동 중단 시간(검출 후 자산이 생산으로 돌아오는 시간)은 24분, 51분, 79분, 56분, 12분입니다. 이 90일 기간의 MTTR은 44분입니다. 이는 문제 감지에서 자산 복구까지의 평균 시간입니다.

MTTR을 계산할 때 염두에 두어야 할 두 가지 가정이 있습니다.

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일반적으로 모든 고장 사례는 심각도가 다르기 때문에 일부 고장은 수리하는 데 며칠이 필요한 반면 다른 고장은 몇 분이면 됩니다. 따라서 MTTR은 예상할 수 있는 평균을 제공합니다.

모든 고장 사례에는 표준화된 절차를 따르는 유능하고 적절하게 훈련된 유지 보수 직원이 처리하는 것이 중요합니다. 이를 통해 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있습니다.

세계 최고의 유지보수 팀 중 일부는 MTTR이 5시간 미만이라고 합니다. MTTR은 분석 중인 자산 유형, 자산의 수명, 중요도, 유지 관리 팀 교육 등과 같은 여러 요인에 따라 달라집니다.

MTTR 대 MTBF:차이점은 무엇입니까?

수리할 수 있는 시스템이나 장비를 다룰 때 MTTR과 MTBF는 비용이 많이 드는 가동 중지 시간을 초래할 수 있는 장애를 조사할 때 종종 분석되고 비교되는 두 가지 지표입니다. 둘의 차이점은 무엇입니까? 평균 고장 시간(MTBF)은 정상 작동 시간 동안 기계의 고유한 고장 사이의 시간 또는 장비가 중단 없이 작동하는 시간을 예측한 것입니다. 자산이 실행 중인 총 시간(가동 시간)을 동일한 기간 동안 발생한 고장 수로 ​​나누어 계산합니다.

MTBF =총 가동 시간 / 고장 수

MTBF 분석은 유지 관리 부서에서 실패 사이의 시간을 줄이는 방법에 대한 전략을 세우는 데 도움이 됩니다. MTBF와 MTTR은 함께 가동 시간을 결정합니다. 이 두 가지 측정항목을 사용하여 시스템 가동 시간을 계산하려면 다음 공식을 사용하십시오.

<중심>가동 시간 =MTBF / (MTBF + MTTR)

다음 시나리오를 고려하십시오. 시스템이 40시간 동안 가동되고 실행되어야 하지만 그 중 28시간 동안 작동하지 않았습니다. 14시간 동안만 사용할 수 있었고 총 5개의 실패가 발생했습니다. 가동 시간 공식을 사용하여 먼저 40-28 / 5=34.4를 취하여 MTBF를 계산합니다. 다음으로 28 / 5 =5.6을 취하여 MTTR을 계산합니다. 따라서 가동 시간을 계산하기 위한 공식은 다음과 같습니다.

<중앙>34.4 / (34.4 + 5.6) =0.86(86%)

MTTR을 개선하는 방법

MTTR은 핵심 성과 지표(KPI)로 간주됩니다. 따라서 유지보수 팀은 항상 이를 개선하기 위해 노력해야 합니다. MTTR 감소의 이점은 상당히 분명합니다. 가동 중지 시간이 감소한다는 것은 안정적인 생산, 고객 만족도 및 유지 보수 비용 절감을 의미합니다. 조직의 MTTR을 개선하기 위해 취할 수 있는 조치는 무엇입니까? 가장 좋은 출발점은 MTTR의 4단계를 이해하고 각 단계를 줄이기 위한 조치를 취하는 것입니다.

<올>

신분증 - 장애가 발생한 후 기술자가 문제를 인지할 때까지의 시간입니다. 무선 센서 및 경보 시스템과 같은 것은 MTTR의 식별 기간을 단축하는 좋은 방법입니다.

지식 - 고장이 확인된 후 수리가 시작되기 전의 시간입니다. 문제를 파악하거나 진단하는 것은 일반적으로 MTTR에서 가장 시간이 많이 걸리는 부분입니다.

수정 - 당면한 문제를 실제로 해결하는 데 걸리는 시간. 문제 해결에 소요되는 시간을 줄이는 것은 문제 해결을 담당하는 잘 훈련된 기술자를 안내하는 절차를 표준화함으로써 달성할 수 있습니다.

확인 - 적용된 수정 사항이 실제로 작동하는지 확인하는 데 걸리는 시간입니다. 실시간 모니터링 시스템은 데이터와 보고서를 신속하게 수집하여 수정 사항이 제대로 작동하고 있음을 보여주는 유용한 도구입니다.

고장의 원인을 진단하는 것은 MTTR에서 가장 시간이 많이 걸리는 부분입니다. 실제로 MTTR의 80%는 자산이나 시스템의 장애 원인을 파악하는 데 사용됩니다. 유지보수 일정, 수리/교체된 구성요소 및 장비 모니터링 시스템의 이력과 같은 항목을 문서화, 관리 및 보유하는 것은 가능한 고장 원인을 신속하게 좁힐 수 있는 데 필수적입니다. 실패 시나리오에서는 전화를 걸고 회의를 소집하고 잘못된 진단이 발생할 때 중요한 시간이 손실되어 수정이 실패하게 됩니다.

동일한 실패 시나리오에서 적절한 문서와 자산 기록이 있으면 실패에 기여했을 수 있는 모든 원인 요소를 신속하게 조사할 수 있습니다. 관리자는 유지보수 일정을 확인하여 기계가 지속적으로 유지보수되었는지, 기계에서 마지막으로 부품을 수리하거나 교체한 시간을 확인하고, 과거에 특정 기계에 문제가 있었던 위치를 확인할 수 있습니다.

교육 및 절차

자세한 서면 절차는 모든 유지보수 담당자가 사용할 수 있어야 하며 수리와 관련하여 시행착오의 위험을 완화하기 위해 정확하게 따라야 합니다. 절차는 기술자에게 문제를 해결하는 데 걸리는 시간을 최소화하는 데 도움이 되는 구조화된 일련의 작업을 제공합니다.

기술자가 장비를 수리하는 데 필요한 올바른 기술을 제대로 교육받지 못한 경우 전 세계의 모든 문서화 및 사전 계획은 MTTR을 줄이는 데 도움이 되지 않습니다. 지속적인 훈련 연습을 구현하고 팀과 공유하는 것이 중요합니다. 반복 행렬에 대해 논의하고 1점 수업을 도입하는 것은 이를 수행하는 좋은 방법입니다.

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단일 포인트 수업 단일 지점에 대한 짧고 시각적인 수업입니다. 특정 문제와 해결 방법을 보여줌으로써 직업별 지식과 기술을 향상시키기 위한 것입니다. 원포인트 레슨은 안전, 기본 지식, 개선 또는 문제 영역을 다룰 수 있습니다. MTTR을 줄이는 데 도움이 되도록 1포인트 수업을 사용하여 실제 고장 시나리오를 진행하는 동안(가장 효과적임) 또는 모의 재판에서 사용할 수 있습니다.

반복 행렬 주간 고장을 추적하고 고장 분석이 완료되고 대책이 적용될 때. 팀에서 재발 매트릭스에 표시된 고장 추세를 이해하도록 하면 고장이 강제로 발생한 것인지 아니면 자연적인 악화로 인한 것인지 판단하는 방법을 배우는 데 도움이 됩니다.

예비 부품

MTTR 공식은 일반적으로 예비 부품의 리드 타임을 고려하지 않지만 예비 부품의 가용성이 MTTR에 미치는 영향을 인식하는 것이 중요합니다. 그의 논문에서 고로 D, ArcelorMittal, 남아프리카, Vanderbijlpark의 평균 수리 시간 단축을 위한 구조화된 접근 , Alex Thulani Madonsela는 MTTR에 기여하는 인적 요인에 대해 설명합니다. 그 중 하나는 예비 부품입니다. "예비 부품의 적시 가용성은 유지 보수 작업 기간에 영향을 미칩니다."라고 그는 설명합니다. "필요할 때 장비를 적절히 지원하지 않으면 유지 관리 담당자가 유지 관리를 수행하기가 어렵습니다. 예비 부품이 부족하고 부품을 찾을 위치에 대한 지식이 없으면 유지 관리를 수행해야 할 때 MTTR에 부정적인 영향을 미칩니다." Madonsela는 예비 부품 재고를 조직화하여 MTTR을 최소화하는 데 도움이 되는 접근 방식을 자세히 설명합니다.

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기능적 위치 구조 컴파일: 이 단계에는 위치 또는 계층 구조에 따라 유지 관리 작업이 수행되는 위치를 기반으로 플랜트 장비 목록을 작성하는 작업이 포함됩니다.

장비 인벤토리 작성: 공장 설계에 따라 장비 목록을 작성합니다.

이름 지정 및 코딩 표준 개발: 이것은 유지 보수 기술자가 재고를 찾고 유지 관리하는 데 중요합니다. 이렇게 하면 매번 올바른 예비 부품을 올바르게 주문하고 보관할 수 있습니다. 또한 유지보수 기술자가 예비 부품의 정확한 위치를 알기 때문에 효율성도 보장합니다.

예비 부품의 중요도 평가 수행: 보유하고 있는 각 예비 부품은 각 장비의 유지 관리 전략을 지원하는 데 있어 중요도에 따라 평가되어야 합니다.

인벤토리 완료: 이전 단계가 완료되면 최종 인벤토리 목록을 사용할 수 있어야 하며 모든 사람이 쉽게 액세스할 수 있어야 합니다.

저장 표준 개발: 부품 품질이 저하되지 않도록 각 예비 부품에 대해 OEM(Original Equipment Manufacturer) 권장 사항을 구현합니다.

품질 보증: "쉽게 구할 수 있는" 상태로 보관된 품목이 올바른 표준을 충족하는지 확인하십시오. 확인되지 않은 것은 별도의 보관 장소에 보관하십시오. 보관 장소로 반환된 예비 부품의 품질을 확인해야 합니다.

감사: 감사는 시스템이 제대로 작동하고 가치를 추가하고 있는지 확인합니다. 감사 팀은 보관/창고 관리자, 유지 관리 감독자 및 계획자로 구성될 수 있습니다.

기술

조직이 MTTR을 줄일 수 있는 가장 좋은 기회는 최신 모니터링 기술을 구현하는 것일 수 있습니다. 스마트폰이나 태블릿을 통해 수행되는 현장 또는 원격 모니터링을 통해 시스템 성능을 연중무휴로 확인할 수 있습니다. 이 실시간 데이터를 사용하여 MTTR과 같은 지표를 추적하고 플랜트 엔지니어가 예방적 유지보수 계획을 설계하고 사전에 장애를 계획할 수 있습니다.

최신 CMMS(컴퓨터 유지보수 관리 시스템)는 높은 수준의 장애 통계를 모니터링하는 데 사용되는 유지보수에 소요된 노동 시간, 고장 횟수 및 작동 시간과 같은 데이터를 쉽게 추적하는 데 도움이 됩니다. CMMS는 MTTR과 MTBF를 자동으로 계산할 수도 있습니다. 일상적인 장치를 인터넷에 연결하는 사물 인터넷(IoT)에 대해 들어본 적이 있을 것입니다. 이제 스마트폰에서 난방 및 에어컨 장치, 조명 및 잠금 장치를 모두 제어할 수 있기 때문에 스마트 홈의 형태로 이미 소비주의의 세계를 장악하고 있습니다. 그러나 이것은 산업계에도 스며들고 있습니다.

산업용 사물 인터넷(IIoT)은 자동화, 실시간 데이터 분석 및 스마트 의사 결정을 제조 세계에 도입합니다. M2M(Machine-to-Machine) 기술은 IIoT와 결합되어 실시간 데이터 분석을 제공합니다. 이를 통해 장비 고장 시 실시간으로 오류 데이터를 추적하고 기술자에게 권장 조치를 보내기 전에 데이터를 자동으로 수집, 집계 및 분석하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 고장이 발생하기 전 자산의 작동 상태와 같은 고장 데이터 및 CMMS의 이력 수리 데이터를 사용하여 직접 수리할 수 있습니다. 즉, IIoT는 MTTR에서 가장 오래 걸리는 부분인 앞에서 설명한 진단 단계를 크게 줄일 수 있습니다.