MTBF:전체 개요

MTBF 기계의 고장 사이의 시간을 예측하는 데 사용되는 계산입니다. 아래에서는 MTBF 계산, 알아야 할 MTBF 트랩 및 MTBF를 개선하는 방법에 대해 설명합니다.

MTBF란 무엇입니까?

평균 고장 시간(MTBF)은 정상 작동 시간 동안 기계의 타고난 고장 사이의 시간을 예측한 것입니다. 즉, MTBF는 시간 단위로 표시되는 유지 관리 메트릭으로 장비가 중단 없이 작동하는 시간을 보여줍니다. MTBF는 수리 가능한 항목에만 사용되며 불가피한 주요 장비 수리를 계획하는 데 도움이 되는 하나의 도구라는 점에 유의하는 것이 중요합니다.

MTBF를 계산하기 전에 MTBF가 안정성과 가용성에 어떤 영향을 미치는지 이해해야 합니다. 높은 안정성과 가용성은 일반적으로 함께 사용되지만 용어는 서로 바꿔 사용할 수 없습니다. 신뢰성 자산이나 구성요소가 미리 결정된 기간 동안 특정 조건에서 필요한 기능을 수행하는 능력입니다. 다시 말해서, 기계의 한 부분이 의도한 대로 실패 없이 수행할 가능성입니다. 비행기를 생각해보세요. 그 임무는 비행을 안전하게 완료하고 치명적인 실패 없이 승객을 목적지까지 데려다주는 것입니다.

가용성 자산 또는 구성 요소가 작동하고 사용에 필요할 때 액세스할 수 있는 시간입니다. 즉, 기계가 주어진 시간에 의도한 기능을 수행할 수 있는 상태에 있을 가능성입니다. 가용성은 시스템의 신뢰성과 장애가 발생했을 때의 복구 시간에 의해 결정됩니다. 가용성은 일반적으로 안정성과 함께 고려됩니다. 장애가 발생하면 중요한 변수가 자산을 최대한 빨리 가동하고 실행하는 것으로 전환되기 때문입니다.

MTBF는 시스템 신뢰성의 기본 척도입니다. MTBF가 높을수록 제품의 신뢰성이 높아집니다. 이 관계는 신뢰도 =e-(시간/MTBF) 방정식으로 설명됩니다. .

MTBF에는 몇 가지 변형이 있습니다. MTBSA(mean time between system aborts), MTBCF(mean time between critical failures), MTBUR(mean time between unscheduled removal)이 있습니다. 치명적 오류와 중요하지 않은 오류를 구별할 때 이러한 변화를 가장 많이 볼 수 있습니다.

MTBF 계산

MTBF는 자산이 실행되는 총 시간(가동 시간)을 동일한 기간 동안 발생한 고장 수로 ​​나누어 계산합니다.

MTBF =총 가동 시간 / 고장 횟수

분해하면 MTBF 계산은 다음과 같을 수 있습니다.

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총 가동 시간 찾기: 위젯으로 가득 찬 창고가 있고 그 중 40개가 각각 400시간 동안 테스트되었다고 상상해 보십시오. 테스트에 소요된 총 시간은 16,000시간(40 x 400 =16,000)입니다.

실패 횟수 파악: 테스트한 전체 위젯 수에 대한 실패 수를 식별합니다. 이 예에서는 20개의 위젯 오류가 있다고 가정합니다.

MTBF 계산: 이제 20개의 위젯 실패로 16,000시간 동안 테스트가 수행되었음을 알았으므로 MTBF를 계산할 수 있습니다. 16,000시간 / 20개 실패 =800시간 .

이것이 우리에게 무엇을 말해주는가? 이 예에서 MTBF는 각 위젯이 800시간 지속되어야 한다고 제안하지 않습니다. 위젯 그룹을 실행하면 테스트된 그룹 내에서 실패 사이의 평균 시간이 800시간이라는 말입니다. 즉, MTBF는 단일 구성 요소의 동작을 예측하기 위한 것이 아닙니다. 구성 요소 그룹의 동작을 예측합니다.

"시간"을 정의할 때 항상 시계 시간을 의미하는 것은 아니라는 점을 이해하는 것이 중요합니다. 시스템이 실제로 사용되는 시간일 수 있습니다. 예를 들어, 하루에 8시간씩 실행되는 머신이 있을 수 있으며, 이는 하루 24시간 실행되는 똑같은 머신보다 3배 더 오래 지속될 수 있습니다. 두 기계의 MTBF는 동일한 작동 시간을 견뎠기 때문에 동일합니다.

MTBF 계산의 다른 예를 살펴보겠습니다. 하루에 12시간 동안 작동하도록 설계된 병입 기계가 있다고 가정해 보겠습니다. 보틀링 머신은 10일 동안 정상적으로 작동한 후 고장납니다. 이 예에서 MTBF는 120시간입니다.

MTBF =(1일 12시간 x 10일) / 1회 분석 =120시간

MTBF 계산에는 오류 발생이 증가하는 더 긴 기간이 있는 경우 더 많은 단계가 필요합니다. 예를 들어, 하루 12시간 동안 작동하는 보틀링 기계가 10일 동안 두 번 고장이 난다고 가정해 보겠습니다. 첫 번째 고장은 시작 20시간 만에 발생했고 수리에 2시간이 걸렸다. 2차 고장은 시작 60시간 만에 발생해 수리에 3시간이 걸렸다. MTBF 방정식의 총 가동 시간을 계산하려면 20(초기 가동 시간), 18(첫 번째 가동 중지 기간 시작에서 첫 번째 가동 중지 기간 끝) 및 57시간(두 번째 가동 중지 기간 시작에서 가동 중지 기간 종료)을 더해야 합니다.

이제 MTBF 계산은 다음과 같습니다. MTBF =(20시간 + 38시간 + 57시간) / 2개의 고장 또는 57.5시간 / 2개의 고장 =57.5시간 .

MTBF에 대한 오해

MTBF에 대한 가장 큰 오해 중 하나는 장애가 발생하기 전의 작동 시간 또는 "수명"과 같은 것이라는 것입니다. 매우 높은 MTBF 번호(흔하지 않음)를 얻은 경우 시스템이 오류 없이 오랫동안 작동할 수 있는 방법이 없다고 생각할 수 있습니다. MTBF 수치가 높은 이유는 자산이 "정상" 또는 "유용한" 수명에 있을 때 해당 자산이 영원히 고장날 것이라고 가정할 때 대부분 자산의 고장률을 기반으로 하기 때문입니다. 이러한 이유로 서비스 수명과 MTBF 사이에는 상관 관계가 없어야 합니다. MTBF는 매우 높지만 예상 서비스 수명이 낮은 장비를 사용할 수 있습니다.

이에 대한 좋은 예는 Wendy Torell과 Victor Avelar가 작성한 백서인 Mean Time Between Failure:설명 인간을 사용한 표준입니다. 표본 모집단에 500,000명의 25세가 있다고 가정해 보겠습니다. 1년 동안 이 모집단의 고장(사망)에 대한 데이터가 수집됩니다. 인구의 작동 수명은 500,000 x 1년 =500,000명년입니다. 한 해 동안 625명이 실패(사망)했습니다. 이것은 실패율을 625회/500,000명년 =0.125%/년으로 가져옵니다. 따라서 MTBF는 1 / 0.00125 =800년입니다.

이것은 25세의 인간이 높은 MTBF 값을 가지고 있음에도 불구하고 그들의 기대 수명(서비스 비율)이 훨씬 짧고 상관 관계가 없음을 보여줍니다.

인간은 기계와 마찬가지로 일정한 실패율을 나타내지 않습니다. 인간은 나이가 들어감에 따라 더 많은 실패가 발생합니다(우리 몸은 닳음). 이것이 사실이기 때문에 MTBF를 계산하여 서비스 수명과 상관 관계가 있는 유일한 방법은 25세의 전체 인구가 수명이 다할 때까지 기다리는 것입니다. 그런 다음 평균 수명을 계산할 수 있습니다. 이것은 그 숫자를 약 75-80년으로 추정합니다.

그렇다면 25세를 위한 MTBF는 80세입니까 아니면 800세입니까? Torell과 Avelar는 모든 것이 가정에 관한 것이라고 설명합니다. 이 경우 80년의 MTBF는 제품(인간)의 수명을 보다 정확하게 반영합니다. 기계에서 제품을 추적하는 것과 같은 경우에는 더 많은 변수가 있으며 그 중 가장 큰 변수는 시간입니다.

MTBF를 개선하는 방법

기계 고장의 영향은 상당할 수 있습니다. 이로 인해 생산 손실이 발생하고 유지 관리에 소요되는 시간이 늘어납니다. 실패의 근본 원인에 도달하는 것은 프로세스에서 MTBF를 높이는 동시에 향후 발생을 찾거나 완화하거나 예방하는 가장 좋은 방법입니다. MTBF를 높일 수 있는 몇 가지 방법이 있습니다.

• 예방 유지보수 프로세스 개선: 신중하게 계획된 예방 유지 관리 계획은 MTBF를 크게 향상시킬 수 있습니다. 유지 관리와 관련하여 사후 대응적 대신 사전 예방적일 수 있다면 언제든지 실패가 발생하기 전에 중단할 수 있는 기회를 제공합니다. 제대로 실행되지 않은 예방 유지 관리 계획은 실제로 MTBF에 반대 효과를 줄 수 있습니다. 열악한 교육, 부족하거나 잘못 설계된 매뉴얼 및 체크리스트는 모두 빠른 고장으로 이어질 수 있습니다.
• 근본 원인 분석 수행: 왜 실패했는지 알아내는 것은 그 실패가 미래에 발생하거나 최소한 자주 발생하지 않도록 예방하는 열쇠를 제공합니다. 예방 유지보수와 마찬가지로 근본 원인 분석은 장기적인 솔루션을 제시함으로써 MTBF를 간접적으로 증가시킬 수 있습니다. 예를 들어 부품이 상당히 자주 고장나는 것을 발견하면 더 높은 품질의 부품으로 교체할 수 있는지 알아볼 수 있습니다.
• 상태 기반 유지 관리 설정: 장비 문제가 고장으로 이어지기 전에 이를 감지하기 위해 조기 경고 시스템을 배치할 수 있는 능력이 있다면 잠재적으로 MTBF를 높이고 가동 중지 시간을 줄일 수 있습니다. 상태 기반 유지 관리 계획을 수립하는 것이 항상 쉬운 것은 아니지만 전체 생산적인 유지 관리 계획을 구현하는 것부터 시작할 수 있습니다.

MTBF의 잠재적인 문제

신뢰성 분석에 사용할 때 MTBF 계산에서 발생할 수 있는 잠재적인 문제를 아는 것이 중요합니다. MTBF는 "고장" 및 "작동 시간"과 같은 특정 항목을 정의하는 방법과 개별 장비 또는 전체 프로세스를 측정하는지 여부에 따라 달라질 수 있습니다.

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MTBF는 일정한 실패율을 가정합니다. MTBF 방정식의 일부는 실패 횟수를 계산하는 것입니다. 이 문제는 정전을 일으키는 폭풍, 홍수로 인한 단락 등과 같이 실패를 초래하는 통제할 수 없는 일이 있을 때 나타납니다. 이러한 일은 때때로 "신의 행위"라고 하며 떠날 수 있습니다. 해석에 열려 있는 실패의 정의. 실패는 고장일 뿐인가? 원인 불문하고 생산이 중단될 때마다 고장이 발생합니까? MTBF를 계산할 때 모든 유형의 실패를 포함하여 더 낮은 MTBF 값을 제공해야 합니까? 아니면 특정 범주의 중단을 제외하여 MTBF 값이 더 높아야 합니까? MTBF를 계산할 때 어떤 실패가 포함되는지 그리고 왜 그런 실패가 선택되었는지 알고 있어야 합니다.

작동 시간에 대한 다양한 정의: 공장의 자산이 언제 가동된다고 생각합니까? 부품 또는 구성 요소가 작동 중 견디는 응력에 의해 저하된다는 개념을 감안할 때 응력이 클수록 부품 작동 수명에 미치는 영향도 커집니다. 이것의 좋은 예는 빨간불에 정지한 자동차입니다. 빨간불에 앉아있을 때 자동차의 기어박스와 구동계가 사용되지 않기 때문에 엔진은 최소한의 스트레스로 작동하고 마모가 거의 없습니다. 공회전 차량의 MTBF를 계산한다면 빨간불에서 정지한 공회전 시간을 포함하시겠습니까? 아니면 가속 및 고속으로 작동하는 시간만 포함하시겠습니까?

같은 맥락에서 장비의 작동 시간을 장비를 켤 때와 같이 고려해야 합니까 아니면 정상적인 작업 부하에서 작동할 때만 고려해야 합니까? 전자를 MTBF 계산에 사용하도록 선택하면 MTBF 값이 더 높아지지만 이 값은 정상적인 작업 부하에서 계속 실행되고 거의 공회전하지 않는 기계를 나타내지 않습니다. 그렇기 때문에 MTBF와 함께 사용하려는 모든 자산의 작동 시간을 정의하는 것이 중요합니다.

모니터링할 장비 선택(악역): 또한 전체 프로세스를 측정할지 아니면 해당 프로세스 내의 개별 장비를 측정할지 결정해야 합니다. 여기서 주목해야 할 한 가지는 중요한 자산 중 하나가 실패할 때마다 전체 프로세스에 문제가 발생한다는 것입니다. 이러한 중요한 자산을 "나쁜 행위자"라고 하며 MTBF에 손실을 초래하는 것으로 표시해야 합니다.

MTBF 계산을 위해 전체 프로세스를 측정하기로 선택한 사람들은 종종 "나쁜 행위자"로 인해 높은 MTBF 값을 달성할 수 없다는 것을 알게 됩니다. 이 문제를 제거하려면 각 장비를 테스트하는 것이 좋습니다.

이러한 잠재적인 문제를 미리 고려한다면 MTBF는 자산의 신뢰성을 평가할 때 여전히 유용한 도구가 될 수 있습니다.