MTTR은 평균 복구 시간(Mean Time to Recovery), 평균 해결 시간(Mean Time to Resolve), 평균 해소 시간(Mean Time to Resolution)이라고도 불리며, 고장 난 시스템이나 장비를 수리하는 데 필요한 평균 시간을 측정하는 핵심 성과 지표(KPI)입니다. 이 지표는 고장 발생 순간부터 시스템이나 장비가 완전히 가동 상태로 돌아올 때까지(진단, 수리, 테스트 단계 포함) 지속됩니다. 보통 시간 단위로 표현되며, 자산 고장부터 정상 작동 복귀까지의 평균 소요 시간을 의미합니다.
MTTR은 특정 자산을 수리하는 데 걸리는 평균 또는 평균값을 나타낸다는 점을 명심해야 합니다. 즉, 수리에 훨씬 더 오랜 시간이 걸릴 수도 있고, 더 짧은 시간이 걸릴 수도 있습니다. MTTR을 절대적인 수치로 여겨서는 안 됩니다. 대신 이 지표는 기준선을 설정해 유지보수 팀이 더 효율적으로 일하고 운영 전반의 가동 중단 시간을 줄이도록 돕기 때문에 가치가 있습니다.
사실 MTTR은 운영 효율성과 생산성에 직접적인 영향을 미치기 때문에 유지보수 관리에서 중요한 지표입니다. 낮은 MTTR은 더 효율적인 수리 프로세스를 나타내며, 가동 중단 시간을 최소화하고 운영 연속성을 유지합니다. 조직은 진단 절차 개선, 예비 부품 가용성 보장, 유지보수 인력 기술 향상 등 다양한 전략을 통해 MTTR을 단축하려 노력합니다.
예측 정비와 실시간 모니터링 시스템 같은 첨단 기술도 유지보수 팀이 문제를 악화되기 전에 신속하게 식별하고 해결할 수 있게 함으로써 MTTR 단축에 기여할 수 있습니다. 또한 수리 프로세스에 관여하는 여러 팀 간의 원활한 커뮤니케이션과 효과적인 조정도 MTTR 감소에 중요한 역할을 합니다. 시간에 따른 MTTR 추적과 분석은 조직이 유지보수 프로세스의 병목 현상을 파악하고 지속적 개선을 구현하는 데 도움이 됩니다. 이 지표는 유지보수 관행 최적화뿐 아니라 자원 계획과 배분을 더 효과적으로 하는 데도 도움이 됩니다. 좋은 CMMS는 조직이 MTTR과 다른 지표를 추적하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
제조, 항공우주, 통신 등 가동 중단이 상당한 재정적 손실로 이어질 수 있는 산업에서는 낮은 MTTR 유지가 운영 성과와 경쟁력 유지에 필수적입니다. 따라서 MTTR은 유지보수 효율성과 전반적인 운영 신뢰성을 위한 핵심 성과 지표(KPI)로서, 예기치 못한 장비 고장으로부터 신속한 복구를 보장하기 위해 유지보수 전략을 강화하는 노력을 안내합니다.
MTTR은 자산 성능의 한 가지 측정일 뿐입니다. 다른 성과 지표로는 평균 고장 간격(MTBF, Mean Time Between Failures)이 있는데, 이는 사고 간 평균 시간을 측정해 자산의 전반적인 신뢰성을 나타냅니다. 평균 고장 시간(MTTF, Mean Time to Failure)은 수리할 수 없는 자산의 평균 수명을 결정하는 데 사용됩니다.
많은 조직이 평균 인지 시간(MTTA, Mean Time to Acknowledge)과 평균 탐지 시간(MTTD, Mean Time to Detect)도 추적합니다.
이러한 유지보수 KPI를 함께 활용하면 장비 성능 문제에 대응할 때 유지보수 팀의 전반적인 효과성을 판단할 수 있습니다. MTBF, MTTR, MTTF를 함께 사용하면 각 자산의 가용성과 신뢰성을 종합적으로 살펴볼 수 있습니다.
MTTR vs MTBF
평균 수리 시간(MTTR)과 평균 고장 간격(MTBF) 모두 자산 가용성을 측정합니다. 이 두 KPI는 다른 각도에서 가용성을 논하며, 서로 다른 중요한 질문을 던집니다. 함께 사용하면 팀이 자산 신뢰성과 가동 시간에 대한 더 완전한 그림을 얻을 수 있습니다.
MTTR 계산은 자산을 완전히 수리하는 데 걸리는 시간을 알려줍니다. 하지만 MTTR만으로는 고장이 얼마나 자주 발생할지 알 수 없습니다. 그래서 MTBF도 함께 봐야 유용합니다.
MTBF는 자산이 고장 나기 전까지 얼마나 오래 작동할지 측정합니다. MTBF만으로는 그 고장이 얼마나 심각한지, 유지보수 팀이 복구하는 데 얼마나 걸리는지 알 수 없습니다.
MTBF와 MTTR을 함께 사용하면 자산이 고장 날 가능성이 얼마나 되는지, 그리고 그 고장이 얼마나 심각할지 둘 다 이해할 수 있습니다. 함께 사용하면 팀이 자산이 언제 유지보수를 필요로 할지, 수리에 얼마나 걸릴지 예측하는 데 도움이 됩니다.
MTTR vs MTTF
평균 고장 시간(MTTF)은 수리 불가능한 자산이 고장 나기 전까지 얼마나 지속될지 평가합니다. MTTF는 MTBF와 종종 혼동됩니다. 차이점은 MTBF는 수리 가능한 자산에 사용되고, MTTF는 고장 시 교체해야 하는 자산에 사용된다는 점입니다.
MTTR과 MTBF처럼 MTTF도 고장 지표입니다. 자원 배분 결정에 유용하며, 예측과 예산 수립에도 도움이 됩니다. 시스템이나 자산이 언제쯤 고장 날지 대략적으로 알면 재고 계획을 개선하고 더 신중한 자산 수명 주기 관리 시스템을 만들 수 있습니다.
MTTR vs MTTA
평균 인지 시간(MTTA)은 유지보수 팀이 새로운 사고를 인지하고 대응을 시작하는 데 걸리는 시간을 추적합니다. MTTA를 MTTR의 세부 요소로 생각하는 것이 도움이 됩니다. MTTR은 자산 결함의 발견, 진단, 수리에 관련된 모든 단계를 포함합니다. MTTA는 이 프로세스의 첫 단계를 나타냅니다.
팀이 사고를 더 빨리 인지할수록 문제를 더 신속하게 해결할 수 있습니다. 무선 센서 같은 도구는 자산 기능 변화에 대응해 자동으로 알림을 발송할 수 있습니다. 좋은 CMMS는 진동 수준이 임계값을 넘을 때마다 작업 주문을 생성할 수도 있습니다. 이는 MTTA를 줄이고, 궁극적으로 MTTR을 줄이는 몇 가지 방법일 뿐입니다.
MTTR vs MTTD
평균 탐지 시간(MTTD)은 유지보수 팀이 자산의 새로운 결함이나 기타 문제를 탐지하는 데 걸리는 시간을 측정합니다.
MTTD는 MTTA와 유사하지만, 더 세분화된 데이터 포인트를 나타냅니다. MTTD는 팀이 문제를 탐지하는 데 걸리는 시간을 측정하는 반면, MTTA는 팀이 탐지하고 조치를 취하는 데 걸리는 시간을 측정합니다.
MTTD를 MTTR의 첫 단계, 또는 유지보수 팀의 사고 대응의 가장 시작점으로 볼 수 있습니다. MTTD와 MTTA를 MTTR과 함께 추적하면 MRO 팀이 정확히 어디를 개선해야 할지 통찰을 얻을 수 있습니다.
자세한 내용은 '가장 중요한 7가지 유지보수 지표'를 참조하세요.
MTTR과 고장률 모두 자산 가동 중단 시간에 대한 통찰을 제공합니다. 하지만 작동 방식은 매우 다릅니다.
고장률은 특정 기간 내에 자산이 고장 나는 빈도를 측정합니다. 고장률은 주로 시간 단위로 계산됩니다.
고장률을 계산하려면 총 자산 고장 수를 자산이 가동된 시간 수로 나눕니다. 예를 들어, 펌프가 20,000시간 동안 10번 고장 났다면 고장률은 다음과 같습니다.
10회 고장 / 20,000시간 = 시간당 0.0005회 고장
고장률을 MTBF의 역수로 생각할 수 있습니다. MTBF는 자산이 고장 나기 전까지 얼마나 오래 작동하는지 알려줍니다. 고장률은 주어진 시간 동안 자산이 몇 번 고장 날지 알려줍니다.
MTTR도 고장 지표지만, 다른 통찰을 제공합니다. 자산이 얼마나 자주 고장 날지 알려주는 대신, MTTR은 고장이 운영에 어떤 영향을 미칠지 알려줍니다. MTTR은 자산이 얼마나 오랫동안 오프라인 상태일지, 수리 과정에서 자원, 인력, 인시가 어떻게 소요될지 예측하는 데 도움을 줍니다.
서비스 수준 계약(SLA, Service-Level Agreement) 또는 시스템 수준 계약은 서비스 제공업체 고객에게 특정 가동 시간과 신뢰성 지표를 보장합니다. 제공업체는 비용이 많이 드는 벌금을 피하기 위해 SLA 조건을 준수해야 합니다.
SLA에는 예기치 못한 사고로부터 복구하는 데 필요한 시간과 관련된 MTTR에 대한 조항이 포함될 수 있습니다.
평균 수리 시간(MTTR) 계산 방법
MTTR을 구하는 과정은 비교적 간단하지만, 자산의 성과 이력에 대한 지식이 필요합니다. 여기에는 주어진 기간 동안 비계획 유지보수 작업에 소요된 총 시간과 기계가 겪은 사고 횟수가 포함됩니다.
효과적인 MTTR 계산은 팀이 문제를 식별하고, 이슈를 진단하고, 수리를 완료하고, 자산을 재조립 및 교정하고, 마지막으로 장비를 재시동하고 테스트하는 데 걸리는 총 시간을 측정합니다.
MTTR을 계산하려면, 자산이 비계획 유지보수로 오프라인 상태였던 총 시간(고장 순간부터 자산이 완전히 복구될 때까지)을 미리 정해진 기간 동안 수행된 총 수리 횟수로 나눕니다. 이 계산은 간단한 공식으로 표현할 수 있습니다:
총 유지보수 가동 중단 시간 ÷ 수리 횟수 = MTTR
낮은 MTTR은 자산을 쉽게 수리하고 신속하게 서비스에 복귀시킬 수 있어 운영에 거의 영향을 미치지 않음을 의미합니다. 반면 높은 MTTR 점수는 주요한 영향을 나타내며, 보통 하나 이상의 시스템이 고비용 가동 중단 상태가 됨을 의미합니다.
유지보수 및 신뢰성 전문가들은 이상적인 MTTR이 약 5시간 정도라고 동의하지만, 이는 자산 유형에 따라 다릅니다. 최종 목표는 높은 MTTR 점수를 찾아내고 수리 효율성을 개선하는 것입니다.
MTTR이 중요한 이유
평균 수리 시간은 자산 가용성과 신뢰성을 평가하는 중요한 지표입니다. MTTR은 자산을 정상 작동으로 되돌리는 데 필요한 평균 시간(최초 테스트 및 진단부터 수리 프로세스 종료까지)을 평가합니다. 이는 일정을 계획하고 재고 결정을 내려야 하는 유지보수 관리자에게 유용합니다.
MTTR은 팀이 유지보수 프로세스를 벤치마킹하고 개선 목표를 설정하는 데 도움이 됩니다. MTTR은 또한 조직이 자산을 수리할지 교체할지 결정하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
MTTR이 널리 사용되는 이유는 자산 관리의 거의 모든 단계, 특히 취득, 활용 및 유지보수, 폐기에 대한 통찰을 제공하기 때문입니다. 이 지표는 의사결정자가 다음과 같은 핵심 질문에 답하도록 돕습니다:
자산을 수리해야 할까, 교체해야 할까?
낮은 MTTR은 특정 자산이 신속하게 최고 성능으로 복구될 수 있음을 나타냅니다. 유지보수 팀은 과도한 가동 중단이나 비용 없이 쉽게 수리를 수행할 수 있습니다. 낮은 MTTR을 가진 자산은 교체보다는 수리해야 합니다. 조직에 비용보다 더 많은 가치를 제공하기 때문입니다.
반면, 높은 MTTR을 가진 자산은 교체가 필요할 수 있습니다. 높은 MTTR은 자산 수리에 오랜 시간이 걸림을 의미하며, 이는 조직에 광범위하고 고비용의 가동 중단을 초래합니다. 대부분의 경우 조직은 자산을 교체하는 것이 더 나을 것입니다.
예방 정비는 언제 수행해야 할까?
MTTR은 자산 수명을 최대화하고 예기치 못한 고장을 피하기 위한 예방 정비의 최적 시기를 파악하는 데 통찰을 제공할 수 있습니다.
MTTR은 예방 정비 프로그램의 성공 여부를 가늠하는 데도 도움이 됩니다. MTTR 같은 KPI와 PM 완료율을 추적하는 것이 좋습니다. 좋은 CMMS는 이러한 지표를 분석해 관리자가 예방 정비 프로그램이 효과적인지 확인할 수 있게 합니다. MTTR 개선이 보인다면 예방 정비 프로그램이 작동하고 있다는 좋은 신호입니다.
무엇이 수리 시간을 지연시키는가?
MTTR은 유지보수 운영의 병목 현상을 식별하고 해결하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 부품 재고 관리 프로세스가 엉망이면 기계를 다시 가동하는 데 걸리는 시간이 크게 늘어날 수 있습니다.
MTTR은 수리 프로세스에 대한 세분화된 통찰을 제공할 수 있습니다. 구성 요소 부품과 개별 자산에 대한 MTTR을 계산할 수 있습니다. 이는 팀이 정확히 어디서 지연이 발생하는지 파악하고 프로세스를 개선하기 위한 조치를 취할 수 있게 합니다.
평균 수리 시간(MTTR) 측정은 유지보수 효율성과 운영 성과를 향상시키는 여러 중요한 이점을 제공합니다. 첫째, MTTR은 고장 후 장비를 완전 기능으로 복구하는 데 걸리는 시간을 명확히 이해하게 해줌으로써, 조직이 수리 프로세스의 비효율성을 식별할 수 있게 합니다. MTTR을 분석함으로써 기업은 진단 절차 개선이나 예비 부품에 대한 더 빠른 접근 보장 등 개선이 필요한 영역을 정확히 파악할 수 있습니다. MTTR 단축은 가동 중단 시간 감소로 이어지며, 이는 생산성 유지와 생산 일정 준수에 필수적입니다.
또한, 낮은 MTTR은 자산 가용성과 신뢰성 향상에 기여해 전체 설비 효율(OEE)에 직접적인 영향을 미칩니다. 이 지표는 수리에 필요한 시간과 인력에 대한 통찰을 제공해 자원 계획에도 도움이 되며, 유지보수 작업의 더 나은 일정 수립과 배분을 돕습니다. 게다가 시간에 따른 MTTR 추적은 조직이 유지보수 전략의 효과성을 측정하고 프로세스 최적화를 위한 데이터 기반 결정을 내릴 수 있게 합니다. MTTR 감소에 집중함으로써 기업은 적시 납품을 보장하고 장비 고장이 생산에 미치는 영향을 줄여 고객 만족도를 높일 수 있습니다. 궁극적으로 MTTR은 유지보수 관행과 운영 효율성의 지속적 개선을 지원하는 가치 있는 지표입니다.
MTTR 단축에는 고장에 대한 심층 분석, 자산 상태의 면밀한 모니터링, 예방 정비 작업의 계획된 일정이 필요합니다.
상태 모니터링(Condition Monitoring)
사물인터넷(IoT) 기술이 발전하고 더 접근 가능해지면서 많은 제조 공장이 장비 상태를 실시간으로 모니터링하고 시간에 따른 자산 성과를 추적하기 위해 상태 모니터링 프로그램을 도입하기 시작했습니다. 스마트 센서는 기계 고장의 첫 신호인 온도와 진동 같은 조건을 지속적으로 모니터링합니다.
상태 모니터링은 기준선 시스템 성능에 대한 귀중한 통찰을 제공하고, 조건이 정상/최적 작동을 위한 사전 정의된 임계값을 초과하면 유지보수 직원에게 알림을 보냅니다. 이를 통해 유지보수 인력은 더 작은 문제(예: 마모된 베어링 교체)를 전체 고장과 비계획 가동 중단으로 이어지기 전에 해결할 수 있습니다. 사소한 유지보수 문제가 총체적 고장으로 확대되기 전에 해결되도록 함으로써, 상태 모니터링은 자산의 MTTR을 크게 줄일 수 있습니다.
예측 정비(Predictive Maintenance)
상태 모니터링에서 얻은 통찰은 장비에 대한 예측 정비 수행 능력을 열어줍니다. 예측 정비는 기계 자체의 데이터를 사용해 고장이 언제 발생할지 예측하고 처음부터 발생하지 않도록 돕기 때문에, 예정된 예방 정비와 다릅니다. 이러한 데이터 기반 통찰은 MTTR 점수를 지속적으로 개선해 궁극적으로 시간과 비용을 줄이고 생산 가동 시간을 극대화할 수 있게 합니다.
오늘날 많은 조직이 AI(인공지능)와 자동화를 활용해 자산 건전성 데이터를 분석하고 잠재적 기계 결함을 진단합니다. 이러한 디지털 도구를 사용하면 팀이 문제를 조기에 탐지하고 빠르게 해결할 수 있어 MTTR을 획기적으로 낮출 수 있습니다. AI와 자동화는 인력이 제한된 조직조차 예측 정비 접근법으로 전환할 수 있게 합니다.
수리 시간 기록의 불일치(Inconsistent Recording of Repair Times): 일반적인 과제 중 하나는 수리 시간 기록의 불일치입니다. 수리 시작과 종료 시간을 문서화하는 표준화된 절차가 없으면 수집된 데이터가 신뢰할 수 없게 됩니다.
수리 복잡도의 차이(Variations in Repair Complexity): 수리 복잡도의 차이는 MTTR 계산을 왜곡할 수 있습니다. 예를 들어, 간단한 수리는 복잡한 수리보다 훨씬 적은 시간이 걸릴 수 있어 의미 있는 평균을 도출하기 어렵게 만듭니다.
통합 시스템 부재(Lack of Integrated Systems): 많은 조직이 여전히 수작업 프로세스나 분산된 시스템에 의존해 데이터 단편화와 부정확성을 초래합니다. 모든 유지보수 인력이 교육을 받고 수리 보고를 위한 동일한 절차를 따르도록 하는 것이 중요합니다.
외부 요인(External Factors): 예비 부품 수령 지연이나 전문 기술자의 가용성은 수리 시간에 영향을 미치지만, 종종 유지보수 팀의 통제를 벗어납니다.
간과된 가동 중단 시간(Overlooked Downtime): 장비 냉각 대기나 안전 점검 등 수리 프로세스와 직접 관련이 없는 잠재적 가동 중단 시간도 전체 MTTR 계산에 영향을 줄 수 있습니다.
이러한 과제를 해결하려면 표준화된 절차, 효과적인 교육, 컴퓨터화 유지보수 관리 시스템(CMMS), 정확하고 실행 가능한 MTTR 데이터를 보장하기 위한 지속적인 모니터링과 분석이 결합되어야 합니다.
유지보수 및 신뢰성 조직은 자산의 신뢰성으로 정의되며, 모든 플랜트의 목표는 장비 가동 중단 시간을 최소화하는 것입니다. 자산 고장은 회사의 수익에 직접적인 영향을 미치며, 예기치 못한 유지보수는 생산 지연과 비계획 비용을 초래할 수 있습니다.
평균 수리 시간(MTTR)은 팀이 비계획 유지보수 이슈를 얼마나 효율적으로 해결하는지 이해하고, 프로세스의 병목 현상을 식별하고 해결하는 데 도움을 주는 유지보수 지표입니다. MTTR 감소는 플랜트 효율성 개선의 열쇠입니다. 컴퓨터화 유지보수 관리 시스템(CMMS)은 MTTR과 기타 일반적인 유지보수 핵심 성과 지표(KPI) 추적에 도움을 줄 수 있습니다.
장비 유지 보수 및 수리
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