Conţinut
- TL; DR (Prea lung; nu a citit)
- Un exemplu de calcul MTBF
- Punerea MTBR în cont
- O altă statistică: calculul MTTR
MTBF, sau timpul mediu între eșec, este o măsură statistică utilizată pentru a prezice comportamentul unui grup mare de eșantioane sau unități. De exemplu, MTBF poate fi utilizat pentru a determina programele de întreținere, pentru a determina câte piese de rezervă trebuie menținute la îndemână pentru a compensa defecțiunile dintr-un grup de unități sau ca indicator al fiabilității sistemului. Pentru a calcula MTBF, trebuie să cunoașteți numărul total de ore de testare efectuate în timpul procesului în cauză și numărul de eșecuri care au avut loc.
TL; DR (Prea lung; nu a citit)
Formula timpului mediu dintre eșec sau MTBF este:
T / R, Unde T reprezintă numărul total de ore de la procesul în cauză și R este numărul eșecurilor.
Un exemplu de calcul MTBF
Indiferent dacă evaluați fiabilitatea software-ului nou sau încercați să decideți câte widget-uri de rezervă să păstrați la îndemână în depozitul dvs., procesul de calcul MTBF este același.
Prima valoare pe care trebuie să o cunoașteți este „orele unice” totale de testare care au avut loc în studiul dvs. de fiabilitate. Imaginează-ți că subiectul tău este widget-urile din depozit și că 50 dintre ele au fost testate timp de 500 de ore fiecare. În acest caz, numărul total de ore petrecute testării este:
50 × 500 = 25.000 ore
Apoi, identificați numărul de eșecuri în întreaga populație care a fost testată. În acest caz, consideră că au fost 10 eșecuri ale widget-ului în total.
Știți că au avut loc 25.000 ore de unități totale de testare și au fost 10 eșecuri ale widgetului. Împărțiți numărul total de ore de testare la numărul de eșecuri pentru a găsi timpul mediu dintre eșecuri:
25000 de ore de unitate ÷ 10 = 2500 de ore de unitate
Deci, în acest model de date, MTBR este de 2.500 de ore de unitate.
Punerea MTBR în cont
Înainte de a sari la calcularea unei „ecuații de fiabilitate” precum MTBF, este important să înțelegeți con. MTBF nu este menit să prezică comportamentul unei singure unități; în schimb, este menit să prezică rezultatele tipice dintr-un grup de unități. În exemplul de mai sus, calculele dvs. nu vă spun că fiecare widget va dura 2.500 de ore. În schimb, ei spun că dacă executați un grup de widget-uri, timpul mediu dintre eșecurile din cadrul grupului este de 2.500 de ore.
O altă statistică: calculul MTTR
Una dintre provocările statisticilor este ca modelele tale statistice să răsune cât mai precis situațiile din lumea reală. Așadar, calculele de fiabilitate ar putea fi, de asemenea, necesare să includă MTTR, sau timpul mediu pentru reparații - fie pentru estimarea timpului de oprire în cadrul sistemelor dvs., fie pentru bugetarea orei de personal pentru a efectua reparațiile menționate.
Pentru a calcula MTTR, împărțiți timpul total petrecut în reparații la numărul de reparații efectuate. Așadar, dacă în timpul testului de widget al depozitului, echipajul dvs. de întreținere a lucrat 500 de ore de persoană și a făcut 10 reparații, puteți extrapola MTTR:
500 ore ore ÷ 10 = 50 ore ore
Deci MTTR-ul dvs. este de 50 de ore de persoană pe reparație. Acest lucru nu înseamnă că fiecare reparație va dura 50 de ore - de fapt, poate exista o mică diferență între timpii de reparație efectivi. Din nou, aceasta nu este o predicție că fiecare reparație, sau chiar cea mai mare parte a reparațiilor, va dura 50 de ore de persoană pentru efectuare. Îți spune doar că atunci când faci un pas înapoi și te uiți la populația ta de widget în ansamblu, populația în ansamblu va începe să se apropie de această medie.