Verstehen der mittleren Zeit bis zum Ausfall (MTTF)

Was ist die mittlere Zeit bis zum Ausfall (MTTF)?

Mean Time to Failure (MTTF) is a maintenance key performance indicator (KPI) used to track the lifespan of assets that cannot be repaired and therefore must be replaced. Knowing the lifespan of these assets allows your business to make strategic decisions regarding inventory, production, and maintenance to ensure maximum equipment uptime.

MTTF misst die Zeit zwischen der Installation einer Anlage und dem Zeitpunkt des Ausfalls. Sie gibt die durchschnittliche Anzahl von Stunden an, die ein Gegenstand, ein Teil oder eine Komponente hält, bevor sie ersetzt werden muss.

MTTF wird speziell für Anlagen verwendet, die nicht repariert werden können. In der Regel ist der Ersatz dieser Anlagen kostengünstiger und effizienter als ihre Reparatur.

Daher ist die mittlere Ausfallzeit eine hilfreiche Berechnung für kleinere Anlagen und einzelne Komponenten innerhalb größerer Maschinen, wie z. B.:

• Glühbirnen
• Wheels
• Conveyor rollers
• Ball bearings
• Fan belts
• Transistors

Knowing a part’s MTTF gives maintenance teams a clearer understanding of the reliability of the parts that make up a larger production asset. It also gives them actionable insights, so they can stay ahead of their maintenance needs.

Auch wenn einzelne Komponenten nicht repariert werden können, so sind sie doch oft Teil einer größeren, reparaturfähigen Anlage. Die Langlebigkeit und Zuverlässigkeit dieser Komponenten kann einen großen Einfluss auf die Betriebszeit der Anlagen und die Gesamtleistung größerer Anlagen haben.

Once maintenance teams know each component’s MTTF, they can use that number to manage their inventory and make smarter decisions about when to purchase parts. For example, in just-in-time manufacturing environments, MTTF metrics can be used to predict when to order parts so they arrive as they are needed.

Wie berechnet man die MTTF? 

Für die Berechnung der MTTF sind Kenntnisse über die Historie der Anlage erforderlich. Sie müssen wissen, wie viele Teile dieses Typs im Einsatz waren und wie lange jedes einzelne Teil gehalten hat. Genauer gesagt, müssen Sie die Anzahl der Stunden berechnen, die jedes Teil zwischen der Erstinstallation und dem Ausfall/Austausch verwendet wurde. Je mehr Daten Sie haben, desto genauer wird Ihre MTTF-Berechnung sein.

That’s why MTTF is best used for components that fail relatively quickly. Otherwise, it would take years to determine the MTTF score for more durable equipment. It’s also important to keep in mind that MTTF should only be calculated between identical assets.

Wenn Sie beispielsweise die MTTF für Glühbirnen berechnen, achten Sie darauf, dass Sie nur Glühbirnen mit der gleichen Wattzahl verwenden. Unterschiede in solchen Variablen führen zu ungenauen, unbrauchbaren Ergebnissen.

Hier erfahren Sie, wie Sie die MTTF mit ihrer einzigartigen Formel berechnen können.

Formel für die mittlere Zeit bis zum Versagen (MTTF-Formel)

An asset’s MTTF is calculated by dividing the total operating hours by the number of specific assets in use.

Sie können sie mit der Formel für MTTF berechnen:

Gesamtbetriebsstunden / Anzahl der Anlagen = MTTF

Da die Betriebsstunden auf mehrere Anlagen aufgeteilt sind, müssen Sie deren Gesamtstunden addieren. Wenn Sie beispielsweise versuchen, die MTTF für einen bestimmten Glühbirnen-Typ zu berechnen, benötigen Sie die Lebensdauer jeder einzelnen Glühbirne.

Beispiel für die Berechnung der mittleren Zeit bis zum Versagen

Nehmen wir zum Beispiel an, Sie haben sechs Glühbirnen - drei mit einer Lebensdauer von 1.000 Stunden und drei mit einer Lebensdauer von 1.200 Stunden. Insgesamt haben die Lampen eine Betriebsdauer von 6.600 Stunden. Ihre MTTF-Berechnung würde wie folgt aussehen:

6.600 Gesamtbetriebsstunden/ 6 Glühbirnen = 1.100 Stunden

Jede Glühbirne hätte also eine MTTF von 1.100 Stunden.

Sollte die MTTF hoch oder niedrig sein?

Since MTTF is the mean number of hours until the point of failure, a high MTTF is better. This means your asset will last longer before failing.

A low MTTF indicates that your asset is likely to fail sooner, relative to an asset with a high MTTF. So, when you seek to “improve MTTF,” you’d aim for a higher number. However, it’s important to remember that each asset will have its own MTTF. For example, a high MTTF for a bearing may be 4,000 hours, while an MTTF of 4,000 hours for a conveyor belt may be unacceptably low. It all depends on the assets and their applications.

What Is a Good MTTF?

After you’ve entered your figures into the MTTF calculation, how do you determine if it’s a good MTTF for the asset? While there isn’t a universal answer to this question, maintenance teams may consider several factors to find out if they are achieving a good MTTF.

• Expected lifecycle: Compare your MTTF to the expected lifecycle of the component, either the one provided by the manufacturer or based on your own historical data. If your MTTF is longer, that means your components are lasting longer than expected and you’re getting a “good” MTTF. However, if your MTTF is shorter than expected, it may indicate you need to adjust your maintenance practices or purchase parts from a new supplier.
• Operational environment: The asset’s use environment can impact MTTF. A good MTTF for an asset operating in a harsh environment could be shorter than industry standards, but it could still be good when considered in its entire context. For example, ball bearings operated in a very humid environment may have a shorter MTTF than those operated in a less humid environment, but both MTTF numbers could still be considered “good”.
• Component variability: Not all components are created equal, even within the same category. Differences in material quality, design, or manufacturing processes can all impact MTTF. When comparing results, make sure you’re looking at components of a similar make, model, and manufacturer to get an accurate picture of their MTTF.
• Maintenance and usage patterns: MTTF also varies based on how consistently preventive maintenance is performed and how the asset is used. Excessive workloads or runtime, improper installation, or skipped maintenance tasks can shorten MTTF.

A good MTTF depends on many different variables, but tracking this metric and observing how it changes over time is an important part of successful maintenance management.

Warum ist MTTF eine wichtige Kennzahl?

MTTF ist eine wichtige Kennzahl in der Zuverlässigkeitstechnik und im Instandhaltungsmanagement und bietet mehrere wichtige Vorteile. Erstens gibt sie einen klaren Hinweis auf die zu erwartende Lebensdauer von nicht reparierbaren Komponenten und ermöglicht es Unternehmen, Ersatz zu planen und den Bestand effektiv zu verwalten. Wenn Unternehmen wissen, wie lange eine Komponente im Durchschnitt hält, können sie rechtzeitig Ersatz einplanen, Ausfallzeiten minimieren und die betriebliche Effizienz aufrechterhalten.

Secondly, MTTF is essential for quality assurance and product development. By analyzing the MTTF of various components, engineers can identify areas for improvement and enhance the overall reliability of products. This, in turn, leads to increased customer satisfaction and fewer warranty claims. MTTF also plays a crucial role in cost management. By predicting the lifespan of components, companies can budget for replacements and maintenance activities more accurately, avoiding unexpected expenses.

Darüber hinaus ist die MTTF für sicherheitskritische Anwendungen von entscheidender Bedeutung. In Branchen wie der Luft- und Raumfahrt, dem Gesundheitswesen und der Automobilindustrie stellt das Verständnis der MTTF sicher, dass Komponenten ausgetauscht werden, bevor sie ausfallen, um katastrophale Ausfälle zu verhindern und die Sicherheit der Benutzer zu gewährleisten. Insgesamt ist MTTF eine unverzichtbare Kennzahl, die Unternehmen hilft, die Zuverlässigkeit zu verbessern, Kosten zu verwalten und die Betriebssicherheit zu gewährleisten.

MTTF hilft bei der Beantwortung wichtiger Wartungsfragen

Das Wissen um die MTTF-Berechnung kann Ihrem Team helfen, strategische Betriebsentscheidungen zu treffen. Auch wenn die MTTF für nicht reparierbare Gegenstände verwendet wird, kann die Kenntnis der MTTF für die verschiedenen in Ihrem Unternehmen verwendeten Gegenstände dazu beitragen, die Betriebszeit zu maximieren und Geld zu sparen.

Wir können MTTF auch als die durchschnittliche Zeit bis zum Ausfall definieren. Dies ist zwar keine Garantie dafür, wie lange jedes Teil halten wird, aber es ist dennoch hilfreich, den Durchschnitt zu kennen.

MTTF kann Ihnen bei der Beantwortung einiger wichtiger Wartungsfragen helfen:

Kann die vorbeugende Instandhaltung die Lebensdauer der Anlage verlängern?

MTTF wird am besten für Wirtschaftsgüter verwendet, die nicht repariert werden können. Die Lebensdauer bestimmter Anlagen kann jedoch durch vorbeugende Wartung verlängert werden. Beispielsweise kann das Schmieren von Kugellagern dazu beitragen, ihre Lebensdauer zu verlängern. Sie können auch die Nutzungsdauer anderer Betriebsmittel verlängern, indem Sie sie gemäß den Empfehlungen des Herstellers verwenden.

Understanding MTTF can help you measure just how much preventive maintenance can extend the life of a particular part. With this information, maintenance teams can determine whether the value of conducting preventive maintenance on that part is worth the effort or if a run-to-failure approach is more time and cost-effective.

Wie ist die Qualität der verfügbaren Ersatzteile?

Die Qualität von Ersatzteilen wirkt sich auf die Gesamtlebensdauer einer Anlage aus. Daher ist die Wahl qualitativ hochwertiger Teile der Schlüssel zur Verlängerung der Lebensdauer Ihrer Ausrüstung und zur Gewährleistung der Gesamteffizienz. MTTF kann die Qualität der Ersatzteile anzeigen, so dass Sie beim Kauf zukünftiger Ersatzteile bessere Entscheidungen treffen können.

Teilehersteller können Entscheidungen treffen, die sich auf die Langlebigkeit und Qualität der Teile auswirken, die Sie schon immer verwendet haben. Wenn Sie die MTTF-Werte der einzelnen Teile kennen und über einen längeren Zeitraum verfolgen, können Sie feststellen, ob die Gesamtqualität abnimmt. Wenn dies der Fall ist, könnte dies ein Hinweis darauf sein, dass es an der Zeit ist, Teile von einem anderen Lieferanten zu beziehen.

Wann sollten Ersatzteile bestellt werden?

In addition to helping you decide what parts to purchase, MTTF can be used to decide when to purchase replacement parts. Keeping an inventory of spare parts on hand is not always feasible due to space and cost constraints. Plus, some materials will deteriorate over time and cannot be stored long-term.

Maintenance teams can instead use MTTF to help them optimize parts ordering so that replacements arrive right before they are needed. A robust computerized maintenance management system (CMMS) can help optimize inventory by tracking what’s in stock and where it’s located, as well as anticipate supply chain lead time. A CMMS can track an item’s historical MTTF and also leverage it to manage inventory effectively.

MTTF Challenges: How to Overcome Them

Like any other maintenance metric, MTTF presents challenges. For example, maintenance teams can find it challenging to calculate MTTF accurately. Knowing the MTTF formula alone isn’t enough; it’s important to have the right tools, infrastructure, and strategies in place to collect and analyze MTTF data.

Lack of Data for the MTTF Formula

The Mean Time to Failure formula requires a large quantity of data to be accurate; a random sampling of machine failures won’t produce reliable results. For an accurate result when you calculate MTTF, you’ll need a large sample of asset operating times and the number of failures.

Asset Lifecycle Challenges When You Calculate MTTF

MTTF can be difficult to calculate for assets with a longer lifespan. If an asset can run for a long time before breaking down, that makes it challenging to calculate its mean time to failure.

Inconsistent Failure Rates Impact the MTTF Formula

MTTF assumes that assets always fail at a consistent rate. Unfortunately, this isn’t always true. In the real world, conditions are constantly changing; new machines, changing schedules, and environmental factors all impact asset performance and failure rates.

Overcoming Challenges When You Calculate MTTF

MTTF is an important metric, but you should never rely on just one metric or KPI. It’s a best practice to track MTTF along with MTBF (mean time between failures) and MTTR (mean time to repair). That will give you a more complete picture of your asset health.

Using a good CMMS can solve your data collection woes. A CMMS also makes it much easier to track a wide range of maintenance KPIs and metrics.

Lernen Sie die Unterschiede: MTTF, MTBF, MTTR, FIT, MTTFd

There are many different metrics that help measure maintenance effectiveness. MTTF is just one of these valuable snapshots into your operations and is fundamental to helping you track and respond to assets that can’t be repaired. But what about repairable assets? There are a number of key metrics that you’ll need to consider. Two of the most important are Mean Time Between Failure (MTBF) and Mean Time To Repair (MTTR). MTBF depicts the expected time between two failures in a repairable system. Meanwhile, MTTR measures the average time it takes to fix a failed asset, including the time it takes to test and diagnose.

Was ist der Unterschied zwischen MTBF und MTTF?

MTBF und MTTF sind beides nützliche Metriken. Sie liefern wertvolle Informationen, die Ihr Team für die Entwicklung und Optimierung von Wartungsverfahren nutzen kann, um eine kontinuierliche Verbesserung der Prozesse in Ihrem Werk zu gewährleisten.

MTBF, or Mean Time Between Failure, is used for repairable assets. This value tells you the average number of hours an asset can operate at best efforts before it needs maintenance. The length of time measured by MTBF is not the time between complete breakdowns. Instead, it’s the amount of time before the asset has to be repaired to operate optimally.

For example, if an asset is still operable but works more slowly than expected or allowed by your company’s best practices, it has reached failure since it needs to be repaired.

MTTF (Mean Time to Failure) wird für Anlagen verwendet, die ersetzt werden müssen. Diese Anlagen können völlig irreparabel sein, oder ihre Reparatur ist einfach zu zeitaufwändig, so dass sich Ihr Unternehmen für einen Austausch entscheidet.

Zum Beispiel würden Sie wahrscheinlich nicht die MTTF für ein reparierbares Teil einer Produktionsanlage mit einer geschätzten Lebensdauer von 15 Jahren berechnen. Sie würden jedoch die MTTF für einen Keilriemen berechnen, den die Produktionsanlage benötigt, um optimal zu laufen. Dieses Teil muss während der Nutzungsdauer der Anlage möglicherweise Dutzende Male ausgetauscht werden.

While you wouldn’t calculate MTTF for larger assets, you would calculate Mean Time Between Failures. This would show you how often the equipment needs to be repaired and can give you useful information that will help your maintenance team make decisions about preventive maintenance. While the asset will probably need to be replaced eventually, it can be kept in good working order by repairing it as needed.

Wie man MTTF verwendet

Tracking MTTF for common items like light bulbs and ball bearings can sound daunting. Correctly calculating this metric requires good recordkeeping, which can translate to lots of paperwork or time spent tracking data in a digital spreadsheet.

However, a CMMS can help you by automatically tracking these metrics. With the help of wirelessly connected sensors, integrated inventory management, and smart software, a comprehensive CMMS like eMaint can generate reports on demand so you have all the MTTF data you need at your fingertips.

Wann sollte MTTF verwendet werden?

Sobald Sie die MTTF für bestimmte Teile berechnet haben, können Sie sie verwenden, wenn:

• Making purchasing decisions: Knowing each part’s MTTF can help you decide where to order parts.
• Adjusting maintenance procedures: MTTF scores can help you decide whether to adjust maintenance procedures to increase MTTF for certain parts that may have extendable lifespans.
• Creating operations budgets: Knowing MTTF for each part can help you estimate how much you’ll spend on parts over a given period of time.
• Developing inventory strategy: When you know the average lifespan of spare parts, you can decide whether you need to keep them on hand and how often you should order them.

KPIs and failure metrics like MTTF are key to measuring the success of maintenance programs. Manufacturing plants must be more productive than ever before to stay competitive. To keep up with ever-increasing demand, maintenance and reliability teams are overhauling their old practices and adopting new ones to minimize the impact of equipment failure on production timelines

Example of MTTF Calculation in Action

To understand how MTTF can guide real maintenance decisions, let’s look at an example.

A maintenance team wants to calculate the Mean Time to Failure (MTTF) for a batch of 10 identical ball bearings used in a conveyor system. Over time, they record how long each bearing operates before failure:

Bearing	Hours Before Failure
1	3,800
2	4,100
3	3,900
4	4,000
5	4,200
6	3,700
7	4,100
8	4,000
9	3,900
10	4,100

To calculate MTTF, add up the total operating hours for all failed bearings, then divide by the number of failures:

MTTF = (40,800 hours) ÷ 10 = 4,080 hours

On average, each bearing operates for about 4,080 hours before it fails. If conveyors run 24/7, that means each ball bearing will last about 5 ½ months. Using this information, the maintenance team can make key operational decisions.

1. Inventory Planning: Knowing the average failure rate helps teams predict how many replacements they’ll need over a given time frame. Keeping at least a few on-hand spares for each conveyor line ensures maintenance can replace failed bearings quickly. This also ensures teams don’t over-buy inventory, freeing resources up for other uses.

1. Preventive Replacements: If the cost of downtime outweighs the cost of parts, the team might choose to replace bearings before they reach the average failure time. For example, they may decide to replace a bearing at 3,700 hours while the conveyor is already down for maintenance, minimizing downtime. This approach also helps prevent unexpected breakdowns, especially in critical production lines.
2. Improve Reliability Over Time: By tracking MTTF through a CMMS, maintenance teams can see if their maintenance actions, such as improved lubrication, better alignment, or vibration monitoring, extend component life. Over time, rising MTTF values show that reliability initiatives are working.
3. Monitor Variability: While the MTTF is 4,080 hours, individual bearings failed between 3,700 and 4,200 hours. Analyzing this variability can help identify outliers, such as defective components or improper installation, to improve overall performance.

When consistently captured in a CMMS, MTTF data becomes a decision-making tool that helps balance cost, reliability, and uptime.

Wie Sie Ihre MTTF verbessern können

Zur Verbesserung der MTTF gibt es mehrere Strategien, die darauf abzielen, die Langlebigkeit und Zuverlässigkeit von nicht reparierbaren Komponenten zu erhöhen. Hier sind einige wirksame Methoden:

1. Quality Control: Implementing stringent quality control measures during the manufacturing process ensures that components meet high standards. Regular inspections and testing can help identify defects early, reducing the likelihood of premature failures.
2. Material Selection: Using high-quality materials that can withstand operational stresses and environmental conditions significantly enhances the durability of components. Material engineering plays a crucial role in extending the lifespan of products.
3. Design Improvements: Optimizing the design of components to minimize stress concentrations and improve overall robustness can lead to longer MTTF. This includes considering factors like load distribution, thermal management, and corrosion resistance.
4. Environmental Control: Protecting components from harsh environmental conditions, such as extreme temperatures, humidity, and exposure to chemicals, helps in maintaining their functionality over a longer period. This can be achieved through proper housing, coatings, and environmental controls.
5. Predictive Maintenance: Using predictive maintenance techniques, such as condition monitoring and data analysis, allows for early detection of potential issues. This proactive approach helps in replacing components before they fail, thereby extending their effective operational life.
6. Training and Awareness: Educating employees about best practices in handling, operating, and maintaining equipment ensures that components are used correctly and are less likely to experience premature failures.

Accessing the right data is the first step in improving MTTF, and the best resource for gathering and analyzing it is a CMMS. The past two decades have seen an increase in the use of remote condition monitoring technology to help predict and prevent unexpected failures. With access to more asset health data, via power monitoring and vibration monitoring, maintenance teams can gain a clearer picture of their efficiency and the general condition of a manufacturing plant’s machinery.

A robust CMMS makes all of this information readily available in one location, giving you the tools you need to optimize maintenance practices across your organization. If you’re in the market for an award-winning CMMS platform that can track MTTF and other KPIs, reach out to the experts at eMaint.