What Is Mean Time Between Failures (MTBF) / Mean Time to Failure (MTTF) Calculation? Failure Metrics for Maintenance Reporting
MTBF and MTTF are both failure metrics. They are performance indicators that measure the reliability and availability of assets or individual components. The MTBF MTTF calculation uses
the same information, but has different implications depending on whether the asset is repairable.
MTBF MTTF calculation = Total uptime ÷ number of failures or Total operating hours ÷ number of assets
MTBF (Mean Time Between Failures) and MTTF (Mean Time to Failure) calculations are essential metrics for system reliability, each with unique formulas. To find MTBF, divide the total operational time by the number of failures. This measurement provides insight into the average time between system failures. Conversely, MTTF measures the average operational lifespan of non-repairable systems by dividing the total operational time by the number of devices, offering a snapshot of expected device longevity.
Die Rolle von MTBF, MTTF und MTTR in den Leistungsmetriken der Instandhaltung
Mean Time Between Failure (MTBF), Mean Time to Failure (MTTF), and Mean Time to Repair (MTTR) are three commonly used Maintenance Key Performance Indicators (KPIs). Each of these three maintenance KPIs acts as a lagging indicator that provides insight into past events. Even though these indicators display information about what happened in the past, they provide key information organizations can use to plan for future inventory needs, maintenance strategy, scheduling, budgeting for asset replacement, and more.
| Attribute | MTBF | MTTR | MTTF |
|---|---|---|---|
| Full Name | Mittlere Zeit zwischen Ausfällen | Mean Time To Repair | Mean Time To Failure |
| What It Measures | Average time a repairable asset operates between failures; indicates reliability. | Average time required to repair and restore a failed asset. | Average lifespan of a non-repairable asset or component. |
| Formula | Total Uptime ÷ Number of Failures | Total Maintenance Downtime ÷ Number of Repairs | Total Operating Time ÷ Number of Assets |
| Inputs Needed | Total uptime; number of failures | Downtime per failure; repair times; number of repairs | Total operating hours; number of identical components |
| How to Interpret | Higher values indicate more reliable equipment. | Lower values indicate faster, more efficient repairs. | Higher values indicate longer component life. |
| Common Targets / Pitfalls | Targets vary by asset; pitfalls include inconsistent failure definitions. | Targets depend on acceptable downtime; pitfalls include excluding wait or diagnosis time. | Targets based on design life; pitfalls include mixing asset types or environments. |
KPIs für die Instandhaltung helfen Unternehmen, die Leistung in Bezug auf strategische Ziele zu verfolgen. Anhand dieser Informationen können Instandhaltungsfachleute Prozessprobleme aufdecken, datengestützte Entscheidungen treffen und Anpassungen entsprechend den Ergebnissen vornehmen. In diesem Artikel zeigen wir Ihnen, wie Sie MTBF, MTTF und MTTR berechnen und wie jeder KPI die strategische Instandhaltungsplanung unterstützen kann.
Differences Between Mean Time Between Failures (MTBF) and Mean Time to Failure (MTTF)
Mean Time Between Failures (Mittlere Zeit zwischen Ausfällen) berechnet die durchschnittliche Zeitspanne, die eine Anlage oder Komponente läuft, bevor sie repariert werden muss. Dieser KPI wird für reparaturfähige Anlagen verwendet.
Mean Time to Failure is used to calculate the time a part or asset lasts before it needs to be completely replaced. It’s used for assets that can’t be repaired, or for which repair would be less cost-effective than replacement. This KPI applies to parts like light bulbs, seals, gaskets, fuses, and some types of filters.
When doing either of these calculations, it’s important to only include identical assets. For example, in an MTTF calculation for gaskets, you’d want to use data about gaskets made of the same material and used in the same asset to ensure your MTTF calculation is accurate. The same goes for calculating MTBF — you would want to only use data for the exact same type of asset or individual component.
Im Folgenden finden Sie eine detailliertere Aufschlüsselung von MTBF, MTTF und MTTR und erfahren, warum jeder dieser KPIs für strategische Wartungsentscheidungen wichtig ist.
What Is MTBF (Mean Time Between Failures)?
Alle Maschinen fallen irgendwann aus. Die mittlere Ausfallzeit (MTBF) gibt die erwartete Zeit zwischen zwei Ausfällen für ein reparierbares System an. Einfach ausgedrückt, sagt MTBF voraus, wie lange ein Gerät ohne Unterbrechung arbeiten kann. MTBF ist einer der effizientesten Instandhaltungs-KPIs zur Analyse der Anlagenzuverlässigkeit und zur Vorhersage der zukünftigen Leistung. Eine höhere MTBF bedeutet ein zuverlässigeres System.
Vorteile der MTBF-Überwachung
Die Verfolgung der MTBF ermöglicht es den Teams, die Planung der vorbeugenden Wartung (PM) zu optimieren. Eine MTBF, die kürzer ist als erwartet, könnte darauf hinweisen, dass die vorbeugende Wartung häufiger durchgeführt werden muss oder dass eine zustandsorientierte Überwachung hinzugefügt werden sollte, um die MTBF zu verlängern.
MTBF ermöglicht es den Teams auch, die Ausfallhäufigkeit während der Produktion vorherzusagen. Dies kann den Teams helfen, realistische Produktionsziele zu setzen, da sie abschätzen können, wann eine Anlage repariert werden muss. Und indem sie verfolgen, wann Anlagen voraussichtlich gewartet werden müssen, können Wartungsmanager Wartungsaufgaben effektiver planen.
Durch den Einsatz von MTBF in Verbindung mit Bestandsverwaltungssoftware können Wartungsteams ihren Ersatzteilbestand und ihre Verfügbarkeit verbessern. MTBF-Berichte ermöglichen es den Teams, abzuschätzen, wann Ersatzteile benötigt werden, und sie können sicherstellen, dass die richtigen Ersatzteile vorrätig sind, um Ausfallzeiten zu reduzieren.
So berechnen Sie die MTBF
Sie können die MTBF berechnen, indem Sie die Gesamtzeit, in der eine Maschine läuft (Betriebszeit), durch die Anzahl der Ausfälle während dieses Zeitraums (Ausfälle) teilen.
MTBF-Berechnung = Gesamtbetriebszeit ÷ Anzahl der Ausfälle
Auch wenn einige Hersteller ihre eigene Version der erwarteten Gerätelebensdauer anbieten, ist es wichtig, diese Zahl selbst auf der Grundlage interner Systemdaten zu berechnen. Die MTBF kann je nach den Betriebsbedingungen der Anlage und anderen Faktoren sehr unterschiedlich sein.
Was ist ein gutes MTBF-Ziel?
Ein gutes MTBF-Ziel hängt stark von der Art der Ausrüstung, der Umgebung, in der sie betrieben wird, und den geltenden Industrienormen ab. So erfordern beispielsweise kritische Systeme in der Luft- und Raumfahrt oder im Gesundheitswesen oft viel höhere MTBF-Ziele als unkritische Geräte in weniger anspruchsvollen Umgebungen. Der Schlüssel liegt darin, ein Gleichgewicht zwischen der Zuverlässigkeit und den Kosten zu finden, um sicherzustellen, dass Ausfälle nicht zu übermäßigen Ausfallzeiten, Sicherheitsrisiken oder Produktionsverlusten führen.
Um ein effektives MTBF-Ziel festzulegen, sollten Unternehmen historische Leistungsdaten, Herstellerempfehlungen und betriebliche Anforderungen wie Betriebszeitgarantien oder geplante Wartungsintervalle auswerten. In vielen Fällen kann ein Benchmarking mit ähnlichen Anlagen oder Industrienormen einen nützlichen Bezugspunkt darstellen. Die regelmäßige Überprüfung von Fehlertrends und Wartungsprotokollen ermöglicht es Unternehmen, die Erwartungen anzupassen und die Wartungsstrategien zu verbessern, um die Leistung zu optimieren.
MTBF vs MTTF and MTTR (Mean Time Between Failures vs Mean Time to Failure and Mean Time to Repair)
MTBF unterscheidet sich in einigen wichtigen Punkten von MTTR und MTTF. Während alle drei Kennzahlen wichtige KPIs für die Instandhaltung sind, konzentriert sich die MTBF (Mean Time Between Failures) auf die Intervalle zwischen den Ausfällen oder die Zeitspanne, in der eine Anlage vernünftigerweise ohne Reparaturen betrieben werden kann. Dies ist ein wichtiges Maß für die Systemzuverlässigkeit.
MTTR, or Mean Time to Repair, focuses on the amount of time it takes to repair a system. It is nearly the opposite of MTBF since the MTTR calculation uses the time the asset is not running, while the MTBF calculation uses the time the asset is running.
MTBF and MTTF, or Mean Time to Failure, are very similar. But MTBF is used for assets that can be repaired, while MTTF is used for assets or components that must be replaced.
What Is MTTR (Mean Time to Repair)?
Mean Time to Repair (MTTR) measures the maintainability of repairable machines and components. It calculates the average time to fix a failed asset, including the time it takes to test and diagnose the issue. MTTR can help reliability leaders see how much time technicians take to repair a specific machine and examine why a particular repair takes longer than expected. The goal is to keep MTTR as short as possible to reduce equipment downtime.
Instandhaltungsbetriebe können die MTTR verringern, indem sie ihre Ausrüstungskennzahlen und Reparaturprozesse analysieren, um festzustellen, wo und wie die Ausfallzeiten verringert werden können, und den Prozess durch Standardisierung der vorbeugenden Wartungsaufgaben optimieren.
Vorteile der Verfolgung der MTTR
Die Verfolgung der MTTR bringt viele organisatorische Vorteile mit sich.
Erstens hilft es den Teams, ihre Fähigkeit zu verstehen, auf Fehler zu reagieren. Eine lange MTTR kann auf verschiedene Probleme hinweisen, und die Kenntnis der MTTR macht es einfacher, Probleme zu erkennen und eine Lösung zu finden.
Eine höhere MTTR-Zahl könnte beispielsweise auf ein Ressourcenproblem hindeuten, etwa wenn nicht genügend Wartungstechniker zur Verfügung stehen oder nicht die richtigen Werkzeuge oder Ersatzteile im Bestand sind. Sie kann auch Prozessengpässe aufzeigen, etwa Probleme bei der Verwaltung von Arbeitsaufträgen oder Kommunikationsverzögerungen zwischen Teammitgliedern. Wenn Unternehmen diese Probleme erkennen, können sie Maßnahmen ergreifen, um sie zu beheben, was zu einer Verringerung der MTTR führt.
Die Verfolgung der MTTR ermöglicht auch Verbesserungen bei der Wartungsplanung. Indem sie ermitteln, wie lange Reparaturen normalerweise dauern, können Wartungsteams besser verstehen, wie und wo sie ihre Ressourcen einplanen sollten. Hohe MTTR-Werte können auf die Notwendigkeit verbesserter präventiver Wartungspraktiken hinweisen. Dadurch können diese Strategien die Reparaturhäufigkeit und ungeplante Ausfallzeiten verringern.
Unternehmen können MTTR nutzen, um datengestützte Entscheidungen darüber zu treffen, wo und wie sie in ihr Wartungsprogramm investieren sollten. Sie liefert eine quantifizierbare Kennzahl, mit der sich Investitionen in die Einstellung zusätzlicher Mitarbeiter, in die Ausbildung oder Cross-Training für das bestehende Team oder in die Implementierung von Programmen wie der vorausschauenden Wartung rechtfertigen lassen.
Die Berechnung der MTTR ist der erste Schritt zur Verbesserung der Wartungsprozesse. Letztendlich kann sie einen großen Einfluss auf die Produktion, die Ausfallzeiten und die Betriebskosten haben.
How To Calculate MTTR (Mean Time to Repair)
Calculate Mean Time to Repair by adding up the total amount of time the asset was offline for unplanned maintenance to the time it was completely restored. Then divide that number by the total number of repairs.
MTTR Calculation = Total Maintenance Downtime ÷ Number of Repairs
Denken Sie daran, dass die gesamte Wartungsausfallzeit auch die Zeit für Fehlersuche, Tests und das Warten auf Ersatzteile beinhalten kann.
What Time Counts When Calculating Mean Time to Repair?
When calculating MTTR, you should include every minute from the moment the asset stops working until it is fully operational again. This includes:
- Notification/detection time
- Travel time to the asset
- Diagnosis time
- Time waiting for parts, tools, permits, or approvals
- Actual repair/replacement time
- Testing and return-to-service time
- Administrative/paperwork time
Adding these together exposes the true cost of downtime. Many organizations, however, track a pure repair time metric separately (sometimes called wrench time) to isolate technician efficiency from supply-chain or process delays. Be consistent and clearly define which version you are reporting.
MTTR vs MTBF and MTTF (Mean Time to Repair vs Mean Time Between Failures and Mean Time to Failure)
MTTR differs from MTBF and MTTF in its focus. Instead of being a reliability metric concerned with the length of time an asset or component should last, it focuses on the length of time it takes to get the asset or component back up and running.
Die Zeit, die für die Reparatur einer Anlage benötigt wird, umfasst nicht nur die Stunden, die ein Wartungstechniker mit der Reparatur verbringt. Sie kann auch die Wartezeit auf ein Ersatzteil oder die Zeit, in der ein Techniker mit der richtigen Qualifikation für das Problem zur Verfügung steht, beinhalten. Bei der MTTR-Berechnung spielen potenziell mehrere Faktoren eine Rolle, was sie zu einem der wichtigsten KPIs macht, die analysiert und verstanden werden müssen, um die gesamte Anlagenwartung zu verbessern.
What Is MTTF (Mean Time to Failure)?
Mean Time to Failure (MTTF) measures equipment reliability and the time between one failure and the next. It is the mean time anticipated until the machinery or component fails and needs to be replaced. MTTF only applies to non-repairable assets, i.e., machinery that either cannot or should not be repaired, such as a light bulb.
Längere MTTF-Zeiten können sich erheblich auf Ihr Endergebnis auswirken, da sie Betriebsunterbrechungen minimieren, die Lebensdauer von Anlagen maximieren und effektivere Betriebs- und Wartungsentscheidungen ermöglichen. Umgekehrt können kürzere MTTF-Zeiten zu verpassten Aufträgen, unerfüllten Geschäftszielen oder zur Schädigung des Rufs Ihres Unternehmens führen.
Vorteile der MTTF-Überwachung
Die Verfolgung der MTTF hat viele Vorteile, insbesondere für Unternehmen, die sich auf vorbeugende Wartung und Zuverlässigkeit konzentrieren.
Die Verfolgung der MTTF ermöglicht es Unternehmen, den Austausch von Verschleißteilen wie Lagern und Filtern zu planen, bevor die Anlage ausfällt. Dies kann dazu beitragen, Ausfallzeiten zu minimieren, da diese Teile während geplanter Ausfallzeiten ersetzt werden können, wenn sie sich dem Ende ihrer erwarteten Lebensdauer nähern. Der Austausch von Komponenten, bevor sie ausfallen, erhöht auch die Sicherheit, da die Wahrscheinlichkeit eines katastrophalen Ausfalls verringert wird.
MTTF-Daten helfen bei der Vorhersage der Austauschrate von nicht reparierbaren Komponenten zu Budgetierungszwecken. Die Kenntnis der MTTF vereinfacht die Bestandsplanung und stellt sicher, dass die richtigen Ersatzteile vorrätig sind, ohne dass es zu einer unnötigen Überbevorratung kommt.
Wenn die MTTF eines bestimmten Teils oder einer Komponente plötzlich abnimmt, könnte dies ein Hinweis auf eine verminderte Qualität der Ersatzteile sein. In diesem Fall können Unternehmen einen alternativen Anbieter mit höherwertigen Produkten ausfindig machen, was wiederum ungeplante Ausfallzeiten und unnötige Ersatzteilkosten reduziert.
How To Calculate Mean Time to Failure (MTTF)
Calculate Mean Time to Failure by dividing the total hours of operations by the total number of machines in use.
MTTF Calculation = Total Number of Operating Hours ÷ Number of Assets
Bei der Berechnung der MTTF ist es wichtig, Daten von Komponenten zu verwenden, die identisch sind, damit Sie sicher sein können, dass Ihre Berechnung korrekt ist. Wenn Sie zum Beispiel die MTTF für Glühbirnen berechnen, verwenden Sie nur Glühbirnen mit der gleichen Wattzahl.
Wann sollte MTTF verwendet werden?
Verwenden Sie MTTF, um vorherzusagen, wann nicht reparable Komponenten oder Teile ausfallen oder ersetzt werden müssen. Die Verwendung dieser Kennzahl kann Ihnen helfen, Ihren Bestand sinnvoll zu planen, die Leistung von Lieferanten zu bewerten, um den besten Lieferanten für Ihre Komponenten auszuwählen, und Ihre Wartungsstrategie zu optimieren.
Es kann nützlich sein, um proaktive Austauschpläne zu bestimmen. So kann es beispielsweise ratsam sein, bestimmte Teile oder Komponenten zu ersetzen, wenn sich ihre MTTF nähert. Dies kann Ihnen helfen, Ausfallzeiten zu reduzieren und proaktive Maßnahmen zu ergreifen, um Ihre Anlagen in Betrieb zu halten und gleichzeitig Betriebsunterbrechungen zu minimieren.
MTTF vs MTBF and MTTR
The relationship between MTTF (Mean Time to Failure) and MTBF (Mean Time Between Failures) centers on their application to different types of systems. MTTF is used for non-repairable systems, indicating the average time until a system fails permanently and requires replacement. Conversely, MTBF is used for systems that are expected to be repaired and returned to service, reflecting the average time between failures. In scenarios where failures always result in replacements, MTTF can be analogous to MTBF, highlighting their conditional interchangeability.
| Attribute | MTBF Example | MTTR Example | MTTF Example |
|---|---|---|---|
| Scenario | Machine operates 800 hours with 4 failures. | Five repairs result in 40 total downtime hours. | Ten identical bearings fail after 5,000 hours each. |
| Calculation | 800 ÷ 4 = 200 hours | 40 ÷ 5 = 8 hours | 50,000 ÷ 10 = 5,000 hours |
| Result | MTBF = 200 hours | MTTR = 8 hours | MTTF = 5,000 hours |
| Interpretation | Equipment runs an average of 200 hours between failures. | Repairs take 8 hours on average, indicating moderate repair efficiency. | Components last approximately 5,000 hours before failure. |
| Target / Pitfall | Target may be 250+ hours; counting minor stoppages lowers MTBF. | Target may be under 6 hours; excluding wait time understates MTTR. | Target may exceed 6,000 hours; mixing environments skews results. |
Die Berechnung der MTTF aus der MTBF ist nicht direkt durchführbar, da diese Messgrößen für unterschiedliche Arten von Systemen gelten - nicht reparable bzw. reparierbare. Theoretisch kann MTTF jedoch als äquivalent zu MTBF für Komponenten betrachtet werden, die nicht repariert werden. Um stattdessen MTBF-Daten für MTTF zu verwenden, muss man davon ausgehen, dass alle Systemausfälle eher zu Ersatz als zu Reparaturen führen.
How To Improve Common Failure Metrics (MTTF, MTBF, and MTTR)
Understanding how failure metrics like MTTF, MTBF, and MTTR work is important, but once you have that data, how can you improve these critical KPIs? Since each of these metrics involves different data, improving them requires taking different actions. Here are some ideas to get you started.
How To Improve MTTF
Since the Mean Time to Failure (MTTF) calculation looks at the total number of operating hours divided by the number of assets, improving MTTF requires increasing the number of operating hours. Key ways to increase operating hours include:
- Select High-Quality Components and Assets: Since MTTF is used for non-repairable assets, improving this metric requires a measured approach to purchasing the assets or parts. Regularly review specifications and historical performance data to ensure your equipment and parts meet your operational needs and choose a new manufacturer if you notice component lifespan is shortening.
- Strategically Plan Preventive Maintenance: Optimize your preventive maintenance planning by regularly performing preventive maintenance tasks like lubrication. PM keeps machines running well, but it can also extend the lifespan of components like seals and bearings. Better yet, perform these tasks during planned downtime to minimize disruptions and keep production on schedule.
- Train Operators: Make sure staff are well-trained in proper equipment use to minimize misuse or operational errors that accelerate failure.
Even though MTTF is used for assets and components that can’t be repaired, your team can still implement best practices to extend their lifespans and cut costs.
How To Improve MTBF
Mean Time Between Failures (MTBF) tracks the average time between repairable equipment failures, reflecting reliability. A higher MTBF means fewer disruptions. To improve MTBF:
- Adopt Predictive Maintenance: Predictive maintenance, or condition-based maintenance, uses sensors to collect data directly from machines. Machine learning algorithms can read this data, predict failures, and alert your team, giving them time to replace parts or perform maintenance before failures happen.
- Improve Spare Parts Management: In the event of a failure, having the right spare parts on hand ensures your team can quickly make replacements and get your machine up and running as quickly as possible. Optimizing your critical spare parts inventory, enabling spare parts sharing between different locations, and automating reordering can all help ensure your team has quick access to the parts they need.
- Standardize Procedures: Create and enforce standard operating procedures (SOPs) for maintenance and operation to minimize human error and ensure consistency.
- Involve Operators in Maintenance: Implementing a Total Productive Maintenance (TPM) strategy can ensure operators are trained and empowered to perform basic daily inspections, cleaning, and minor maintenance tasks (the “autonomous maintenance” pillar of TPM). This promotes early detection of minor issues, reducing the burden on specialized maintenance technicians and significantly extending the time between failures.
Improving MTBF requires taking a proactive approach to maintenance by combining technology, data analysis, and process improvements to enhance equipment reliability.
How To Improve MTTR
Shortening the time spent on repairs will improve your Mean Time to Repair metric. Here are a few steps you can take to lower your MTTR:
- Streamline the Repair Process: A computerized maintenance management system (CMMS) can act as a knowledge storehouse, containing work order checklists and SOPs to streamline repairs and keep downtime as short as possible.
- Optimize inventory: This is another metric that can be improved by having the right inventory on hand and sharing hard-to-find parts between your locations. Spare parts inventory management minimizes the time technicians spend searching for spare parts or waiting on shipping, reducing MTTR and allowing repairs to be completed faster.
- Automate Work Order Management: Using work order management software can streamline maintenance tasks and shorten MTTR. A mobile work order system can automatically schedule technicians and send alerts telling them what needs to be repaired, what parts they might need, and even where the asset is located.
While the strategies above will help you drive real improvements in MTTF, MTBF, and MTTR, none of them are possible without accurate, up-to-date data and clear visibility into your maintenance performance.
Berechnung von und Berichterstattung über Fehlermetriken mit einem CMMS
Calculating KPIs like MTBF, MTTR, and MTTF requires an enormous amount of accurate, accessible data. With a computerized maintenance management system (CMMS), this data can be turned into actionable reports with just a few clicks. A CMMS simplifies the reporting of failure metrics like MTBF, MTTR, and MTTF. It can also track other maintenance KPIs and enable automated progress reports using stored data from sources like work orders, inventory management software, and integrations with other systems like PLC and BMS systems.
Diese Ergebnisse helfen Zuverlässigkeitsfachleuten bei der Optimierung von Instandhaltungsprogrammen und -prozessen und bei der Umsetzung von Vorhersagestrategien wie der zustandsorientierten Instandhaltung (CBM). Mit CBM können Instandhaltungsteams effektiver feststellen, wann eine Anlage Aufmerksamkeit benötigt, und in Verbindung mit KPIs gibt dies einen zusätzlichen Schub für das Erreichen der Ziele eines Unternehmens.
CMMS software can be configured to match how organizations track their unique MTTR, MTBF, and MTTR data. And with a CMMS, hundreds of other KPIs beyond these metrics are available. Organizations can determine the most effective KPIs for their needs and use reporting and analytics dashboards to build customized reports for tracking vital maintenance KPIs. For example, companies like Next Wave Energy Partners have used eMaint CMMS to track KPIs and streamline their maintenance strategy for 18,000+ assets across their chemical plant.
Ein CMMS durchbricht die Datensilos, die traditionell zwischen den Teams bestehen, und liefert Ihnen die Informationen, die Sie benötigen, um Wartungsprozesse zu verfeinern, Ausfallzeiten zu reduzieren und Kosten zu senken, indem Sie die KPI-Metriken Ihres Unternehmens verbessern.
Doch die Messung der Kennzahlen allein führt nicht zu einer Verbesserung der Prozesse. Bei der Verbesserung von KPIs sollten sich Unternehmen diese Fragen stellen:
- Was sind die Ziele?
- Wie sollen sie erreicht werden?
- Wer wird mit den Daten arbeiten?
Die Beantwortung dieser Fragen und die Erstellung eines Aktionsplans auf der Grundlage von CMMS-Erkenntnissen führt Unternehmen zu umsetzbaren Schritten, die zu verbesserten KPIs, geringeren Ausfallzeiten und effizienteren Abläufen führen.
Über eMaint
eMaint ist die beste CMMS-Software laut den Bewertungen von 150.000 Nutzern bei G2, Capterra und Gartner. Die Kunden sagen, dass eMaint ideal für Frontline-Teams ist, die eine schnelle Einrichtung, mobile Workflows und Einfachheit benötigen.
eMaint G2 Kundenrezensionen
"eMaint ist ein großartiges System, das wir benutzen. Sehr benutzerfreundlich und die Support-Teams sind fantastisch!" - Lisa T., Außendienstmitarbeiterin. ★★★★★ -> Rezension lesen
"Zweifellos das beste CMMS, das ich je benutzt oder gesehen habe. - Michael R., Leiter der Instandhaltung. ★★★★★ -> Rezension lesen
"Einfach das beste CMMS." - Carlos M., Koordinator für vorbeugende Wartung. ★★★★★ -> Rezension lesen
Warum Experten eMaint als die beste CMMS- und EAM-Software bezeichnen
eMaint ist ein Mobile-First CMMS
eMaint ist ein modernes, mobiles CMMS, das sich durch Einfachheit, Benutzerfreundlichkeit und Echtzeit-Zusammenarbeit für Wartungsmitarbeiter auszeichnet.
eMaint ist einfach zu bedienen
Wartungsteams schätzen die Einfachheit und die intuitive, leicht zu bedienende Oberfläche von eMaint, die es den Mitarbeitern ermöglicht, schnell zu lernen, wie sie mit der Software Zeit und Kosten sparen können.
eMaint vereinfacht die Implementierung und Bereitstellung
eMaint ist auf Schnellstart-Implementierungen spezialisiert, die Teams schnell auf den neuesten Stand bringen und den langfristigen ROI maximieren. Teams vertrauen auf Fluke, wenn es um den Goldstandard in der Kundenbetreuung geht.
eMaint ist dank der Fluke-Innovation führend im Bereich der industriellen KI
eMaint ist Teil des Fluke KI-Ökosystems, das einen eMaint KI-Assistenten, KI-gestützte vorausschauende Wartung, KI-Teilestandsvorhersage und mehr umfasst.
