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什么是MTBF?三个常见的MTBF问题

产品进入到维护管理阶段后,MTBF(平均故障间隔时间)是关键的一个性能指标。

与MTTF(平均故障前时间)不同,MTTF指的是产品发生故障前已经使用的时间,不包含维修时间,而MTBF则包含了维修时间。

我们说明MTBF的计算方法。

T1与T2分别是两次故障之间所间隔的时间,假设产品只有这两次故障的话,那么MTBF=(T1+T2)/2。计算方法非常简单,但是MTBF这个指标的意义在哪?

一般来说,MTBF这个指标与产品的可靠性相关,MTBF越高越好,在寿命周期内的故障和维修次数也就越低。

理解了这个概念后,大家头脑中可能还是会有下面这些疑问:

我们能够根据MTBF的时间来建立产品定期维护保养计划吗?

我们能够根据MTBF来计算产品的失效率(Failure rate)吗?

我们能够根据MTBF计算出某个时间点产品的失效概率(Probability of failure)吗?

接下来一一解答这三个问题。

一、我们能够根据MTBF的时间来建立产品定期维护保养计划吗?

答案是:不能

MTBF是根据一组数据计算得到的平均数。也就是说,将一组数据生成一个柱状图,其中平均值是MTBF。假设这个分布是正态分布,我们将得到下图所示的正态曲线,MTBF位于图表中间。

看上面的正态曲线就能知道,50%的样本MTBF是小于平均值的,如果我们以等于MTBF时间的频率实施预防计划,它将有50%的失败概率。因此,我们不能完全根据MTBF的时间来建立产品定期维护保养计划。

可以考虑以MTBF的正态分布为基础,根据能接受的风险水平制定定期维护保养计划。

二、我们能够根据MTBF来计算产品的失效率(Failure rate)吗?

答案是:可以

故障率(Failure rate):在单位时间内(一般以年为单位),产品的故障总数与运行的产品总数之比叫做故障率,常用λ表示。

例如,共有100台设备运行,一年之内出了2次故障,那么该设备的故障率为2/100=0.02次/年。

当产品的寿命服从指数分布(见下图)时,故障率的倒数就是MTBF,即平均故障间隔时间。

MTBF = 1 / λ

例如某产品A的MTBF为22万小时。22万小时约为25年,并不是说A产品能工作25年不出故障。因为MTBF=1/λ, 所以可以计算出故障率λ=1/MTBF=1/25=4%,即A产品的平均年故障率为4%,一年内,平均100台产品会有4台出故障。

要注意的一点是:虽然指数分布是可靠性分析中适用的,根据该分布,随着时间的推移,故障率会趋于一个恒定值,见下图“浴盆曲线”的中间部分。但是对于工业产品,其曲线不会这么规则,会有很多的变异的存在,不能完全生搬硬套。

三、我们能够根据MTBF计算出产品某个时间点的失效概率(Probability of failure)吗?

如前文所述,只有在指数分布中,才会有一个恒定的失效率,可以用MTBF的倒数来计算。在这个前提下,我们可以通过以下公式来计算产品在某个时间点的失效概率。

对于其他数据模型,失效率不是一个恒定值,而是随时间的变化而变化。只能通过数据建模和参数统计曲线的确定来计算失效概率。


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