wskaźniki awarii są narzędziem pomiarowym służącym do szacowania lub przewidywania żywotności dowolnego elementu wyposażenia, maszyny lub jej komponentów. We współczesnym świecie przemysłu 4.0 i w erze ciągłej komunikacji i kontroli, incydenty techniczne i przerwy w dostawie sprzętu są o wiele bardziej krytyczne niż kiedyś. Przestoje kosztują pieniądze i mogą prowadzić do poważnych konsekwencji, takich jak spóźnione terminy, opóźnienia w realizacji projektu i ostatecznie opóźnienia w płatnościach.
dlatego ważne jest, aby firmy śledziły zarówno czas pracy, jak i przestoje oraz oceniały, jak szybko i skutecznie rozwiązywane są problemy z wydajnością. MTTF jest jedną z grup powszechnie używanych kluczowych wskaźników wydajności, które pomagają analitykom zaplanować konserwację i / lub wymianę sprzętu. Te wskaźniki obejmują:
- MTTF (średni czas do awarii)
- MTBF (średni czas między awariami)
- MTTR (średni czas do odzyskania, naprawy, odpowiedzi lub rozdzielczości)
chociaż można argumentować, że takie metryki nie są tak naprawdę szczególnie przydatne same w sobie (głównie dlatego, że ważniejsze jest pytanie „jak”? nie da się zmierzyć), stanowią one dobrą podstawę do zgłębienia tego pytania.
co to jest MTTF?
MTTF oznacza średni czas do awarii i jest wartością bezpieczeństwa obliczaną zgodnie z określonymi parametrami-takimi jak liczba lat, w których maszyna lub komponent ulegnie awarii lub ulegnie niebezpiecznej awarii (MTTF z indeksem D oznacza średni czas do niebezpiecznej awarii). Te wartości bezpieczeństwa są określone przez Międzynarodową Organizację Normalizacyjną zgodnie z normą ISO 13849-1 i mogą być obliczane na podstawie podanych tabel. Możliwe jest również obliczanie średnich za pomocą wartości B10, które są oczekiwanymi wartościami bezpieczeństwa do awarii 10% komponentów. W przypadku urządzeń i komponentów pneumatycznych wartości B10 określa się na podstawie badań wytrzymałościowych urządzeń zgodnie z tabelami ISO 19973.
każdy sprzęt w pewnym momencie ulegnie awarii, ale inteligentnym podejściem jest zaplanowanie tego i działanie zanim to nastąpi (konserwacja predykcyjna). Awaria może być również względna, ponieważ może być częściowa, jeśli tylko jeden element ulegnie awarii i maszyna będzie w stanie kontynuować pracę. Alternatywnie, całość może pójść w dół, w tym przypadku jest to całkowita porażka. W najprostszej definicji awaria oznacza, że komponent, urządzenie lub system nie jest już w stanie uzyskać określonych wyników, których potrzebujesz. Dotyczy to również bardziej abstrakcyjnych awarii, takich jak zmniejszenie oczekiwanej wydajności jednostki, nawet jeśli maszyna nadal działa.
przewidywanie i prawidłowe radzenie sobie z awariami może znacznie zmniejszyć ich negatywny wpływ, i tu pojawia się monitorowanie tych krytycznych wskaźników. Wiedza o tym, jak obliczyć MTTF zastąpi zgadywanie wiarygodnymi twardymi danymi do analizy. Prowadzi to następnie do świadomych decyzji dotyczących planowania konserwacji i napraw. Rejestrowanie wszystkich tych informacji może być żmudne, ale jest to niezbędna rutyna, jeśli operacje mają być ulepszone. Wykonywanie tego ręcznie jest również czasochłonne, ale obecnie istnieją aplikacje, które umożliwiają zapisanie tych informacji na urządzeniu i które automatycznie wykonują niezbędne obliczenia. Kluczowym czynnikiem jest to, że dane muszą być kompletne, dokładne i wiarygodne, ponieważ wprowadzenie błędów lub pominięć w rejestracji uczyni informacje bezużytecznymi. Co gorsza, reagowanie na błędne dane może spowodować pojawienie się nowych i nieprzewidzianych problemów.
Większość branż i aplikacji biznesowych opiera się na tych metrykach MTBF, MTTF i MTTR, chociaż dane będą naprawdę wiarygodne tylko wtedy, gdy będą mierzone przez cały okres użytkowania produktu. Krótkoterminowe awarie sprzętu, takie jak żarówki, będą oczywiście łatwiejsze do śledzenia niż złożona maszyna o żywotności wielu lat, więc na koniec dnia wiele z tych prognoz to tylko średnie oparte na prawdopodobieństwie.
aby Statystyki błędów były naprawdę znaczące, wymagają one znacznej ilości wiarygodnych i istotnych danych. Ogólnie rzecz biorąc, przy obliczaniu metryk do analizy Dane wejściowe muszą zawierać historię konserwacji zawierającą co najmniej następujące informacje:
- czas pracy (w oparciu o całkowite oczekiwane godziny pracy minus całkowity czas przestoju)
- Liczba nieodwracalnych awarii sprzętu
w obliczeniach dotyczących kosztów należy uwzględnić również liczbę godzin pracy przeznaczanych na konserwację.
Jak obliczyć MTTF
MTTF jest średnią arytmetyczną, obliczoną przez podzielenie całkowitego czasu pracy przez liczbę jednostek, które nie działają nieodwracalnie.
aby uzyskać rozsądną średnią, musisz porównać próbki, ponieważ jedna jednostka może trwać znacznie dłużej niż inna. Jednym prostym przykładem są żarówki (ponieważ można je uruchamiać stale, aż się wypalią). Chcesz wiedzieć, jak długo średnio pewna marka żarówki będzie trwać. Będziesz potrzebował próbki o dobrej wielkości, aby uzyskać dane, które są statystycznie istotne, więc dla celów demonstracyjnych nazwijmy to 100. Będziesz również musiał stworzyć te same warunki operacyjne dla każdego elementu, aby zapewnić równość w testowaniu i może upłynąć sporo czasu, dopóki żarówka nie ulegnie nieodwracalnej awarii.
podczas testów okazało się, że 25 żarówek trwało 1000 godzin, 25 trwało 1050 godzin, 25 wypaliło się po 990 godzinach, a 25 osiągnęło tylko 950 godzin. W sumie ilość godzin pracy żarówki wynosi 3990. Dzieląc tę liczbę przez cztery, MTTF wychodzi jako 997,5 godziny. Jest to wyraźnie uproszczone obliczenie, a w rzeczywistości trzeba by dodać wszystkie 100 różnych razy razem, ale służy do wykazania Zasady.
oczywiście żarówki są bardzo podstawowym przykładem, a większość wskaźników awarii będzie używana w bardziej złożonych urządzeniach. Na przykład w elektronice funkcja bezpieczeństwa zazwyczaj składa się z kanałów wejściowych, wyjściowych i logicznych wraz z ich połączeniami, a MTTF powinien być określony przez producenta. Śledzenie MTTF jest jednak kluczową częścią cyklu konserwacji i powinno pomóc w odwróceniu praktyk inżynierskich od tradycyjnego podejścia reaktywnego na rzecz konserwacji predykcyjnej.