El mtbf, o tiempo medio entre fallos, es una medida estad铆stica utilizada para predecir el comportamiento de un gran grupo de muestras o unidades. por ejemplo, el mtbf se puede usar para determinar los programas de mantenimiento, para determinar cu谩ntos repuestos se deben tener a mano para compensar las fallas en un grupo de unidades, o como un indicador de la confiabilidad del sistema. para poder calcular mtbf, debe conocer el total de horas de prueba realizadas durante la prueba en cuesti贸n y el n煤mero de fallas que se produjeron.
un ejemplo de c谩lculo de mtbf
Ya sea que est茅 evaluando la confiabilidad de un nuevo software o tratando de decidir cu谩ntos widgets de repuesto debe tener en su almac茅n, el proceso para calcular mtbf es el mismo.
La primera m茅trica que debe conocer es el total de "horas de unidad" de las pruebas que tuvieron lugar en su estudio de confiabilidad. imagina que tu sujeto son widgets de almac茅n y que 50 de ellos se probaron durante 500 horas cada uno. en ese caso, la unidad total de horas dedicadas a la prueba es:
50 脳 500 = 25,000 horas
a continuaci贸n, identifique el n煤mero de fallas en toda la poblaci贸n que se prob贸. En este caso, considere que hubo 10 fallas de widgets en total.
Usted sabe que se llevaron a cabo 25,000 horas de prueba en unidades y hubo 10 fallas en los widgets. divida el n煤mero total de horas de prueba por el n煤mero de fallas para encontrar el tiempo medio entre fallas:
25000 horas de unidad 梅 10 = 2500 horas de unidad
por lo tanto, en este modelo de datos en particular, el mtbr es de 2.500 unidades por hora.
poniendo el mtbr en contexto
antes de comenzar a calcular una "ecuaci贸n de confiabilidad" como mtbf, es importante entender su contexto. mtbf no est谩 destinado a predecir el comportamiento de una sola unidad; en su lugar, est谩 destinado a predecir los resultados t铆picos de un grupo de unidades. en el ejemplo anterior, sus c谩lculos no le dicen que se espera que cada widget dure 2.500 horas. en cambio, dicen que si ejecuta un grupo de widgets, el tiempo promedio entre fallas dentro del grupo es de 2,500 horas.
Otra estad铆stica: el c谩lculo mttr.
Uno de los desaf铆os de las estad铆sticas es hacer que sus modelos estad铆sticos se hagan eco de las situaciones del mundo real con la mayor precisi贸n posible. por lo tanto, es posible que sus c谩lculos de confiabilidad tambi茅n deban incluir el mttr, o el tiempo promedio de reparaci贸n, ya sea para estimar el tiempo de inactividad dentro de sus sistemas o el presupuesto de horas de personal para efectuar dichas reparaciones.
para calcular el mttr, divida el tiempo total dedicado a las reparaciones por el n煤mero de reparaciones realizadas. por lo tanto, si durante la prueba del widget de su almac茅n su equipo de mantenimiento trabaj贸 500 horas por persona y realiz贸 10 reparaciones, podr铆a extrapolar el mttr:
500 horas / persona 梅 10 = 50 horas / persona
por lo que su mttr es de 50 horas por persona por reparaci贸n. esto no significa que cada reparaci贸n llevar谩 50 horas, de hecho, puede haber un poco de disparidad entre los tiempos reales de reparaci贸n. de nuevo, esto no es una predicci贸n de que cada reparaci贸n, o incluso la mayor铆a de las reparaciones, tomar谩 50 horas por persona para llevar a cabo. simplemente le dice que cuando retroceda un paso y mire a su poblaci贸n de widgets como un todo, la poblaci贸n en general comenzar谩 a acercarse a ese promedio.