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MTBF（平均故障间隔时间）是一种用于预测机械设备故障之间时间的计算方法。接下来，我们将讨论MTBF的计算方法、需要注意的陷阱，以及如何提高MTBF。

什么是MTBF？

MTBF（Mean Time Between Failures，平均故障间隔时间）是指在正常工作时间内，设备发生固有故障之间的预测时间。换句话说，MTBF是一个维护指标，单位为小时，表示设备在没有中断的情况下能够运行多长时间。需要注意的是，MTBF仅适用于可修复的设备，并作为计划关键设备修复时不可避免的工具之一。

在计算MTBF之前，你需要理解它如何影响设备的可靠性和可用性。通常情况下，较高的可靠性和较高的可用性是并行的，但这两个术语并不能互换。可靠性是指资产或组件在特定条件下，在预定时间内执行其所需功能的能力。换句话说，它是指设备在没有故障的情况下能够按预期完成任务的可能性。以飞机为例，其使命是安全完成飞行，并将乘客平安送达目的地，而不发生严重故障。

可用性是指在需要使用时，资产或组件能够正常工作并可被访问的时间。换句话说，它是指设备随时能够执行其预定功能的可能性。可用性由系统的可靠性和故障发生后的恢复时间决定。通常，当故障发生时，可靠性和可用性是一起考虑的，因为一旦发生故障，关键变量就是尽快恢复设备的正常运行。

MTBF是衡量系统可靠性的基本指标；MTBF越高，产品的可靠性就越高。这一关系可以通过公式表示：可靠性 = e^-(时间 / MTBF)。

你可能会遇到几种MTBF的变体，它们包括：系统中止的平均时间（MTBSA）、关键故障的平均时间（MTBCF）和非计划停机的平均时间（MTBUR）。这些变体通常用于区分关键故障和非关键故障。

MTBF的计算方法

MTBF的计算方法是将设备的总运行时间（正常运行时间）除以该期间内发生的故障次数。

MTBF= 总运行时间 / 故障次数

具体分解来看，MTBF的计算步骤如下：

• 计算总运行时间：假设你有一个仓库，里面有40个小部件，每个部件经过400小时的测试。所有测试时间总和为16,000小时（40 x 400 = 16,000）。
• 确定故障次数：统计所有测试过程中发生的故障次数。假设在这次测试中，共有20次小部件发生故障。
• 计算MTBF：现在，我们知道测试的总时长为16,000小时，发生了20次故障，因此可以计算MTBF：16,000小时 / 20次故障 = 800小时。

这意味着什么呢？在这个例子中，MTBF并不是说每个小部件应该持续运行800小时，而是指在一组部件中，平均每800小时会发生一次故障。换句话说，MTBF并不是预测单个部件的行为，而是预测一组部件的行为。

需要理解的是，所谓的“时间”并不总是指实际的时钟时间；它也可能是系统实际运行的时间。例如，你可能有一台机器每天运行8小时，它的使用寿命可能是全天24小时运行的同一台机器的三倍。尽管如此，两台机器的MTBF仍然是相同的，因为它们的总运行时间是相等的。

再来看一个MTBF计算的例子。假设你有一台瓶装机，设计为每天运行12小时，这台瓶装机在正常运行10天后发生故障。在这个例子中，MTBF为120小时。

MTBF= (12小时/天 x 10天) / 1次故障 = 120小时

如果故障次数增加且故障发生时间跨度较长，那么计算MTBF就需要更多步骤。例如，假设这台瓶装机每天运行12小时，10天内发生了两次故障。第一次故障发生在运行20小时后，修复时间为2小时；第二次故障发生在运行60小时后，修复时间为3小时。为了计算MTBF，我们需要先计算总的正常运行时间。总的正常运行时间为：20小时（第一次故障前的运行时间） + 18小时（第一次故障修复后的运行时间） + 57小时（第二次故障修复后的运行时间）。

因此，MTBF的计算如下：MTBF = (20小时 + 38小时 + 57小时) / 2次故障 = 57.5小时 / 2次故障 = 57.5小时。

MTBF的误解

关于MTBF（平均故障间隔时间）有一个常见的误解，那就是将其与“设备在发生故障前的工作小时数”或“使用寿命”混为一谈。如果你得到了一个非常高的MTBF值（这并不罕见），你可能会觉得系统不可能在没有故障的情况下运行这么长时间。高MTBF值的原因在于，它们通常是基于设备在“正常”或“有用”使用寿命期间的故障率计算的，假设该设备会以相同的故障率持续下去。因此，MTBF和使用寿命之间不应存在直接的关联。你可以拥有一台MTBF非常高，但预计使用寿命却很低的设备。

Wendy Torell 和 Victor Avelar 在他们的白皮书《平均故障间隔时间：解释标准》中举了一个例子，使用人类作为示例来说明这一点。假设你有500,000名25岁的人组成的样本群体。在一年的时间里，收集这些人群体的故障数据（即死亡人数）。这些人的操作寿命是500,000 x 1年 = 500,000人年。在这一年里，共有625人死亡。因此，故障率为625次故障 / 500,000人年 = 0.125% / 年。那么，MTBF就是1 / 0.00125 = 800年。

这个例子告诉我们，尽管25岁的人群体的MTBF值很高，但他们的预期寿命（即服务寿命）要短得多，而且与MTBF值没有直接关联。

像机器一样，人类的故障率也不是恒定的。随着年龄增长，更多的故障会发生（我们的身体会磨损）。因此，唯一能够使MTBF与使用寿命相关的方法，是等到所有25岁的人群体到达生命的终点，然后才能计算出他们的平均寿命，这个数字大约是75-80年。

那么，25岁的人群体的MTBF是80年还是800年？Torell 和 Avelar 解释说，这取决于假设。在这种情况下，80年的MTBF更准确地反映了“产品”（人类）的寿命。而当涉及到机械产品时，涉及的变量更多，其中最关键的变量就是时间。

如何提高MTBF

机器故障的影响可能是重大的，通常会导致生产损失，并增加维护时间。找出故障的根本原因是解决问题、减轻故障影响，甚至预防未来故障的最佳方法，同时还能提高MTBF。以下是一些提高MTBF的方法：

• 改进预防性维护流程：一个经过深思熟虑的预防性维护计划能够大大提高MTBF。每当你能够采取主动而非被动的维护措施时，就有机会在故障发生之前进行干预。一个执行不当的预防性维护计划实际上可能会对MTBF产生负面影响。不充分的培训、缺乏或设计不良的手册和检查清单，都可能导致设备快速故障。
• 进行根本原因分析：找出故障发生的根本原因能够帮助你采取措施，避免同样的故障再次发生，或至少减少故障的频率。与预防性维护类似，根本原因分析可以通过提出长期解决方案间接提高MTBF。例如，如果你发现某个部件经常出现故障，你可以考虑用更高质量的部件替换它。
• 建立基于状态的维护：如果你能够建立一个预警系统，提前发现设备问题并采取措施避免故障，那么你可能会提高MTBF并减少停机时间。尽管建立基于状态的维护计划并不总是容易的，但你可以从实施全面生产维护计划（TPM）开始。

MTBF的潜在问题

在使用MTBF进行可靠性分析时，了解潜在的问题非常重要。MTBF的计算结果可能会因“故障”和“运行时间”的定义不同而有所差异，并且还取决于你是计算单个设备的MTBF还是整个过程的MTBF。

• MTBF假设故障率恒定：MTBF计算的一部分是统计故障次数。问题出现在当某些不可控因素导致故障时，例如暴风雨导致停电、洪水引发短路等。这些故障有时被称为“天灾”，而这些因素可能会使“故障”的定义变得模糊不清。故障是否仅指设备故障？故障是否包括任何生产中断，不论原因如何？在计算MTBF时，是否应将所有类型的停机包括在内，从而导致MTBF值较低？还是应该排除某些类型的停机，从而得到更高的MTBF值？确保你清楚在计算MTBF时包括了哪些故障，并了解为什么这些故障被选择纳入。
• 操作时间的定义不同：你何时认为设备处于“运行”状态？鉴于部件或组件在运行过程中会因承受的压力而逐渐退化，压力越大，对部件的使用寿命影响越大。举个例子，如果一辆车停在红绿灯前，它的变速箱和传动系统并没有被使用，发动机的工作压力最小，几乎没有磨损。如果你计算这辆停着的车的MTBF，是不是应该将它在红灯下的停驻时间也算入其中，还是只计算它加速并在高速下运行的时间？ 同理，你是否应该将设备的操作时间定义为任何开启的时间，还是只计算设备在正常工作负荷下的时间？如果你选择使用前者计算MTBF，那么你的MTBF值会更高，但这个值并不代表设备在正常工作负荷下持续运行的情况。因此，定义设备的操作时间对于计算MTBF至关重要。
• 选择监测的设备（坏演员）：你还需要决定是要测量整个过程的MTBF，还是只测量过程中的单个设备。需要注意的是，整个过程在任何一个关键设备故障时都会受到影响。这些关键设备被称为“坏演员”，应当被标记为影响MTBF的因素。那些选择测量整个过程的人通常会发现，由于“坏演员”的影响，他们无法得到一个较高的MTBF值。因此，建议单独测试每个设备，以避免这一问题。

如果你提前考虑到这些潜在问题，MTBF仍然是评估资产可靠性的一个有用工具。