MTBF:Ikhtisar Lengkap

MTBF adalah perhitungan yang digunakan untuk memprediksi waktu antara kegagalan sepotong mesin. Di bawah ini, kami akan membahas penghitungan MTBF, jebakan MTBF yang harus diperhatikan, dan cara meningkatkan MTBF Anda.

Apa itu MTBF?

Mean time between failures (MTBF) adalah prediksi waktu antara kegagalan bawaan dari sebuah mesin selama jam operasi normal. Dengan kata lain, MTBF adalah metrik pemeliharaan, yang direpresentasikan dalam jam, yang menunjukkan berapa lama suatu peralatan beroperasi tanpa gangguan. Penting untuk diperhatikan bahwa MTBF hanya digunakan untuk item yang dapat diperbaiki dan sebagai salah satu alat untuk membantu merencanakan perbaikan peralatan utama yang tak terhindarkan.

Sebelum menghitung MTBF, Anda perlu memahami pengaruhnya terhadap keandalan dan ketersediaan. Memiliki keandalan dan ketersediaan yang tinggi biasanya berjalan bersamaan, tetapi istilahnya tidak dapat dipertukarkan. Keandalan adalah kemampuan suatu aset atau komponen untuk menjalankan fungsinya yang diperlukan dalam kondisi tertentu untuk jangka waktu yang telah ditentukan. Dengan kata lain, kemungkinan sebuah mesin akan melakukan apa yang seharusnya dilakukan tanpa kegagalan. Pikirkan sebuah pesawat terbang; misinya adalah menyelesaikan penerbangan dengan aman dan membawa penumpang ke tujuan mereka tanpa kegagalan fatal.

Ketersediaan adalah waktu aset atau komponen beroperasi dan dapat diakses saat dibutuhkan untuk digunakan. Dengan kata lain, kemungkinan sebuah mesin berada dalam keadaan untuk melakukan fungsi yang dimaksudkan pada waktu tertentu. Ketersediaan ditentukan oleh keandalan sistem dan waktu pemulihannya saat terjadi kegagalan. Ketersediaan biasanya dilihat bersamaan dengan keandalan karena, begitu terjadi kegagalan, variabel kritis beralih untuk menyiapkan dan menjalankan aset secepat mungkin.

MTBF adalah ukuran dasar keandalan sistem; semakin tinggi MTBF, semakin tinggi keandalan suatu produk. Hubungan ini diilustrasikan dalam persamaan:Keandalan =e-(waktu/MTBF) .

Ada beberapa variasi MTBF yang mungkin Anda temui. Mereka adalah waktu rata-rata antara pembatalan sistem (MTBSA), waktu rata-rata antara kegagalan kritis (MTBCF) dan waktu rata-rata antara penghapusan tidak terjadwal (MTBUR). Kemungkinan besar Anda akan melihat variasi ini saat membedakan antara kegagalan kritis dan non-kritis.

Perhitungan MTBF

MTBF dihitung dengan mengambil total waktu aset berjalan (uptime) dan membaginya dengan jumlah kerusakan yang terjadi selama periode waktu yang sama.

MTBF =Total waktu aktif / # Kerusakan

Dirinci, perhitungan MTBF mungkin terlihat seperti ini:

• Temukan total waktu aktif: Bayangkan Anda memiliki gudang yang penuh dengan widget, dan 40 di antaranya diuji masing-masing selama 400 jam. Total jam yang dihabiskan untuk pengujian sama dengan 16.000 jam (40 x 400 =16.000).
• Cari tahu jumlah kegagalan: Identifikasi jumlah kegagalan di seluruh jumlah widget yang diuji. Untuk contoh ini, pertimbangkan ada 20 kegagalan widget.
• Hitung MTBF: Sekarang kita tahu pengujian dilakukan selama 16.000 jam dengan 20 kegagalan widget, kita dapat menghitung MTBF:16.000 jam / 20 kegagalan =800 jam .

Jadi apa maksud dari ini? Dalam contoh ini, MTBF tidak menyarankan bahwa setiap widget harus bertahan 800 jam. Dikatakan jika Anda menjalankan sekelompok widget, waktu rata-rata antara kegagalan dalam grup yang diuji adalah 800 jam. Dengan kata lain, MTBF tidak dimaksudkan untuk memprediksi perilaku komponen tunggal; itu memprediksi perilaku sekelompok komponen.

Penting untuk dipahami bahwa ketika mendefinisikan "waktu", itu mungkin tidak selalu berarti waktu jam; itu bisa menjadi waktu di mana sistem benar-benar digunakan. Misalnya, Anda mungkin memiliki mesin yang telah dijalankan delapan jam sehari yang dapat bertahan tiga kali lebih lama dari mesin yang sama persis yang berjalan 24 jam sehari. MTBF untuk kedua mesin sama karena keduanya memiliki jumlah jam operasi yang sama.

Mari kita lihat contoh lain dari perhitungan MTBF. Katakanlah Anda memiliki mesin pembotolan yang dirancang untuk beroperasi selama 12 jam sehari. Mesin pembotolan rusak setelah beroperasi secara normal selama 10 hari. MTBF dalam contoh ini adalah 120 jam.

MTBF =(12 jam per hari x 10 hari) / 1 perincian =120 jam

Perhitungan MTBF membutuhkan lebih banyak langkah ketika Anda memiliki periode waktu yang lebih lama dengan meningkatnya kejadian kegagalan. Misalnya, katakanlah mesin pembotolan yang beroperasi selama 12 jam sehari gagal dua kali dalam 10 hari. Kegagalan pertama terjadi 20 jam dari waktu mulai dan membutuhkan waktu dua jam untuk diperbaiki. Kegagalan kedua terjadi 60 jam dari waktu mulai dan membutuhkan waktu tiga jam untuk diperbaiki. Menghitung total waktu aktif untuk persamaan MTBF memerlukan penambahan 20 (periode waktu aktif awal), 18 (awal periode waktu henti pertama dikurangi akhir periode waktu henti pertama) dan 57 jam (awal periode waktu henti kedua dikurangi akhir periode waktu henti).

Jadi, sekarang perhitungan MTBF terlihat seperti ini:MTBF =(20 jam + 38 jam + 57 jam) / 2 kerusakan atau 57,5 ​​jam / 2 kerusakan =57,5 ​​jam .

Kesalahpahaman MTBF

Salah satu kesalahpahaman terbesar tentang MTBF adalah bahwa hal itu sama dengan jumlah jam operasi sebelum kegagalan atau "masa pakai". Jika Anda mendapatkan angka MTBF yang sangat tinggi (tidak jarang), Anda mungkin berpikir tidak mungkin sistem dapat beroperasi selama ini tanpa kegagalan. Alasan tingginya angka MTBF adalah karena sebagian besar didasarkan pada tingkat kegagalan aset ketika aset tersebut masih dalam masa pakai "normal" atau "berguna", dengan asumsi aset tersebut akan gagal pada tingkat itu selamanya. Karena alasan inilah seharusnya tidak ada korelasi antara umur layanan dan MTBF. Anda dapat memiliki peralatan dengan MTBF yang sangat tinggi tetapi masa pakai yang diharapkan rendah.

Sebuah contoh yang baik dari hal ini diletakkan oleh Wendy Torell dan Victor Avelar dalam whitepaper mereka Mean Time Between Failure:Explanation Standards using human being. Katakanlah Anda memiliki 500.000 anak berusia 25 tahun dalam populasi sampel. Selama rentang satu tahun, data dikumpulkan tentang kegagalan (kematian) untuk populasi ini. Kehidupan operasional populasi adalah 500.000 x 1 tahun =500.000 orang tahun. Sepanjang tahun, 625 orang gagal (meninggal). Ini membawa tingkat kegagalan menjadi 625 kegagalan / 500.000 orang tahun =0,125% / tahun. Jadi, MTBF kita adalah 1 / 0,00125 =800 tahun.

Ini menunjukkan kepada kita bahwa, meskipun manusia berusia 25 tahun memiliki nilai MTBF yang tinggi, harapan hidup (tingkat layanan) mereka jauh lebih pendek dan tidak berkorelasi.

Manusia, seperti mesin, tidak menunjukkan tingkat kegagalan yang konstan. Seiring bertambahnya usia manusia, lebih banyak kegagalan terjadi (tubuh kita aus). Karena kasusnya demikian, satu-satunya cara untuk menghitung MTBF sehingga berkorelasi dengan umur layanan adalah dengan menunggu seluruh populasi berusia 25 tahun mencapai akhir hidupnya; maka rentang hidup rata-rata dapat dihitung. Ini menempatkan angka itu sekitar 75-80 tahun.

Jadi, apakah MTBF untuk usia 25 tahun 80 atau 800? Torrell dan Avelar menjelaskan bahwa ini semua tentang asumsi. Dalam hal ini, MTBF 80 tahun lebih mencerminkan umur produk (manusia). Dalam hal hal-hal seperti melacak produk dari mesin, Anda memiliki lebih banyak variabel, yang terbesar adalah waktu.

Cara Meningkatkan MTBF

Dampak dari kegagalan mesin dapat menjadi signifikan. Ini menyebabkan hilangnya produksi dan peningkatan waktu yang dihabiskan untuk pemeliharaan. Mendapatkan akar penyebab kegagalan adalah cara terbaik untuk menemukan, mengurangi, atau bahkan mencegah kejadian di masa mendatang, sambil meningkatkan MTBF Anda dalam prosesnya. Ada beberapa cara untuk meningkatkan MTBF.

• Meningkatkan proses pemeliharaan preventif: Rencana pemeliharaan preventif yang dipikirkan dengan matang dapat sangat meningkatkan MTBF Anda. Kapan pun Anda bisa proaktif alih-alih reaktif dalam hal pemeliharaan, ini memberi Anda kesempatan untuk menghentikan kegagalan sebelum terjadi. Rencana pemeliharaan preventif yang dijalankan dengan buruk sebenarnya dapat memiliki efek sebaliknya pada MTBF. Pelatihan yang buruk, kurangnya atau desain manual dan daftar periksa yang buruk dapat menyebabkan kerusakan yang cepat.
• Lakukan analisis akar masalah: Mencari tahu mengapa sesuatu gagal memberi Anda kunci untuk mencegah kegagalan itu terjadi di masa depan atau setidaknya terjadi sesering mungkin. Seperti pemeliharaan preventif, analisis akar penyebab secara tidak langsung dapat meningkatkan MTBF dengan memberikan solusi jangka panjang. Misalnya, jika Anda melihat ada suku cadang yang cukup sering rusak, Anda mungkin melihat apakah Anda dapat menggantinya dengan suku cadang berkualitas lebih tinggi.
• Buat pemeliharaan berbasis kondisi: Jika Anda memiliki kemampuan untuk menerapkan sistem peringatan dini untuk mendeteksi masalah peralatan sebelum menyebabkan kegagalan, Anda berpotensi meningkatkan MTBF dan mengurangi waktu henti. Meskipun tidak selalu mudah untuk membuat rencana pemeliharaan berbasis kondisi, Anda dapat memulai dengan menerapkan rencana pemeliharaan produktif total.

Potensi Masalah dengan MTBF

Penting untuk mengetahui potensi masalah yang dapat muncul dari perhitungan MTBF saat menggunakannya untuk analisis keandalan. MTBF dapat berbeda tergantung pada bagaimana Anda mendefinisikan hal-hal tertentu seperti "kegagalan" dan "waktu pengoperasian" serta apakah Anda mengukur setiap bagian peralatan atau keseluruhan proses.

• MTBF mengasumsikan tingkat kegagalan yang konstan: Bagian dari persamaan MTBF Anda adalah jumlah kegagalan. Masalah dengan ini muncul ketika ada hal-hal di luar kendali Anda yang mengakibatkan kegagalan, seperti badai yang menyebabkan pemadaman listrik, korsleting karena banjir, dll. Ini kadang-kadang disebut sebagai "perbuatan Tuhan" dan dapat meninggalkan definisi kegagalan terbuka untuk interpretasi. Apakah kegagalan hanya kehancuran? Apakah kegagalan setiap saat produksi berhenti apa pun penyebabnya? Haruskah Anda memasukkan setiap jenis kegagalan saat menghitung MTBF, memberi Anda nilai MTBF yang lebih rendah? Atau haruskah Anda mengabaikan kategori penghentian tertentu, yang menghasilkan nilai MTBF yang lebih tinggi? Pastikan Anda mengetahui kegagalan mana yang disertakan saat menghitung MTBF dan mengapa kegagalan tersebut dipilih.
• Definisi waktu pengoperasian yang berbeda: Kapan Anda mempertimbangkan aset di pabrik Anda untuk beroperasi? Mengingat gagasan bahwa bagian atau komponen terdegradasi oleh tekanan yang mereka alami selama operasi, semakin besar tekanan, semakin besar dampak dari masa operasi bagian. Contoh yang bagus dari ini adalah mobil berhenti di lampu merah. Saat duduk di lampu merah, girboks dan drivetrain mobil tidak digunakan, sehingga mesin berjalan di bawah tekanan yang paling sedikit dan mengalami sedikit keausan. Jika Anda menghitung MTBF dari mobil yang sedang diam, apakah Anda akan memasukkan waktu idle saat berhenti di lampu merah atau hanya waktu mobil tersebut berakselerasi dan beroperasi pada kecepatan tinggi?

  Sejalan dengan itu, haruskah Anda mempertimbangkan waktu pengoperasian untuk peralatan Anda setiap kali peralatan dihidupkan atau hanya saat beroperasi di bawah beban kerja normal? Jika Anda memilih untuk menggunakan yang pertama untuk perhitungan MTBF Anda, nilai MTBF Anda akan lebih tinggi, tetapi nilai itu tidak akan mewakili mesin yang terus berjalan di bawah beban kerja normal dan hampir tidak pernah berhenti. Itulah mengapa penting untuk menentukan waktu pengoperasian untuk semua aset yang ingin Anda gunakan dengan MTBF.

• Memilih peralatan untuk dipantau (aktor jahat): Anda juga harus menentukan apakah Anda ingin mengukur seluruh proses atau bagian individual dari peralatan dalam proses itu. Satu hal yang perlu diperhatikan di sini adalah bahwa seluruh proses menderita setiap kali satu aset kritis gagal. Aset penting ini disebut sebagai "aktor jahat" dan harus ditandai sebagai penyebab kerugian di MTBF.

  Mereka yang memilih untuk mengukur seluruh proses untuk kalkulasi MTBF sering kali menemukan bahwa mereka tidak dapat mencapai nilai MTBF yang tinggi karena "aktor jahat". Sebaiknya uji setiap peralatan untuk menghilangkan masalah ini.

Jika Anda mempertimbangkan potensi masalah ini sebelumnya, MTBF masih dapat menjadi alat yang berguna saat mengevaluasi keandalan aset Anda.