平均故障時間 (MTTF):資産寿命を予測するための重要な KPI

平均故障時間 (MTTF) は、修理できないため交換が必要な資産の寿命を追跡するために使用されるメンテナンス重要業績評価指標 (KPI) です。これらの資産の寿命を知ることで、企業は在庫、生産、メンテナンスに関して戦略的な決定を下し、機器の稼働時間を最大限に確保することができます。

MTTF は、資産のインストールから障害発生時点までの時間を測定します。これは、各アイテム、部品、コンポーネントが交換する必要があるまでに持続する平均時間数を示します。

MTTF は、特に修復できない資産に使用されます。通常、これらの資産を交換する方が、修理するよりも費用がかからず、効率的です。

そのため、平均故障時間は、以下のような小規模な資産や、より大きな機械内の個々のコンポーネントにとって役立つ計算となります。

• 電球
• ホイール
• コンベアローラー
• ボールベアリング
• ファンベルト
• トランジスタ

部品の MTTF を知ることで、メンテナンス チームは、より大きな生産資産を構成する部品の信頼性をより明確に理解できるようになります。また、実用的な洞察も得られるため、メンテナンスのニーズに先駆けて対応できます。

個々のコンポーネントの中には修理できないものもありますが、多くの場合、それらはより大きな修理可能な資産の一部です。これらのコンポーネントの寿命と信頼性は、機器の稼働時間と大規模な資産の全体的なパフォーマンスに大きな影響を与える可能性があります。

メンテナンス チームが各コンポーネントの MTTF を把握すると、その数値を使用して在庫を管理し、部品をいつ購入するかについてより賢明な決定を下すことができます。たとえば、ジャストインタイムの製造環境では、MTTF メトリクスを使用して部品をいつ注文するかを予測し、必要なときに部品が届くようにすることができます。

MTTF はどのように計算しますか? 

MTTF を計算するには、資産の履歴に関する知識が必要です。その特定の部品が何個使用されていたのか、また個々の部品がどれくらいの期間使用されたのかを知る必要があります。具体的には、最初の設置から故障/交換までに各部品が使用された時間を計算する必要があります。データが多いほど、MTTF の計算がより正確になります。

そのため、MTTF は比較的早く故障するコンポーネントに最適です。そうしないと、より耐久性の高い機器の MTTF スコアを決定するのに何年もかかることになります。 MTTF は同一のアセット間でのみ計算されるべきであることに留意することも重要です。

たとえば、電球の MTTF を計算する場合は、必ず同じワット数の電球のみを使用してください。このような変数の違いは、不正確で使用できない結果につながります。

独自の計算式で MTTF を計算する方法は次のとおりです。

平均故障時間の計算式 (MTTF 計算式)

資産の MTTF は、総稼働時間を使用中の特定の資産の数で割ることによって計算されます。

MTTF の公式を使用して計算できます。

総稼働時間 / 資産数 =MTTF

稼働時間は複数の資産に分割されているため、それらの合計時間を合計する必要があります。たとえば、特定のタイプの電球の MTTF を計算しようとしている場合は、各電球の寿命が必要になります。

平均故障時間の計算例

たとえば、電球が 6 つあり、寿命が 1,000 時間の電球が 3 つ、寿命が 1,200 時間の電球が 3 つあるとします。電球は合計 6,600 時間動作します。 MTTF の計算は次のようになります。

総動作時間 6,600 時間 / 電球 6 個 =1,100 時間

したがって、各電球の MTTF は 1,100 時間になります。

MTTF は高くすべきですか、それとも低くすべきですか?

MTTF は障害が発生するまでの平均時間数であるため、MTTF が高いほど優れています。これは、アセットが故障する前に長持ちすることを意味します。

MTTF が低いということは、MTTF が高い資産と比較して、資産がより早く故障する可能性が高いことを示します。したがって、「MTTF の向上」を目指す場合は、より高い数値を目指すことになります。ただし、各資産には独自の MTTF があることに留意することが重要です。たとえば、ベアリングの MTTF は 4,000 時間と高くても、コンベア ベルトの MTTF 4,000 時間は許容できないほど低い場合があります。すべてはアセットとそのアプリケーションに依存します。

優れた MTTF とは何ですか?

MTTF の計算に数値を入力した後、それが資産にとって適切な MTTF であるかどうかをどのように判断すればよいでしょうか?この質問に対する普遍的な答えはありませんが、メンテナンス チームは、適切な MTTF を達成しているかどうかを確認するために、いくつかの要素を考慮することがあります。

• 予想されるライフサイクル :MTTF をコンポーネントの予想ライフサイクル (メーカーが提供するライフサイクル、または独自の履歴データに基づくライフサイクル) と比較します。 MTTF が長い場合は、コンポーネントが予想よりも長く持続し、「良好な」 MTTF が得られていることを意味します。ただし、MTTF が予想より短い場合は、メンテナンス方法を調整するか、新しいサプライヤーから部品を購入する必要があることを示している可能性があります。
• 動作環境 :資産の使用環境は MTTF に影響を与える可能性があります。過酷な環境で運用されている資産の適切な MTTF は、業界標準よりも短い可能性がありますが、全体のコンテキストで考慮すると、それでも優れている可能性があります。たとえば、非常に湿度の高い環境で動作するボール ベアリングは、湿度の低い環境で動作するボール ベアリングよりも MTTF が短くなる可能性がありますが、どちらの MTTF 値も「良好」であるとみなされる可能性があります。
• コンポーネントのばらつき :同じカテゴリ内であっても、すべてのコンポーネントが同じように作成されるわけではありません。材料の品質、設計、製造プロセスの違いはすべて MTTF に影響を与える可能性があります。結果を比較するときは、MTTF を正確に把握するために、同じメーカー、モデル、メーカーのコンポーネントを参照していることを確認してください。
• メンテナンスと使用パターン :MTTF は、予防保守がどの程度一貫して実行されるか、また資産がどのように使用されるかによっても異なります。過剰なワークロードやランタイム、不適切なインストール、メンテナンス タスクのスキップなどにより、MTTF が短くなる可能性があります。

適切な MTTF はさまざまな変数に依存しますが、この指標を追跡し、時間の経過とともにどのように変化するかを観察することは、メンテナンス管理を成功させるための重要な部分です。

MTTF が重要な指標である理由

MTTF は信頼性エンジニアリングと保守管理における重要な指標であり、いくつかの重要な利点をもたらします。まず、修理不可能なコンポーネントの予想寿命が明確に示されるため、組織は交換の計画を立て、在庫を効果的に管理できます。コンポーネントの予想平均寿命を理解することで、企業はタイムリーな交換スケジュールを立てて、ダウンタイムを最小限に抑え、業務効率を維持できます。

次に、MTTF は品質保証と製品開発に不可欠です。さまざまなコンポーネントの MTTF を分析することで、エンジニアは改善すべき領域を特定し、製品の全体的な信頼性を向上させることができます。これにより、顧客満足度が向上し、保証請求が減少します。 MTTF はコスト管理においても重要な役割を果たします。コンポーネントの寿命を予測することで、企業は交換やメンテナンス活動の予算をより正確に立てることができ、予期せぬ出費を回避できます。

さらに、MTTF は安全性が重要なアプリケーションにとって不可欠です。航空宇宙、ヘルスケア、自動車などの業界では、MTTF を理解することでコンポーネントが故障する前に交換できるようになり、致命的な故障を防ぎ、ユーザーの安全が確保されます。全体として、MTTF は、組織の信頼性の向上、コストの管理、運用の安全性の確保に役立つ不可欠な指標です。

MTTF はメンテナンスに関する重要な質問への回答に役立ちます

MTTF の計算方法を知ることは、チームが戦略的な運用上の決定を下すのに役立ちます。たとえ修理できないアイテムに使用されるとしても、ビジネスで使用するさまざまなアイテムの MTTF を知っておくと、稼働時間を最大化し、コストを節約することができます。

MTTF を平均故障時間として定義することもできます。これは各部品の持続時間を保証するものではありませんが、平均を知ることは役に立ちます。

ここでは、MTTF が回答に役立つメンテナンスに関する重要な質問をいくつか紹介します。

予防メンテナンスにより資産の寿命を延ばすことができますか?

MTTF は、修復できない資産に最適です。ただし、予防保守を実行することで、特定の資産の寿命を延ばすことができます。たとえば、ボール ベアリングに潤滑油を供給すると、耐用年数を延ばすことができます。メーカーの推奨に従って他の資産を使用することで、その耐用年数を延ばすこともできます。

MTTF を理解すると、予防保守によって特定の部品の寿命がどの程度延びるかを測定するのに役立ちます。この情報を利用して、メンテナンス チームは、その部品の予防メンテナンスを実施する価値が努力に値するのか、それとも、Run-to-Fail アプローチの方が時間とコスト効率が高いのかを判断できます。

入手可能な交換部品の品質はどのようなものですか?

交換部品の品質は資産の全体的な寿命に影響を与えるため、高品質の部品を選択することが機器の寿命を延ばし、全体的な効率を確保する鍵となります。 MTTF は交換部品の品質を示すことができるため、将来の交換部品を購入する際に、より適切な購入決定を行うことができます。

部品メーカーは、あなたがこれまで使用してきた部品の寿命と品質に影響を与える決定を下す可能性があります。各アイテムの MTTF スコアを把握し、それを時間の経過とともに追跡すると、全体的な品質が低下しているかどうかを確認できます。そうなった場合は、別のサプライヤーから部品を購入する時期が来たことを示している可能性があります。

交換部品はいつ注文する必要がありますか?

何を決定するのに役立つだけでなく、 部品を購入する場合、MTTF をいつ購入するかを決定するために使用できます。 交換部品を購入するため。スペアパーツの在庫を手元に置いておくことは、スペースとコストの制約により、常に実現可能であるとは限りません。さらに、素材によっては時間の経過とともに劣化するため、長期保存できないものもあります。

メンテナンス チームは代わりに MTTF を使用して部品の注文を最適化し、交換品が必要になる直前に届くようにすることができます。堅牢なコンピューター保守管理システム (CMMS) は、在庫の内容とその場所を追跡し、サプライ チェーンのリード タイムを予測することで在庫を最適化するのに役立ちます。 CMMS はアイテムの履歴 MTTF を追跡し、それを活用して在庫を効果的に管理することもできます。

MTTF の課題:克服する方法

他のメンテナンス指標と同様に、MTTF にも課題があります。たとえば、メンテナンス チームは MTTF を正確に計算することが難しいと感じることがあります。 MTTF の公式を知っているだけでは十分ではありません。 MTTF データを収集して分析するには、適切なツール、インフラストラクチャ、戦略を導入することが重要です。

MTTF 式のデータが不足している

平均故障時間の式を正確にするには大量のデータが必要です。機械の故障をランダムにサンプリングしても、信頼できる結果は得られません。 MTTF を計算するときに正確な結果を得るには、資産の稼働時間と障害の数に関する大量のサンプルが必要です。

MTTF を計算する際の資産ライフサイクルの課題

耐用年数が長い資産の場合、MTTF を計算するのは難しい場合があります。資産が故障するまでに長時間稼働する可能性がある場合、平均故障時間を計算することが困難になります。

一貫性のない故障率は MTTF の計算式に影響を与えます

MTTF は、資産が常に一定の割合で障害を起こすことを前提としています。残念ながら、これは常に真実であるとは限りません。現実の世界では、状況は常に変化しています。新しいマシン、スケジュールの変更、環境要因はすべて、資産のパフォーマンスと故障率に影響を与えます。

MTTF を計算する際の課題を克服する

MTTF は重要な指標ですが、1 つの指標や KPI だけに依存しないでください。 MTBF (平均故障間隔) および MTTR (平均修復時間) とともに MTTF を追跡することがベスト プラクティスです。そうすることで、資産の健全性をより完全に把握できるようになります。

優れた CMMS を使用すると、データ収集の問題を解決できます。また、CMMS を使用すると、幅広いメンテナンス KPI と指標の追跡がはるかに簡単になります。

違いを学ぶ:MTTF、MTBF、MTTR、FIT、MTTFd

メンテナンスの有効性を測定するのに役立つさまざまな指標があります。 MTTF は、業務の貴重なスナップショットの 1 つにすぎず、修復できない資産を追跡して対応するのに役立つ基盤です。しかし、修復可能な資産についてはどうでしょうか?考慮する必要がある重要な指標が多数あります。最も重要なものの 2 つは、平均故障間隔 (MTBF) と平均修復時間 (MTTR) です。 MTBF は、修復可能なシステムにおける 2 つの障害の間の予想時間を表します。一方、MTTR は、テストと診断にかかる時間を含め、障害が発生した資産を修正するのにかかる平均時間を測定します。

MTBF と MTTF の違いは何ですか?

MTBF と MTTF はどちらも有用な指標です。これらは、チームがメンテナンス手順の開発と反復に使用できる貴重な情報を提供し、プラント全体のプロセスの継続的な改善を保証します。

MTBF (平均故障間隔) は、修復可能な資産に使用されます。この値は、メンテナンスが必要になるまでに資産がベスト エフォートで動作できる平均時間を示します。 MTBF によって測定される時間の長さは、完全な故障間の時間ではありません。代わりに、最適に動作するために資産を修復する必要があるまでの時間です。

たとえば、資産がまだ動作可能であるものの、予想よりも動作が遅い、または会社のベスト プラクティスで許容されているよりも動作が遅い場合、その資産は修復する必要があるため、障害に達しています。

MTTF (平均故障時間) は、交換が必要な資産に使用されます。これらの資産は完全に修復不可能である可能性もあれば、単に修復するのに多大な時間と労力がかかるため、企業はそれらを交換することを選択する可能性があります。

たとえば、推定寿命が 15 年で修理可能な製造装置の MTTF を計算することはおそらくないでしょう。ただし、製造装置が最適に動作するために必要なファン ベルトの MTTF を計算することになります。この部品は、資産の耐用年数にわたって何十回も交換する必要がある場合があります。

大きな資産の MTTF は計算しませんが、間の平均時間を計算します。 失敗。これにより、機器を修理する必要がある頻度がわかり、保守チームが予防保守についての決定を下すのに役立つ有益な情報が得られます。おそらく最終的には資産を交換する必要がありますが、必要に応じて修理することで良好な状態を維持できます。

MTTF の使用方法

電球やボール ベアリングなどの一般的なアイテムの MTTF を追跡するのは、気が遠くなるかもしれません。この指標を正しく計算するには、適切な記録管理が必要です。これにより、大量の事務処理が必要になったり、デジタル スプレッドシートでデータを追跡するのに時間がかかったりする可能性があります。

ただし、CMMS はこれらのメトリクスを自動的に追跡することで役立ちます。 eMaint のような包括的な CMMS は、ワイヤレス接続されたセンサー、統合在庫管理、スマート ソフトウェアを利用してオンデマンドでレポートを生成できるため、必要なすべての MTTF データをすぐに入手できます。

MTTF を使用する場合

特定のパーツの MTTF を計算したら、次の場合にそれを使用できます。

• 購入の意思決定:各パーツの MTTF を知ることは、パーツをどこに注文するかを決めるのに役立ちます。
• メンテナンス手順の調整:MTTF スコアは、寿命が延びる可能性がある特定のパーツの MTTF を高めるためにメンテナンス手順を調整するかどうかを決定するのに役立ちます。
• 運用予算の作成:各パーツの MTTF を知ることで、一定期間にパーツにかかる費用を見積もることができます。
• 在庫戦略の策定:スペアパーツの平均寿命がわかれば、それらを手元に置いておく必要があるかどうか、またどのくらいの頻度で注文すべきかを決定できます。

KPI と MTTF などの障害指標は、メンテナンス プログラムの成功を測定するための鍵となります。製造工場は競争力を維持するために、これまで以上に生産性を高める必要があります。増え続ける需要に対応するため、メンテナンスおよび信頼性チームは、古い慣行を徹底的に見直し、新しい慣行を採用して、生産スケジュールに対する機器の故障の影響を最小限に抑えています。

実際の MTTF 計算の例

MTTF が実際のメンテナンスの決定をどのように導くことができるかを理解するために、例を見てみましょう。

メンテナンス チームは、コンベヤ システムで使用される 10 個の同一のボール ベアリングのバッチの平均故障時間 (MTTF) を計算したいと考えています。時間の経過とともに、各ベアリングが故障するまでの動作時間を記録します。

ベアリング 障害が発生するまでの時間 13,80024,10033,90044,00054,20063,70074,10084,00093,900104,100

MTTF を計算するには、故障したすべてのベアリングの合計稼働時間を合計し、故障数で割ります。

MTTF =(40,800 時間) ÷ 10 =4,080 時間

平均して、各ベアリングは故障するまでに約 4,080 時間動作します。コンベアが 24 時間 365 日稼働している場合、各ボール ベアリングの寿命は約 5 か月半になります。この情報を使用して、メンテナンス チームは重要な運用上の決定を下すことができます。

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在庫計画 :平均故障率を知ることは、チームが一定期間内に何人の交換が必要になるかを予測するのに役立ちます。各コンベヤラインに少なくとも数個の予備を常備しておくと、メンテナンスで故障したベアリングを迅速に交換できるようになります。これにより、チームは在庫を過剰に購入することがなくなり、リソースを他の用途に解放できるようになります。

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予防交換: ダウンタイムのコストが部品のコストを上回る場合、チームは平均故障時間に達する前にベアリングを交換することを選択する可能性があります。たとえば、コンベアがメンテナンスのためにすでに停止している間に、3,700 時間でベアリングを交換することを決定し、ダウンタイムを最小限に抑えることができます。このアプローチは、特に重要な生産ラインにおける予期せぬ故障の防止にも役立ちます。

長期にわたる信頼性の向上: CMMS を通じて MTTF を追跡することで、メンテナンス チームは、潤滑の改善、アライメントの改善、振動モニタリングなどのメンテナンス作業がコンポーネントの寿命を延ばすかどうかを確認できます。時間の経過とともに MTTF 値が上昇することは、信頼性への取り組みが機能していることを示しています。

モニターの変動性: MTTF は 4,080 時間ですが、個々のベアリングは 3,700 ～ 4,200 時間で故障しました。この変動を分析すると、コンポーネントの欠陥や不適切な取り付けなどの異常値を特定し、全体的なパフォーマンスを向上させることができます。

CMMS で一貫してキャプチャされた MTTF データは、コスト、信頼性、稼働時間のバランスをとるのに役立つ意思決定ツールになります。

MTTF を改善する方法

MTTF の改善には、修理不可能なコンポーネントの寿命と信頼性を高めることを目的としたいくつかの戦略が含まれます。以下にいくつかの効果的な方法を示します。

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品質管理 :製造プロセス中に厳格な品質管理措置を導入することで、コンポーネントが高い基準を満たしていることが保証されます。定期的な検査とテストにより、欠陥を早期に特定し、早期故障の可能性を減らすことができます。

マテリアルの選択 :動作ストレスや環境条件に耐えられる高品質の素材を使用することで、コンポーネントの耐久性が大幅に向上します。材料工学は、製品の寿命を延ばす上で重要な役割を果たします。

デザインの改善 :コンポーネントの設計を最適化して応力集中を最小限に抑え、全体的な堅牢性を向上させると、MTTF が長くなる可能性があります。これには、負荷分散、熱管理、耐食性などの要素の考慮が含まれます。

環境管理 :極端な温度、湿度、化学物質への曝露などの過酷な環境条件からコンポーネントを保護することで、機能を長期間維持することができます。これは、適切なハウジング、コーティング、環境制御によって実現できます。

予知メンテナンス :状態監視やデータ分析などの予知保全技術を使用すると、潜在的な問題を早期に検出できます。このプロアクティブなアプローチにより、コンポーネントが故障する前に交換できるため、有効な運用寿命が延長されます。

トレーニングと意識 :機器の取り扱い、操作、保守に関するベスト プラクティスについて従業員を教育することで、コンポーネントが正しく使用され、早期故障が発生する可能性が低くなります。

適切なデータにアクセスすることは MTTF を改善するための最初のステップであり、MTTF を収集して分析するための最適なリソースは CMMS です。過去 20 年間、予期せぬ障害の予測と防止を目的としたリモート状態監視テクノロジーの使用が増加してきました。電力監視や振動監視を通じて、より多くの資産健全性データにアクセスできるため、メンテナンス チームは効率と製造工場の機械の一般的な状態をより明確に把握できます。

堅牢な CMMS を使用すると、これらすべての情報を 1 か所で簡単に利用できるようになり、組織全体のメンテナンス方法を最適化するために必要なツールが得られます。 MTTF やその他の KPI を追跡できる、受賞歴のある CMMS プラットフォームの市場に参入している場合は、eMaint の専門家にお問い合わせください。