平均故障時間（MTTF）：資産寿命予測の重要KPI

平均故障時間（MTTF）は、修理不可能で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、在庫、生産、メンテナンスに関する戦略的意思決定が可能になり、最大限の設備稼働時間を確保できます。

MTTFは、資産の設置時点から故障時点までの時間を測定します。各アイテム、部品、コンポーネントが交換を必要とするまで平均して何時間持つかを示します。

MTTFは具体的に修理不可能な資産に使用されます。通常、これらの資産を交換する方が、修理するよりも安価で効率的です。

したがって、平均故障時間は、より大きな機械内の小さな資産や個々のコンポーネントに対する有用な計算となります。例えば：

• 電球
• 車輪
• コンベヤーローラー
• 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大型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ます。また、実行可能な洞察が得られるため、メンテナンスニーズに先手を打てます。

個々のコンポーネントの中には修理不可能なものもありますが、それらはより大きな修理可能な資産の一部であることがよくあります。これらのコンポーネントの寿命と信頼性は、設備稼働時間とより大きな資産の全体的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を把握すれば、その数値を在庫管理と部品購入タイミングのより賢明な決定に活用できます。例えば、ジャストインタイム製造環境では、MTTF指標を用いて部品が必要な時に到着するよう発注タイミングを予測できます。

MTTFの計算方法

MTTFの計算には資産の履歴知識が必要です。その特定部品がいくつ使用されていたか、各個別部品がどのくらい持ったかを知る必要があります。より具体的には、初期設置から故障/交換までの各部品の使用時間数を計算する必要があります。データが多ければ多いほど、MTTF計算はより正確になります。

だからこそ、MTTFは比較的早く故障するコンポーネントに最適です。そうでなければ、より耐久性のある設備のMTTFスコアを決定するのに数年かかることになります。また、MTTFは同一資産間でのみ計算すべきであることも重要です。

例えば、電球のMTTFを計算する場合、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、不正確で使用不能な結果を招きます。

MTTFの固有の公式を使った計算方法を紹介します。

平均故障時間の公式（MTTF公式）

資産のMTTFは、総稼働時間を使用中の特定資産数で割ることで計算されます。

MTTFの公式を使って計算できます：

総稼働時間 / 資産数 = MTTF

稼働時間は複数の資産に分散しているため、それらの総時間を合計する必要があります。例えば、特定タイプの電球のMTTFを計算しようとする場合、各電球の寿命が必要です。

平均故障時間計算の例

例えば、6個の電球があり、3個が1,000時間、3個が1,200時間の寿命だったとします。総稼働時間は6,600時間。MTTF計算は以下のようになります：

6,600総稼働時間 / 6個の電球 = 1,100時間

したがって、各電球のMTTFは1,100時間となります。

MTTFは高い方が良いか、低い方が良いか？

MTTFは故障時点までの平均時間数であるため、高いMTTFの方が良いです。これは資産が故障するまで長く持つことを意味します。

低いMTTFは、高いMTTFの資産と比較して、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を改善する」ときは、より高い数値を目指します。ただし、各資産にはそれぞれのMTTFがあることを忘れないでください。例えば、ベアリングの高いMTTFは4,000時間かもしれませんが、コンベヤーベルトで4,000時間のMTTFは許容できないほど低いかもしれません。すべては資産とその用途によって異なります。

良いMTTFとは？

数値をMTTF計算に入力した後、それがその資産にとって良いMTTFかどうかをどう判断するか？ この問いに普遍的な答えはありませんが、メンテナンスチームはいくつかの要因を考慮して良いMTTFかどうかを判断できます。

• 期待寿命： メーカー提供のコンポーネント期待寿命、または独自の履歴データに基づく期待寿命とMTTFを比較。MTTFが長ければ、コンポーネントが予想より長持ちしており「良い」MTTFです。しかし、MTTFが期待より短ければ、メンテナンスプラクティスの調整や新しいサプライヤーからの部品購入が必要かもしれません。
• 運用環境： 資産の使用環境がMTTFに影響を与える可能性があります。厳しい環境で動作する資産の良いMTTFは業界標準より短いかもしれませんが、文脈全体で見れば依然として「良い」と言えます。例えば、非常に湿度の高い環境で動作するボールベアリングは、湿度の低い環境のものよりMTTFが短いかもしれませんが、両方とも「良い」と見なせます。
• コンポーネントの変動性： 同じカテゴリ内でもすべてのコンポーネントが等しく作られているわけではありません。材料品質、設計、製造プロセスの違いがすべてMTTFに影響します。結果を比較する際は、同様の製造元、モデル、メーカーのコンポーネントを見て、MTTFの正確な把握を。
• メンテナンスと使用パターン： MTTFは、予防保全の一貫性と資産の使用方法によっても変化します。過剰な負荷や稼働時間、不適切な設置、スキップされたメンテナンスタスクはMTTFを短縮させます。

良いMTTFは多くの変数に依存しますが、この指標を追跡し、それが時間とともにどう変化するかを観察することは、成功するメンテナンス管理の重要な部分です。

なぜMTTFが重要な指標なのか？

MTTFは信頼性工学とメンテナンス管理において重要な指標であり、いくつかの主要なメリットを提供します。第一に、修理不可能なコンポーネントの期待寿命を明確に示し、組織が交換を計画し、在庫を効果的に管理できるようにします。コンポーネントが平均的にどの程度持つかを理解することで、企業はタイムリーな交換をスケジュールし、ダウンタイムを最小化し、運用効率を維持できます。

第二に、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、エンジニアは改善領域を特定し、製品の全体的な信頼性を向上させられます。これは顧客満足度の向上と保証請求の減少につながります。MTTFはコスト管理で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、企業は交換とメンテナンス活動の予算をより正確に立てられ、予期せぬ費用を回避できます。

さらに、MTTFは安全性が重要な用途で不可欠です。航空宇宙、医療、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前に交換されることを保証し、大惨事を防ぎ、ユーザーの安全を確保します。全体として、MTTFは組織が信頼性を向上させ、コストを管理し、運用安全を確保するのに役立つ不可欠な指標です。

MTTFが回答する重要なメンテナンスの質問

MTTFの計算方法を知ることで、チームは戦略的な運用決定が可能になります。修理不可能なアイテムに使用されますが、ビジネスで使用するさまざまなアイテムのMTTFを知ることで、稼働時間を最大化し、コストを節約できます。

MTTFを平均故障時間と定義することもできます。これは各部品がどのくらい持つかの保証ではありませんが、平均を知ることは依然として有用です。

MTTFが回答を助けるいくつかの重要なメンテナンスの質問を紹介します：

予防保全で資産寿命を延ばせるか？

MTTFは修理不可能な資産に最適です。しかし、特定の資産の寿命は予防保全で延ばせる場合があります。例えば、ボールベアリングに潤滑を施せば有効寿命を延ばせます。メーカーの推奨に従って使用すれば、他の資産の有効寿命も延ばせる可能性があります。

MTTFを理解することで、予防保全が特定部品の寿命をどの程度延ばせるかを測定できます。この情報により、メンテナンスチームはその部品への予防保全実施の価値が労力に見合うか、それとも故障まで運転アプローチの方が時間とコストの面で効果的かを判断できます。

交換部品の品質はどうか？

交換部品の品質は資産の全体的寿命に影響するため、高品質な部品を選ぶことが設備寿命延長と全体的効率確保の鍵です。MTTFは交換部品の品質を示唆するため、将来の交換部品購入時に優れた購買決定が可能になります。

部品メーカーが、あなたがいつも使用してきた部品の寿命と品質に影響する決定を下すことがあります。各アイテムのMTTFスコアを把握し、経時的に追跡すれば、全体的品質が低下しているかどうかを確認できます。低下していれば、別のサプライヤーから部品を購入する時期かもしれません。

交換部品をいつ発注すべきか？

何の部品を購入するかを決めるのを助けるだけでなく、MTTFはいつ交換部品を購入すべきかの決定にも活用できます。スペアパーツの在庫を手元に置くことは、スペースとコストの制約から常に可能とは限りません。また、一部の材料は時間とともに劣化し、長期保管に適しません。

メンテナンスチームは代わりにMTTFを活用して部品発注を最適化し、交換品が必要になる直前に到着するようにできます。堅牢なコンピュータ化メンテナンス管理システム（CMMS）は、在庫の有無と場所の追跡、サプライチェーンリードタイムの予測により在庫を最適化します。CMMSはアイテムの履歴MTTFを追跡し、それを在庫管理の効率化にも活用できます。

MTTFの課題：克服方法

他のメンテナンス指標と同様、MTTFにも課題があります。例えば、メンテナンスチームがMTTFを正確に計算するのが難しい場合があります。MTTF公式を知っているだけでは不十分で、MTTFデータを収集・分析するための適切なツール、インフラ、戦略を整えることが重要です。

MTTF公式のためのデータ不足

平均故障時間公式には正確さのために大量のデータが必要です。機械故障のランダムサンプリングでは信頼できる結果が得られません。MTTF計算で正確な結果を得るには、資産稼働時間と故障数の大規模サンプルが必要です。

MTTF計算時の資産ライフサイクル課題

寿命の長い資産ではMTTF計算が困難です。故障するまで長く稼働できる資産の場合、平均故障時間の算出が難しくなります。

不安定な故障率がMTTF公式に影響

MTTFは資産が常に一定の率で故障すると仮定します。残念ながら、これは常に真実ではありません。現実世界では条件は常に変化しており、新しい機械、スケジュール変更、環境要因がすべて資産パフォーマンスと故障率に影響を与えます。

MTTF計算時の課題克服

MTTFは重要な指標ですが、単一の指標やKPIのみに依存すべきではありません。MTTFとともにMTBF（平均故障間隔）とMTTR（平均修理時間）を追跡するのがベストプラクティスです。これにより、資産健全性のより完全な把握が可能になります。

優れたCMMSを使用すれば、データ収集の悩みを解決できます。CMMSは幅広いメンテナンスKPIと指標の追跡もはるかに容易にします。

違いを学ぶ：MTTF、MTBF、MTTR、FIT、MTTFd

メンテナンス効果を測定するさまざまな指標があります。MTTFはこれらの貴重な運用スナップショットの一つであり、修理不可能な資産の追跡と対応を支援する基盤です。しかし、修理可能な資産についてはどうでしょうか？ 検討すべき重要な指標がいくつかあります。最も重要な2つは、平均故障間隔（MTBF）と平均修理時間（MTTR）です。MTBFは修理可能なシステムにおける2回の故障間の期待時間を描写。一方、MTTRはテストと診断にかかる時間を含め、故障資産の修復にかかる平均時間を測定します。

MTBFとMTTFの違いは？

MTBFとMTTFは両方とも有用な指標です。チームがメンテナンス手順を開発・改善し、プラント全体でプロセスの継続的改善を確保するために活用できる貴重な情報を提供します。

MTBF（平均故障間隔）は修理可能な資産に使用されます。この値は、資産が最善の努力で最適に稼働できる平均時間数を示し、その後メンテナンスが必要になります。MTBFで測定される時間は、完全な故障間の時間ではありません。代わりに、資産が最適に動作するために修理が必要になるまでの時間です。

例えば、資産がまだ稼働可能だが、会社のベストプラクティスで許容されるより遅く動作している、または期待より遅く動作している場合、修理が必要なため故障に達したと見なされます。

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理不可能、あるいは修理に時間と労力がかかりすぎるため、ビジネスとして交換を選択します。

例えば、推定寿命15年の修理可能な製造設備のMTTFを計算することはないでしょう。しかし、その製造設備の最適稼働に必要なファンベルトのMTTFは計算します。この部品は、資産の有効寿命中に数十回交換が必要になる可能性があります。

大型資産のMTTFを計算することはありませんが、平均故障間隔は計算します。これにより、設備がどのくらいの頻度で修理を必要とするかがわかり、メンテナンスチームが予防保全について決定するのに役立つ有用な情報が得られます。資産は最終的に交換が必要になるでしょうが、必要に応じて修理することで良好な稼働状態を維持できます。

MTTFの活用方法

電球やボールベアリングなどの一般的なアイテムのMTTFを追跡するのは大変に聞こえるかもしれません。この指標を正しく計算するには良好な記録管理が必要で、大量の書類作業やデジタル スプレッドシートでのデータ追跡に時間を費やすことになります。

しかし、CMMSならこれらの指標を自動的に追跡できます。ワイヤレス接続センサー、統合在庫管理、スマートソフトウェアの助けを借りて、eMaintのような包括的なCMMSならオンデマンドでレポートを生成し、必要なすべてのMTTFデータを手元に用意できます。

MTTFを使用するタイミング

特定部品のMTTFを計算したら、以下の場面で活用できます：

• 購買決定： 各部品のMTTFを知ることで、どこから部品を発注すべきか判断できます。
• メンテナンス手順の調整： MTTFスコアを用いて、寿命延長可能な特定部品のメンテナンス手順を調整すべきか判断できます。
• 運用予算の作成： 各部品のMTTFを知ることで、一定期間の部品支出を見積もれます。
• 在庫戦略の策定： スペアパーツの平均寿命を知ることで、手元に置く必要があるか、どの頻度で発注すべきかを決められます。

KPIや故障指標のようなMTTFは、メンテナンスプログラムの成功を測定する鍵です。製造プラント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。需要の増大に対応するため、メンテナンスと信頼性チームは古い慣行を見直し、新しいものを採用して、設備故障が生産スケジュールに与える影響を最小限に抑えています。

実際のMTTF計算例

MTTFが実際のメンテナンス意思決定をどう導くか理解するために、例を見てみましょう。

メンテナンスチームが、コンベヤーシステムで使用される10個の同一ボールベアリングのバッチについて、平均故障時間（MTTF）を計算したいとします。時間の経過とともに、各ベアリングが故障するまでの稼働時間を記録しました：

ベアリング	故障前時間
1	3,800
2	4,100
3	3,900
4	4,000
5	4,200
6	3,700
7	4,100
8	4,000
9	3,900
10	4,100

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

MTTF = (40,800時間) ÷ 10 = 4,080時間

平均して、各ベアリングは約4,080時間稼働してから故障します。コンベヤーが24/7稼働の場合、各ボールベアリングは約5.5ヶ月持つことになります。この情報を使って、メンテナンスチームは重要な運用決定ができます。

1. 在庫計画: 平均故障率を知ることで、チームは一定期間に必要な交換数を予測できます。 各コンベヤーラインに少なくとも数個のスペアを常備すれば、メンテナンスが故障ベアリングを迅速に交換可能。また、在庫の過剰購入を防ぎ、リソースを他の用途に回せます。
2. 予防的交換： ダウンタイムコストが部品コストを上回る場合、チームは平均故障時間前にベアリングを交換することを選択できます。例えば、コンベヤーがすでにメンテナンスで停止している時に3,700時間でベアリングを交換し、ダウンタイムを最小化。このアプローチは、特にクリティカルな生産ラインで予期せぬ故障を防ぐのにも役立ちます。
3. 時間とともに信頼性を向上： CMMSでMTTFを追跡することで、メンテナンスチームは潤滑改善、アライメント改善、振動監視などのメンテナンスアクションがコンポーネント寿命を延ばしているかを確認できます。時間の経過とともにMTTF値が上昇すれば、信頼性向上施策が機能している証拠です。
4. 変動性の監視： 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。この変動性を分析することで、不良コンポーネントや不適切な設置などの外れ値を特定し、全体的パフォーマンスを改善できます。

CMMSで一貫して取得されれば、MTTFデータはコスト、信頼性、稼働率のバランスを取る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ためのいくつかの戦略が含まれます。効果的な方法を紹介します：

1. 品質管理: 製造プロセス中に厳格な品質管理措置を実施し、コンポーネントが高基準を満たすことを保証。定期的な検査とテストで欠陥を早期発見し、早期故障の可能性を低減。
2. 材料選定: 運用ストレスと環境条件に耐えられる高品質材料を使用することで、コンポーネントの耐久性を大幅に向上。材料工学は製品寿命延長に重要な役割を果たします。
3. 設計改善: 応力集中を最小化し、全体的な堅牢性を向上させるようコンポーネント設計を最適化することで、MTTFを延長可能。負荷分布、熱管理、耐食性などの要因を考慮。
4. 環境制御: 極端な温度、湿度、化学物質曝露などの厳しい環境条件からコンポーネントを保護することで、より長期間機能を維持。適切なハウジング、コーティング、環境制御で実現可能。
5. 予知保全: 状態監視とデータ分析などの予知保全技術を用いることで、潜在的問題を早期発可能。このプロアクティブなアプローチにより、故障前にコンポーネントを交換し、実効的な運用寿命を延長できます。
6. 教育と啓発: 機器の取り扱い、操作、メンテナンスの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、早期故障の可能性が低減されます。

適切なデータへのアクセスはMTTF改善の第一歩であり、それを収集・分析する最高のリソースはCMMSです。過去20年間で、予期せぬ故障の予測と防止を支援するリモート状態監視技術の活用が増加しています。電力監視と振動監視を通じてより多くの資産ヘルスデータにアクセスすることで、メンテナンスチームは効率性と製造プラント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は、これらすべての情報を一か所で即座に利用可能にし、組織全体でメンテナンスプラクティスを最適化するために必要なツールを提供します。MTTFや他のKPIを追跡できる受賞歴のあるCMMSプラットフォームをお探しなら、eMaintの専門家にお問い合わせください。