MTTR 与 MTBF:有什么区别?

在服务器机房工作的商务人士

企业日常运营依赖各种系统和设备维持顺畅运转。但所有系统都不可避免需要维护。无论是如 IT 服务网络这类无形软件因漏洞累积导致重要功能失效,迫使开发人员紧急修复。还是像快餐店里因 O 形环损坏而停工的冰淇淋机这类实体设备。

从多站点 IT 系统到单个灯泡,万物终会故障。突发性停机可能带来严重后果, 设施维护 工程师和技术人员需提前规划,以便在故障发生时迅速采取措施。其核心目标是最大限度减少停机时间,从而降低因生产力损失、收入减少或客户不满所产生的相关成本。

减少停机时间的方式多种多样。例如,企业可通过在技术员现场配备充足备件,缩短设备维修耗时。或通过观察维修流程寻找更高效的修复方法及更快捷的技术员通知机制。更进一步,还可投资使用寿命更长、性能更优的工具来减少维修频次。

但要了解如何提升系统与组件的可靠性,我们首先需要掌握其可靠性的衡量方法。 平均修复时间 (MTTR) 与 平均故障间隔时间 (MTBF)  是 设施维护领域常用于衡量系统或产品可靠性的两项故障指标。尽管这两个缩写相关,但其含义不同,分别用于解答不同的问题。

首先让我们解读 MTBF。 

什么是平均故障间隔时间 (MTBF)?

MTBF 作为关键绩效指标 (KPI),反映的是系统或产品在连续两次故障之间的平均运行时长。MTBF 是可靠性的重要度量标准,普遍应用于质保承诺、维护规划及产品开发场景。需要注意的是,MTBF 针对可修复项目,切勿与相近术语——平均失效时间 (MTTF) 混淆,后者指代不可修复、需直接更换而非修理的资产。

MTBF 的计算公式如下:

MTBF = 总运行时长 / 特定周期内故障次数

举例而言,若某产品运行  1000 小时 期间发生  3 次 故障,则其 MTBF 为: 1000 小时/3 次故障 = 333.小时

这意味着该产品平均在使用  333.3 小时 后可能发生故障。

MTBF 有助于确定产品的预期使用寿命,并可协助制造商规划维护或更换计划。然而,该指标并未考虑产品故障后所需的修复时长,而这在某些应用场景中至关重要。 

此时便需要引入 MTTR 这一指标。 

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什么是平均修复时间 (MTTR)?

MTTR 衡量的是系统或产品发生故障后完成修复所需的平均时长。MTTR 用于从维修的角度衡量系统或产品的可靠性。MTTR 通常包含通知维护团队、设备冷却待修、故障排除、相关设备或系统重组,以及重启生产前的测试等全流程耗时。 

MTTR 的目标在于最大限度减少故障导致的停机时间,并降低相关维修成本。 

MTTR 计算方法如下:

平均修复时间 (MTTR) = 总停机时间 / 在特定时间段内的故障总次数

例如,某系统去年发生  5 次故障,导致累计  10 小时停机(含维修时间),则 MTTR 为: 10 小时/5 次维修 = 2 小时

这表明该系统发生故障后平均需要  2 小时 完成修复。

MTTR 有助于评估维护作业效率,并能识别可改进的环节。 

MTBF 与 MTTR 的核心差异

平均故障间隔时间 (MTBF) 与平均修复时间 (MTTR) 用于解答不同问题,应用场景也各有侧重。MTBF 和 MTTR 同属一系列关键绩效指标,该系列还包括平均响应时间、平均检测时间 (MTTD) 和平均确认时间 (MTTA) 等。

MTBF 用于衡量系统或产品在发生故障前的预期持续运行时长,主要服务于维护或更换规划。而 MTTR 则衡量系统或产品故障后完成修复所需的平均时长,旨在最大限度减少停机时间并降低维修成本。

MTBF 未考虑故障后的修复周期,MTTR 则不关注故障间的总运行时间。 

MTBF 与 MTTR 的协同应用机制

在多类用例中,这两个指标可结合使用,从而更全面地评估系统或产品的整体可维护性。例如,在制造工厂中,MTBF 可用于评估设备预期寿命并规划更新换代,MTTR 则能优化该设备的维护排程以实现总运行时间最大化。

在软件开发领域,MTBF 可衡量系统稳定性并规划更新或漏洞修复,MTTR 则用于优化开发流程以缩短问题修复周期。

通过资产管理优化 MTBF 与 MTTR 指标

提升 MTBF 和 MTTR 以减少停机,是一个需要识别并解决系统 故障根源 、优化维护作业、改进设计与制造流程的复杂过程。

如今,大型组织普遍采用计算机化维护管理系统 (CMMS) 来统筹维护流程。CMMS 通常具备 工单 管理、预防性维护排程、库存管理、资产管理和报表生成等功能。 

IBM Maximo 作为企业资产管理软件,集成了全面的 CMMS 功能。Maximo 是基于云端的统一集成解决方案,运用 人工智能 (AI)、IoT 与分析技术来优化设备性能、延长资产生命周期并降低停机成本。同系产品 IBM  Instana Observability 提供全栈可观测能力,致力于帮助用户优化并普及故障预防机制。 

这两款产品能助您全面掌握资产与运营状况,从而做出更智能的数据驱动决策,最终实现故障与停机时间的双重缩减。

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作者

Cole Stryker

Staff Editor, AI Models

IBM Think

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