Apa yang dimaksud dengan mean time to repair?
Pelajari tentang mean time to repair, bagaimana metrik penting ini digunakan saat ini dan bagaimana cara meningkatkannya dengan teknologi digital.  
Jelajahi Maximo
Seorang pekerja memperbaiki peralatan
Apa yang dimaksud dengan mean time to repair?

Mean time to repair (MTTR), kadang-kadang disebut sebagai mean time to recovery, adalah metrik yang digunakan untuk mengukur waktu rata-rata yang diperlukan untuk memperbaiki sistem atau peralatan setelah mengalami kegagalan.

MTTR mencakup waktu sejak kegagalan terjadi hingga sistem atau peralatan berfungsi penuh kembali, yang mencakup waktu yang diperlukan untuk mendeteksi kegagalan, mendiagnosis masalah, dan memperbaiki masalah. MTTR merupakan metrik yang penting untuk dipantau karena metrik ini mengevaluasi ketersediaan dan keandalan sistem dan peralatan, tingkat keparahan insiden, dan efektivitas upaya perbaikan. MTTR yang tinggi dapat mengakibatkan waktu henti yang tidak terencana secara signifikan. Dengan melacak MTTR, organisasi dapat mengidentifikasi area di mana mereka perlu meningkatkan proses mereka, mengidentifikasi tren kegagalan, dan membuat keputusan tentang cara mengoptimalkan strategi pemeliharaan mereka.

 

MTTR vs MTBF

MTTR sering digunakan bersamaan dengan waktu rata-rata antara kegagalan (MTBF): Jumlah rata-rata waktu yang dibutuhkan sistem atau komponen untuk beroperasi sebelum mengalami kegagalan. Ini adalah metrik terkait yang dapat membantu mengidentifikasi area potensial untuk peningkatan keandalan sistem. MTBF terkadang direpresentasikan sebagai MTTF (waktu rata-rata menuju kegagalan).

Baca blog kami tentang MTTR vs MTBF
MTTR vs tingkat kegagalan

MTTR juga digunakan bersama dengan tingkat kegagalan, pengukuran jumlah kegagalan selama periode waktu tertentu. Tingkat kegagalan tidak berkorelasi dengan waktu kerja atau ketersediaan untuk operasi — ini hanya mencerminkan tingkat kegagalan.

 

Ikuti tur IBM Maximo

Jelajahi IBM Maximo untuk mempelajari bagaimana data IoT, analitik, dan AI dapat membantu merampingkan operasi aset Anda.

Konten terkait

Berlangganan buletin IBM

Bagaimana waktu rata-rata untuk perbaikan dihitung?

Mean time to repair (MTTR) dihitung dengan mengambil total waktu perbaikan yang diakibatkan oleh kegagalan tertentu dan membaginya dengan jumlah total perbaikan yang dilakukan selama periode tertentu. Rumus MTTR adalah:

MTTR = Total waktu yang dihabiskan untuk perbaikan / Jumlah perbaikan

Untuk mendapatkan pengukuran MTTR yang akurat, penting untuk melacak jumlah waktu yang diperlukan untuk mendeteksi kegagalan, waktu yang dihabiskan untuk mendiagnosis masalah, dan waktu yang diperlukan untuk memperbaiki masalah. Hal ini dapat membantu organisasi mengidentifikasi area di mana mereka perlu meningkatkan proses mereka dan mengurangi waktu yang diperlukan untuk memperbaiki peralatan atau sistem, yang pada akhirnya meningkatkan ketersediaan dan keandalannya.

Katakanlah sebuah lini produksi perusahaan mengalami kerusakan mekanis yang mengakibatkan waktu perbaikan selama tiga jam sebelum masalah teratasi. Pada bulan yang sama, ada total dua perbaikan yang dilakukan pada peralatan karena berbagai masalah.

Untuk menghitung MTTR untuk lini produksi selama bulan tersebut, kita akan menggunakan rumus:

Karena MTTR berarti “total waktu yang dihabiskan untuk perbaikan” dibagi dengan “jumlah perbaikan.”

MTTR = 3 jam / 2 perbaikan

MTTR = 1,5 jam

Jadi, MTTR untuk bulan tersebut untuk jalur manufaktur adalah 3 jam. Dengan melacak MTTR di seluruh operasi normal, perusahaan dapat mengidentifikasi tren, meningkatkan proses perbaikan mereka dan mengurangi waktu henti, yang pada akhirnya meningkatkan laba mereka.

 

Istilah dan alat terkait

Manajer pemeliharaan menggunakan serangkaian formula untuk memahami status operasi mereka. Mereka semakin banyak menggunakan Computerized Maintenance Management Systems (CMMS) untuk mendapatkan informasi tersebut dengan lebih mudah dan sering.

Analisis pohon kesalahan

Analisis pohon kesalahan (Fault Tree Analysis/FTA) adalah metode untuk menganalisis penyebab kegagalan sistem dengan membuat representasi grafis dari jalur kesalahan yang dapat menyebabkan peristiwa kegagalan. Hal ini sering digunakan untuk mengidentifikasi mode kegagalan kritis dan mengembangkan strategi untuk mengurangi MTTR.

Analisis akar masalah

Analisis akar masalah (RCA) adalah metode terstruktur untuk mengidentifikasi penyebab utama dari suatu masalah atau kegagalan. Hal ini melibatkan investigasi gejala, mengidentifikasi penyebab langsung dan menelusurinya kembali ke akar masalah.

Ketahui lebih lanjut
FMEA

Failure modes and effects analysis (FMEA) adalah pendekatan terstruktur untuk mengidentifikasi dan mengevaluasi mode kegagalan potensial. Hal ini melibatkan analisis konsekuensi potensial dari setiap mode kegagalan dan mengembangkan strategi untuk mencegah atau menguranginya.

Manfaat waktu rata-rata untuk perbaikan

Mean time to repair (MTTR) adalah indikator kinerja utama (KPI) penting yang dapat menawarkan beberapa manfaat bagi organisasi, termasuk:

  • Meminimalkan waktu henti: MTTR dapat membantu organisasi meminimalkan waktu henti dengan mengidentifikasi area yang perlu ditingkatkan dalam proses perbaikan. Dengan melacak MTTR dari waktu ke waktu, organisasi dapat mengidentifikasi pola dan tren waktu perbaikan dan mengambil langkah untuk meningkatkan ketersediaan sistem.

  • Meningkatkan keandalan sistem: MTTR dapat membantu organisasi mengidentifikasi komponen atau sistem yang rentan terhadap kegagalan dan mengambil langkah untuk meningkatkan keandalan dan pemeliharaan. Dengan mengurangi jumlah insiden dalam periode tertentu, organisasi dapat menghabiskan lebih sedikit waktu untuk memperbaiki dan meningkatkan waktu kerja sistem.

  • Mengurangi biaya perbaikan: Dengan melacak MTTR dan mengidentifikasi area yang perlu ditingkatkan, organisasi dapat mengurangi biaya perbaikan dengan meningkatkan efisiensi proses perbaikan. Hal ini dapat mencakup perampingan prosedur perbaikan, pelatihan teknisi tentang teknologi baru, dan mengurangi kebutuhan perbaikan darurat yang mahal.

  • Meningkatkan kepuasan pelanggan: Dengan mengurangi downtime dan meningkatkan keandalan sistem, organisasi dapat meningkatkan kepuasan pelanggan. Hal ini dapat meningkatkan loyalitas pelanggan, bisnis yang berulang, dan rujukan positif dari mulut ke mulut.

  • Mendukung pengambilan keputusan berbasis data: MTTR menyediakan metrik berbasis data bagi organisasi untuk melacak efisiensi proses perbaikan mereka. Data ini dapat digunakan untuk mengidentifikasi area yang perlu ditingkatkan, membuat keputusan berdasarkan data tentang pemeliharaan dan penggantian peralatan, serta mengukur efektivitas peningkatan proses dari waktu ke waktu.

Tantangan umum dalam menghitung waktu rata-rata untuk perbaikan

Menghitung MTTR dapat menjadi tantangan karena beberapa faktor, termasuk:

  • Mendefinisikan apa yang dimaksud dengan "perbaikan": Haruskah waktu dimulai ketika teknisi pertama kali mulai bekerja pada sistem, atau ketika mereka telah mengidentifikasi masalah dan siap untuk memulai perbaikan? Menentukan titik awal dan akhir perhitungan MTTR dapat memengaruhi keakuratan metrik. Dokumentasi waktu perbaikan yang akurat juga penting untuk menghitung MTTR, tetapi dokumentasi yang tidak lengkap atau tidak akurat dapat menyulitkan dalam menentukan metrik yang dapat diandalkan.

  • Ketersediaan data terbatas: Dalam beberapa kasus, mungkin ada data terbatas yang tersedia untuk menghitung MTTR secara akurat. Misalnya, jika sistem atau komponen jarang gagal, mungkin tidak ada cukup titik data untuk menghitung waktu perbaikan rata-rata.

  • Waktu perbaikan yang bervariasi: Waktu yang diperlukan untuk memperbaiki sistem atau komponen dapat bervariasi, tergantung pada sifat dan tingkat keparahan masalah. Sebagai contoh, masalah kecil dapat diselesaikan dengan cepat, sementara masalah yang lebih kompleks mungkin memerlukan penyelidikan dan pemecahan masalah yang signifikan, yang secara signifikan dapat meningkatkan waktu perbaikan. Di beberapa industri, mungkin tidak ada proses standar untuk memperbaiki peralatan atau mengatasi masalah. Hal ini dapat menyulitkan dalam menetapkan waktu perbaikan yang konsisten di berbagai sistem atau komponen.

  • Waktu henti yang tidak direncanakan: Waktu henti yang tidak direncanakan dapat menyulitkan penghitungan MTTR secara akurat. Jika sistem atau komponen gagal secara tak terduga, mungkin ada penundaan dalam mengidentifikasi masalah dan menjadwalkan perbaikan, yang dapat memperpanjang waktu perbaikan dan meningkatkan MTTR.

Perhitungan MTTR membutuhkan pengumpulan data yang akurat, definisi yang jelas, dan proses yang terstandardisasi untuk mengatasi tantangan-tantangan ini dan menghasilkan metrik yang dapat diandalkan.

 

Cara meningkatkan berarti waktu untuk memperbaiki

Meningkatkan mean time to repair (MTTR) membutuhkan pendekatan sistematis untuk mengidentifikasi dan mengatasi akar penyebab kegagalan dan mengurangi total waktu yang diperlukan untuk memperbaikinya. Berikut adalah beberapa langkah yang dapat diambil organisasi untuk meningkatkan MTTR:

  • Menstandarisasi proses perbaikan: Menetapkan prosedur perbaikan standar dapat membantu memastikan bahwa perbaikan dilakukan secara konsisten dan efisien. Ini dapat mencakup mendokumentasikan prosedur, membuat daftar periksa dan memberikan pelatihan kepada teknisi.

  • Meningkatkan prosedur pemecahan masalah: Pemecahan masalah yang efektif dapat membantu mengidentifikasi akar penyebab masalah dengan cepat, sehingga mengurangi waktu yang diperlukan untuk memperbaikinya. Menyediakan alat dan teknik digital bagi teknisi untuk mengatasi masalah dapat membantu mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk mengidentifikasi masalah.

  • Meningkatkan akses ke suku cadang: Memastikan bahwa suku cadang tersedia dapat mengurangi waktu yang diperlukan untuk memperbaiki sistem atau komponen. Hal ini dapat mencakup pemeliharaan inventaris suku cadang yang umum digunakan, membangun hubungan dengan pemasok dan menerapkan sistem untuk melacak penggunaan dan pengisian suku cadang.

  • Gunakan teknik pemeliharaan prediktif dan preventif: Program pemeliharaan, termasuk teknik seperti analisis getaran dan analisis oli, dapat membantu mengidentifikasi potensi masalah sebelum menghasilkan tugas pemeliharaan yang tidak direncanakan. Sistem peringatan dapat membantu menemukan anomali sebelum berubah menjadi insiden.

  • Menerapkan sistem manajemen pemeliharaan terkomputerisasi (CMMS): CMMS dapat membantu organisasi melacak jadwal tim pemeliharaan, perintah kerja, dan riwayat perbaikan, sehingga lebih mudah untuk mengidentifikasi area yang perlu ditingkatkan dan mengukur efektivitas peningkatan proses dari waktu ke waktu.

  • Melakukan root cause analysis (RCA): Melakukan RCA dapat membantu mengidentifikasi penyebab utama kegagalan dan mengembangkan strategi untuk mencegahnya. Dengan mengatasi akar penyebab masalah, organisasi dapat mengurangi kemungkinan kegagalan di masa depan, menetapkan tolok ukur, dan meningkatkan MTTR.

  • Memantau dan mengukur MTTR secara berkelanjutan: Memantau dan mengukur MTTR secara berkelanjutan dapat membantu organisasi menetapkan garis dasar, mengidentifikasi area yang perlu ditingkatkan, dan melacak kemajuan dari waktu ke waktu. Data ini dapat digunakan untuk mengembangkan target perbaikan dan mengukur efektivitas perbaikan proses dari waktu ke waktu.

Kasus penggunaan umum selama waktu perbaikan

Mean time to repair (MTTR) adalah metrik penting yang digunakan oleh banyak organisasi di berbagai industri. Beberapa kasus penggunaan umum untuk MTTR meliputi:

 

Manufaktur

MTTR dapat digunakan untuk melacak waktu yang diperlukan untuk memperbaiki peralatan dan mesin di pabrik.

Utilitas

MTTR sering digunakan dalam industri utilitas untuk melacak waktu yang diperlukan untuk memperbaiki peralatan distribusi daya dan memulihkan daya ke pelanggan setelah pemadaman.

Teknologi Informasi

MTTR adalah metrik penting yang digunakan dalam IT untuk mengukur waktu yang diperlukan untuk memulihkan ketersediaan sistem setelah insiden atau pemadaman.

Pelayanan Kesehatan

MTTR sering digunakan dalam perawatan kesehatan untuk melacak waktu yang diperlukan untuk memperbaiki peralatan dan perangkat medis.

Solusi terkait
Manajemen insiden yang didukung AI IBM AIOps Insights

AIOps Insights adalah solusi SaaS yang mengatasi dan memecahkan masalah yang dihadapi tim operasi IT pusat dalam mengelola ketersediaan sumber daya IT perusahaan melalui manajemen kejadian dan insiden yang didukung oleh AI.

Ketahui lebih lanjut

Pencegahan insiden IBM Instana® Observability

Standar emas pencegahan insiden mendemokratisasi pengamatan

Ketahui lebih lanjut

Manajemen aset IBM Maximo Application Suite

Manajemen aset cerdas, pemantauan, pemeliharaan prediktif, dan keandalan dalam satu platform

Ketahui lebih lanjut Ikuti tur IBM Maximo

Deteksi ancaman IBM Security® QRadar® Suite

Mengelabui serangan dengan rangkaian keamanan yang terhubung dan modern

 

Ketahui lebih lanjut

Sumber daya IBM QRadar Advisor with Watson

Otomatiskan pusat operasi keamanan (SOC) Anda dengan AI. (407 KB)

Praktik Terbaik Waktu Rata-rata Sistem z ke Pemulihan

Buku ini juga menyediakan informasi yang mudah diakses dan dapat digunakan tentang cara-cara untuk meningkatkan waktu rata-rata pemulihan Anda.

Apa yang dimaksud dengan manajemen fasilitas?

Manajemen fasilitas membantu memastikan fungsionalitas, kenyamanan, keamanan dan efisiensi bangunan dan lahan, infrastruktur, dan real estat.

Apa yang dimaksud dengan CMMS?

Singkatan dari sistem manajemen pemeliharaan terkomputerisasi, CMMS adalah perangkat lunak yang membantu mengelola aset, menjadwalkan pemeliharaan, dan melacak perintah kerja.

Apa itu manajemen aset perusahaan (EAM)?

Manajemen aset perusahaan (EAM) menggabungkan perangkat lunak, sistem, dan layanan untuk membantu memelihara, mengontrol, dan mengoptimalkan kualitas aset operasional di sepanjang siklus hidupnya.

Membangun kecerdasan buatan ke dalam bangunan

Pelajari bagaimana perangkat digital memberikan wawasan tentang bangunan, mulai dari infrastruktur dan penggunaan energi hingga pengalaman penghuni secara keseluruhan.

Ambil langkah selanjutnya

Optimalkan aset perusahaan Anda dengan Maximo Application Suite. Ini adalah platform tunggal berbasis cloud terintegrasi yang menggunakan AI, IoT, dan analitik untuk mengoptimalkan kinerja, memperpanjang siklus hidup aset, serta mengurangi waktu henti dan biaya operasional.

Jelajahi IBM Maximo Mulai uji coba IBM Maximo