MTTR 解释

MTTR 是维护部门用来衡量确定故障设备原因和修复故障设备所需平均时间的指标。

什么是 MTTR？

每当您看到“平均时间”这个短语时，就意味着您正在查看两个事件之间的平均时间。平均维修时间 (MTTR) 是维护部门用来衡量确定故障设备原因和修复故障设备所需平均时间的指标。它提供了维护团队响应和修复计划外故障的速度的快照。重要的是要记住 MTTR 计算考虑了从事故开始到设备或系统恢复生产之间的时间段。这包括：

• 通知维护技术人员
• 诊断问题
• 解决问题
• 重新组装、校准和验证设备
• 重置、测试和启动生产设备或系统

MTTR 公式未考虑备件的提前期，也不适用于计划内的维护任务或停机。

MTTR 与维护有关，是确定如何提高效率和限制计划外停机时间的良好基准，从而节省资金。它还强调了为什么维修可能需要比平时更长的时间，如果解决这个问题，可以让关键设备快速启动和运行，最大限度地减少错过的订单并增加客户服务。为了提高效率，MTTR 分析可让您深入了解您的团队如何购买设备、安排维护和处理维护任务。

尽管 MTTR 被视为被动维护，但跟踪 MTTR 可让您了解预防性维护计划和任务的有效性和效率。例如，维修时间长的设备可能有导致故障的根本原因。 MTTR 可以帮助您开始调查故障的根本原因并帮助您找到解决方案。例如，如果您注意到特定资产的 MTTR 增加，这可能是由于预防性维护任务未标准化。技术人员可能会收到一份工作指令，告诉他润滑某个部件，但可能没有列出使用哪种润滑剂或使用多少润滑剂，从而导致进一步的设备故障。

在决定是否维修或更换资产时，MTTR 分析也很有帮助。如果一件设备随着老化而需要更长的时间来维修，则更换它可能更经济。 MTTR 历史记录还可用于帮助预测新设备或系统的生命周期成本。

平均修复时间与平均恢复时间

您经常会听到 MTTR 中的“R”与“修复”和“恢复”互换使用。这两个术语之间的区别在于，在谈论平均恢复时间时，您不仅包括修复时间，还包括我们上面提到的内容——修复时间加上测试期以及恢复正常运行所需的时间。许多人通过将两者混为一谈来定义 MTTR，就像我们上面所做的那样。您唯一需要区分两者的时间是在维护合同或服务级别协议 (SLA) 的上下文中。通过这种方式，人们确切地知道他们需要测量什么。

MTTR 计算

正如我们之前提到的，MTTR 公式是计划外维护总时间除以维修（故障）总数。 MTTR 最常以小时表示。请记住，MTTR 假设任务由经过培训的维护人员按顺序执行。

MTTR 的一个简单示例可能如下所示：如果您的泵在一个工作日内发生了四次故障，并且您花了一个小时来修复每个故障实例，那么您的 MTTR 将为 15 分钟（60 分钟 / 4 =15 分钟） .

另一个示例可能涉及在 90 天内经历 10 次中断的资产。中断时间（检测到资产恢复生产的时间）为 24、51、79、56 和 12 分钟。这 90 天期间的 MTTR 为 44 分钟。即从发现问题到恢复资产之间的平均时间。

计算 MTTR 时需要记住两个假设：

• 通常，每个故障实例的严重程度各不相同，因此虽然有些故障需要数天才能修复，但其他故障可能只需要几分钟。因此，MTTR 为您提供了预期的平均值。
• 重要的是，每个故障实例都由遵守标准化程序的合格且经过适当培训的维护人员处理。这确保了可靠的结果。

据说世界上一些最好的维护团队的 MTTR 不到 5 小时，但由于变量的数量，几乎不可能用另一个指标对您设施的 MTTR 进行基准测试。 MTTR 取决于多种因素，例如您正在分析的资产类型、其年龄、重要性、维护团队培训等。

MTTR 与 MTBF：有何不同？

在处理可以修复的系统或设备时，MTTR 和 MTBF 是在调查可能导致代价高昂的停机时间的故障时经常进行分析和比较的两个指标。那么，两者有什么区别呢？平均故障间隔时间 (MTBF) 是对一台机器在正常运行时间内发生先天故障之间的时间或一台设备不间断运行的时间的预测。它的计算方法是将资产运行的总时间（正常运行时间）除以同一时间段内发生的故障次数。

MTBF 分析可帮助维护部门制定战略，以减少故障间隔时间。 MTBF 和 MTTR 共同决定了正常运行时间。要使用这两个指标计算系统的正常运行时间，请使用以下公式：

考虑以下场景：您的系统应该启动并运行 40 小时，但其中 28 小时没有工作。它只可用了14个小时，总共发生了5次故障。使用我们的正常运行时间公式，我们将首先通过取 40-28 / 5=34.4 来计算 MTBF。接下来，我们将通过取 28 / 5 =5.6 来计算 MTTR。因此，为了计算正常运行时间，我们的公式如下所示：

如何提高 MTTR

MTTR 被视为关键绩效指标 (KPI)。因此，维护团队应始终努力改进它。减少 MTTR 的好处是相当明显的——更少的停机时间意味着稳定的生产、满意的客户和降低的维护成本。那么，您可以采取哪些步骤来帮助提高组织的 MTTR？最好的起点是了解 MTTR 的四个阶段并采取措施减少每个阶段。

1. 标识 - 从故障发生到技术人员意识到问题的时间段。无线传感器和警报系统等设备是缩短 MTTR 识别时间段的好方法。
2. 知识 - 故障被确定之后但维修开始之前的时间段。找出或诊断问题通常是 MTTR 中最耗时的部分。
3. 修复 - 实际解决手头问题所需的时间。可以通过标准化程序来指导训练有素的技术人员来解决问题，从而缩短解决问题所需的时间。
4. 验证 - 确保应用的修复实际工作所需的时间。实时监控系统是一种有用的工具，可以快速收集数据和报告以显示修复程序正在发挥作用。

诊断故障原因是 MTTR 中最耗时的方面。事实上，80% 的 MTTR 用于找出导致资产或系统失败的原因。记录、管理和拥有机器分类账，其中包括维护计划、维修/更换的组件和设备监控系统的历史记录，对于能够快速缩小可能的故障原因至关重要。在故障情况下，在拨打电话、召开会议和发生错误诊断时会浪费关键时间，从而导致修复失败。

在相同的故障场景中，拥有适当的文档和资产历史记录可以让您快速检查可能导致故障的所有因果因素。管理人员可以查看维护日历，查看机器是否一直得到维护，查看机器上次维修或更换组件的时间，并查看该特定机器过去曾出现问题的地方。

培训和程序

应向所有维护人员提供详细的书面程序，并严格遵守这些程序，以降低维修时反复试验的风险。程序为技术人员提供了结构化的操作序列，有助于最大限度地减少解决问题所需的时间。

如果您的技术人员没有经过适当的培训，掌握维修设备所需的正确技能，那么世界上所有的记录和预先计划都无助于减少您的 MTTR。实施持续的培训练习并与团队分享这些练习至关重要。讨论递归矩阵和介绍单点课程是很好的方法。

• 单点课程 是关于一个点的简短的视觉课程。它们旨在通过展示特定问题以及如何解决这些问题来提高特定于工作的知识和技能。单点课程可以处理安全、基础知识、改进或故障领域。为了帮助减少 MTTR，可以使用单点课程来解决实际故障场景，无论是在它们发生时（最有效）还是在模拟试验中。
• 循环矩阵 跟踪每周故障、故障分析何时完成以及何时应用对策。确保您的团队了解重复矩阵中显示的故障趋势有助于他们了解如何确定故障是被迫的还是自然恶化。

备件

尽管 MTTR 公式通常不考虑备件的提前期，但重要的是要了解备件的可用性如何影响 MTTR。在他的论文中，一种减少高炉 D 平均维修时间的结构化方法，南非安赛乐米塔尔，范德比尔帕克 , Alex Thulani Madonsela 讨论了影响 MTTR 的人为因素；其中之一是备件。 “备件的及时供应会影响维护任务的持续时间，”他解释说。 “如果在需要时没有适当的设备支持，维护人员的维护工作就会变得困难。在必须进行维护时，缺乏备件和不知道在哪里可以找到它们会对 MTTR 产生负面影响。” Madonsela 继续详细介绍了一种方法，通过有组织的备件库存来帮助最大限度地减少 MTTR。

• 编译功能位置结构： 此步骤涉及根据工厂设备的位置或按照层次结构执行维护任务的位置编制工厂设备清单。
• 编制设备清单： 根据工厂的设计，汇总设备清单。
• 制定命名和编码标准： 这对于维护技术人员能够定位和维护库存非常重要。这可确保每次都正确订购和存储正确的备件。它还可以确保效率，因为维护技术人员将知道备件的确切位置。
• 对备件进行关键性评估： 手头的每个备件都应根据其在支持每件设备的维护策略方面的重要性进行评估。
• 完成库存： 完成上述步骤后，应提供最终的库存清单，并可供所有人轻松访问。
• 制定存储标准： 对每个备件执行原始设备制造商 (OEM) 的建议，以确保部件的质量不会变差。
• 质量保证： 确保存储为“随时可用”的物品符合正确的标准。对于那些没有被检查过的，将它们存放在一个单独的存储区域中。应检查退回存储区的任何备件的质量。
• 审计： 审计可确保您的系统正常运行并增加价值。审核团队可能包括存储/仓库经理、维护主管和计划员。

技术

也许组织减少其 MTTR 的最佳机会是实施现代监控技术。通过智能手机或平板电脑进行现场或远程监控，您可以 24/7 全天候查看系统的运行情况。这些实时数据可用于跟踪 MTTR 等指标，让工厂工程师提前设计预防性维护计划和故障计划。

现代计算机化维护管理系统 (CMMS) 可帮助您轻松跟踪数据，例如用于维护的工时、故障次数和运行时间，用于监控高级故障统计数据。 CMMS 甚至可以自动为您计算 MTTR 和 MTBF。您可能听说过物联网 (IoT)——日常设备与互联网的互连。它已经以智能家居的形式占领了消费主义的世界，因为您现在可以通过智能手机控制供暖和空调装置、灯和锁。但这也正逐渐渗透到工业领域。

工业物联网 (IIoT) 将自动化、实时数据分析和智能决策引入制造业。机器对机器技术与工业物联网相结合，提供实时数据分析。这允许在设备发生故障时实时跟踪故障数据，并在向技术人员发送推荐操作之前自动收集、汇总和分析数据。故障数据（例如故障发生前资产的运行状况）以及来自 CMMS 的历史维修数据可用于指导维修。换句话说，IIoT可以大大减少前面讨论的诊断阶段，即MTTR中耗时最长的部分。