MTBF, MTTR, MTTF 용어 정리

 

A. 평균고장간격 MTBF - Mean Time Between Failure

 

평균고장간격(MTBF)은 단위 시간당 고장 횟수에 대한 신뢰성을 평가하는 용어로 정의합니다. 이는 기계나 제품의 일부분을 이루는 단위 부품이 고장 없이 완벽하게 동작하지 않는다는 전제하에 제품 수명에 대한 내용을 설명하는 용어로써 시스템 고장 사이의 산술 평균을 계산하는데 사용하고 적용합니다. 

 

MTBF 값이 높게 나온다는 것은 해당 부품의 실패(고장) 하기 전에 더 오래 작동할 가능성이 있다는 것으로 평가합니다. 다시 말해 이는 부품의 신뢰성이 높다는 것을 의미합니다.

 

이러한 제품의 신뢰성은 부품을 적용 설계하는 설계자나 사용자의 의사결정 과정에서 중요한 요소로 작용하며 가격을 중시하는 일반 소비자보다는 관련 제조 산업의 업체에서 더욱 비중있게 다루어집니다.  

 

기계, 전자 부품의 특정 부품을 선정할 때 MTBF 값은 해당 응용분야의 중요도에 따라 달리합니다. 다시 말해 특정 기계나 전자부품의 가동에 있어 중요한 역할을 담당하는 없어서는 안될 부품의 경우 높은 MTBF 값을 필요로 합니다. 이러한 MTBF 의 결괏값은 제조자가 수요자에게 해당 제품을 공급할 때 제출해야 하는 데이터로 필요로 할 때가 있습니다. 

 

화성으로 떠나는 우주 왕복선의 부품이 100개라고 가정하겠습니다. 각 부품의 MTBF 값이 100 시간이라 가정하였을 때 전체 부품의 평균 MTBF 는 100/100 이므로 1이 됩니다. 따라서 이는 1시간마다 1개의 부품이 고장이 발생한다는 것을 의미합니다. 

 

반대로 100개의 부품의 MTBF 값이 100,000 시간이라면 100,000/100 = 1000 이므로 1,000 시간마다 한 개의 부품이 고장한다는 것으로 설명할 수 있습니다. 

 

이러한 MTBF 값은 부품의 사용시간에 대한 실패 및 신뢰성을 의미하며 적용 분야의 중요도에 따라 치명적인 결과를 초래할 수 있으므로 설계시 요구되는 MTBF 값을 사전에 확인하고 적용하는 것이 중요합니다. 

 

 

 

B. 평균수리시간 MTTR - Mean Time To Repair

 

평균수리시간은 기계 전자 부품이 고장 난 시점부터 수리하는데 걸리는 총 시간으로 정의합니다. 전자기기와 같은 제품의 경우 고장이 발생하면 이를 수리하기 보다는 교체하는데 이 때 고장이 발생한 하드웨어 부품을 새로운 하드웨어 부품으로 교체하는데 걸리는 총 시간으로 설명합니다. 

 

 

MTTR은 MTBF와는 다른 개념으로 시간이 짧을 수록 좋다는 것을 의미합니다. 다시 말해 고장이 발생한 시점부터 새로운 부품이 도착하여 교체하는 시간의 총 합이 짧을 수록 관련 기기의 정상 운전 도달 시간이 짧아 진다는 것을 의미하기 때문입니다. 

 

대량 생산이나 고 부가가치 제품을 생산하는 공정의 MTTR 이 길 경우 이는 총생산 감소와 비례하며 손실을 동반하기 때문에 관련 기업에서는 MTTR 시간을 단축시키기 위해 주요 공정상에 주요 부품을 선정 예측하여 예비품을 재고로 보유합니다.

 

평균수리 시간은 공정의 보전성과 연관성이 높은 것으로 MTTR 시간이 짧을 수록 보전성이 높은 것을 의미합니다. 

 

C. 평균고장시간 MTTF - Mean Time To Failure

 

평균고장시간은 복구할 수 없는 시스템의 신뢰성에 대한 척도를 정의하는 용어로써 관련 제품의 수명을 측정하는 단위로 사용합니다. 이는 전구나 타이밍 벨트, 건전지와 같은 제품에 적용하며 하나의 단일 시스템이 동작(가동)을 시작한 시점부터 고장이 예상되는 평균 시간으로 설명하는데 사용합니다. 

 

MTTF 값은 많은 단위 부품의 통계를 이용한 통계 값을 이용합니다. 예를 들어 특정 전구의 평균고장시간이 1000 시간이라면 이중에 어떤 전구는 999 시간, 1010 시간 등 각기 다른 값을 가지고 있으며 전체 총합에 대한 통계 값을 적용하여 MTTF 를 산출합니다. 

 

 

내용정리

MTBF, MTTR, MTTF 용어 정의

 

 

MTBF, MTTR, MTTF 는 언뜻 같아 보이지만 제품의 신뢰성과 보전성과 연관이 깊은 용어입니다. 이는 특정 부품을 설계에 반영하거나 주요 공정에 반영할 때 여전히 유용한 데이터로 사용된다는 점을 기억해야겠습니다. 

 

Inside Insights (By Chandler)