MTBF (Mean Time Between Failures): Definition und Berechnung

Digitale Maschinenüberwachung mit MTBF (Mean Time Between Failures) zur Optimierung der Wartung.

Zusammenfassung: Mean Time Between Failures (MTBF) ist eine entscheidende Kennzahl für Unternehmen im produzierenden Gewerbe, um die Zuverlässigkeit von Maschinen und Anlagen zu bewerten. Sie gibt an, wie lange eine Maschine durchschnittlich fehlerfrei arbeitet, bevor es zu einer Störung kommt, und ist somit ein zentraler Indikator für die Wartungsplanung und Betriebssicherheit. Die Berechnung der MTBF unterstützt Instandhaltungsteams dabei, Ausfälle zu minimieren, Wartungszyklen zu optimieren und die Produktivität langfristig zu steigern. Durch ein fundiertes Verständnis der MTBF lassen sich Prozesse stabilisieren und ungewollte Ausfallzeiten vermeiden – eine Verbesserung der Maschinenverfügbarkeit um bis zu 20 % ist möglich¹.

¹ Smith, J. (2023). Industrial Maintenance & Reliability Trends. Industry Insights.

Was ist MTBF? (Definition)

Die mittlere Ausfallzeit (Mean Time Between Failures, MTBF) ist eine Kennzahl zur Messung der Zuverlässigkeit von Anlagen und Systemen. Sie gibt an, wie lange eine Anlage oder Komponente durchschnittlich in Betrieb ist, bevor ein Ausfall auftritt. MTBF ist im Wartungsmanagement von Bedeutung, da die Kennzahl dabei hilft, die Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit von Produktionsanlagen und technischen Systemen zu bewerten. Ein höherer MTBF-Wert deutet auf eine höhere Zuverlässigkeit hin, jedoch garantiert er nicht, dass es während des gesamten Zeitraums zu keinem Ausfall kommt. Die Kombination der MTBF mit anderen KPIs bietet einen umfassenden Überblick über die Instandhaltungsleistung. Die Metrik unterstützt Instandhaltungsmanager bei der Planung und Terminierung von Wartungsaufgaben, um Ausfallzeiten zu minimieren und Ressourcen effizient einzusetzen.

Ursprünge der MTBF

Die Ursprünge der MTBF (Mean Time Between Failures) liegen in der militärischen und industriellen Entwicklung des 20. Jahrhunderts, als die Notwendigkeit entstand, die Zuverlässigkeit von komplexen Systemen besser zu verstehen und zu verbessern. MTBF wurde zunächst genutzt, um die Ausfallwahrscheinlichkeit von elektronischen und mechanischen Komponenten zu berechnen, insbesondere in der Luft- und Raumfahrt sowie der Verteidigungsindustrie. Heute ist MTBF eine gängige Kennzahl in vielen Branchen, um die Verfügbarkeit und Effizienz von Maschinen und Anlagen zu steigern und deren Wartungsbedarf zu planen.

Bedeutung der MTBF für Wartungsstrategien

Die Berechnung der Mean Time Between Failures (MTBF) ist ein entscheidender Faktor für die Optimierung von Wartungsstrategien in der Industrie. Die Kennzahl liefert detaillierte Einblicke in die Zuverlässigkeit von Anlagen und ermöglicht es Wartungsteams, geplante Instandhaltungsmaßnahmen effektiv zu gestalten, um kostspielige ungeplante Anlagenausfälle zu minimieren. Eine fundierte Analyse der MTBF unterstützt die Vorhersage von Störungen und ermöglicht eine zielgerichtete Planung, um Betrieb und Lebensdauer von Maschinen zu maximieren.

Eine Verfolgung der MTBF hilft dabei, Risiken frühzeitig zu erkennen und Präventivmaßnahmen zu ergreifen, um den reibungslosen Betrieb von Produktionsprozessen sicherzustellen. Zudem ermöglicht MTBF, die Wirksamkeit aktueller Instandhaltungsstrategien zu bewerten und die richtige Balance zwischen Reparatur und Austausch von Maschinenkomponenten zu finden.  

Wie wird die MTBF berechnet?

Die mittlere Zeit zwischen zwei Ausfällen (MTBF) variiert stark und hängt von spezifischen Betriebsbedingungen, der Auslastung sowie weiteren Faktoren der Anlage ab. Eine präzise Berechnung der MTBF setzt voraus, dass genaue Daten direkt von den Anlagen erfasst werden.

Zur Berechnung der MTBF ist es notwendig, die Gesamtbetriebsstunden einer Maschine oder Anlagenkomponente zu kennen und zu erfassen, wie oft diese in dieser Zeit ausgefallen ist. Die MTBF ergibt sich aus der Division der gesamten Betriebszeit durch die Anzahl der in diesem Zeitraum aufgetretenen Ausfälle:

MTBF = Betriebsstunden / Anzahl der Ausfälle

Eine höhere MTBF weist auf eine höhere Zuverlässigkeit der Anlage hin, bevor sie erneut ausfällt. Häufig liegt die MTBF bei industriellen Anlagen im Bereich von Tausenden bis Zehntausenden von Betriebsstunden zwischen Ausfällen.

Praxisbeispiel zur MTBF-Berechnung 

Angenommen eine Produktionsmaschine in einer Fertigungsanlage läuft für insgesamt 2.400 Stunden und es treten in dieser Zeit sechs Ausfälle auf. Die MTBF würde dann berechnet werden als 2400 / 6 = 400. Das bedeutet, die mittlere störungsfreie Betriebszeit der Maschine beträgt 400 Stunden.

Die Berechnung der MTBF erscheint einfach; es werden jedoch präzise Aufzeichnungen und Daten benötigt. Digitale Tools, wie ein computergestütztes Wartungsmanagementsystem (CMMS), können Abhilfe bieten indem sie sämtliche relevante Daten zu Betriebszeiten und Ausfällen zentral speichern. Mit einem CMMS wird die Berechnung der MTBF vereinfacht. Alle Daten sind an einem Ort abrufbar, und viele Metriken werden automatisch erfasst, was das Ablesen von Trends und die vorausschauende Wartung erleichtert. 

Einschränkungen der MTBF

Die MTBF (Mean Time Between Failures) ist eine wichtige Kennzahl zur Bewertung der Zuverlässigkeit von Anlagen. Dennoch hat sie Einschränkungen, die berücksichtigt werden sollten. MTBF gibt einen Durchschnittswert an, was bedeutet, dass sie keine konkreten Aussagen über die Verteilung oder Ursachen von Ausfällen liefert. Sie setzt voraus, dass Ausfälle zufällig und unabhängig voneinander auftreten, was in der Praxis oft nicht der Fall ist. Zudem kann die MTBF bei komplexen Systemen irreführend sein, wenn verschiedene Komponenten unterschiedliche Ausfallwahrscheinlichkeiten haben.

MTBF: Maßnahmen zur Verbesserung Zuverlässigkeit

Um die MTBF (Mean Time Between Failures) einer Anlage zu erhöhen, sind gezielte Strategien unerlässlich. Hier sind einige bewährte Maßnahmen:

1. Datenqualität sicherstellen

Eine hohe MTBF setzt präzise Daten voraus. Nutzen Sie ein zuverlässiges System wie ein CMMS, um genaue und verlässliche Informationen zu sammeln.

2. Vorbeugende Instandhaltung planen

Verwenden Sie die berechnete MTBF, um einen zeitgesteuerten Wartungsplan zu erstellen. So können Ausfälle durch regelmäßige, geplante Maßnahmen proaktiv vermieden werden.

3. Ursachenanalyse bei Ausfällen durchführen

Identifizieren Sie die Wurzel eines Problems nach einem Ausfall, um gezielt und langfristig Wartungsaufgaben zu optimieren und ähnliche Probleme in Zukunft zu verhindern.

4. Vorausschauende Wartung implementieren

Nutzen Sie Zustandsüberwachung und Echtzeitdaten, um potenzielle Fehler frühzeitig zu erkennen und zu verhindern. Diese datengetriebene Strategie schützt effektiv vor Ausfällen und erhöht die MTBF.

Anwendungsbereiche der Kennzahl Mean Time Between Failures 

Die Mean Time Between Failures (MTBF) ist eine zentrale Kennzahl im Zuverlässigkeitsmanagement und der Instandhaltung technischer Erzeugnisse. Sie wird in einer Vielzahl von Industrien und Systemen eingesetzt, um die Ausfallsicherheit zu erhöhen und die Wartung zu optimieren. Mithilfe der MTBF lassen sich in all diesen Bereichen Inspektionen und Wartungsarbeiten nicht nur zeitlich besser planen, sondern auch präventiv anpassen. Dadurch wird der Reparaturaufwand verringert, und der Ersatzteilbedarf kann gezielt abgeschätzt werden. Die MTBF ermöglicht es, nicht nur reaktiv auf Ausfälle zu reagieren, sondern proaktiv die Zuverlässigkeit und Effizienz der eingesetzten Systeme zu steigern – ein entscheidender Vorteil in wettbewerbsintensiven Branchen.

Maschinen- und Anlagenbau

Die MTBF dient zur Vorhersage von Maschinenstillständen und zur Planung präventiver Wartungsmaßnahmen, was die Verfügbarkeit und Effizienz von Produktionslinien erheblich verbessert.

Computer- und Netzwerktechnik

In der Computer- und Netzwerktechnik wird die MTBF genutzt, um Systemausfälle zu minimieren und die Lebensdauer von Hardware-Komponenten zu verlängern.

Automobilindustrie und Fahrzeugtechnik

Die MTBF stellt die Zuverlässigkeit von Fahrzeugkomponenten sicher, was die Sicherheit und Langlebigkeit von Fahrzeugen deutlich verbessert.

Luftfahrt und Raumfahrttechnik

In der Luftfahrt und Raumfahrt ist die MTBF entscheidend, um die Betriebssicherheit von Flugzeugkomponenten zu gewährleisten und potenzielle Störungen frühzeitig zu erkennen.

Elektrotechnik und Nachrichtentechnik

Die MTBF findet Anwendung, um Ausfälle in kritischen Infrastrukturen wie Stromnetzen oder Kommunikationssystemen zu vermeiden.

Verfahrens- und Produktionstechnik

In der Verfahrens- und Produktionstechnik wird die MTBF genutzt, um den Wartungsaufwand für komplexe Anlagen besser zu planen und kostspielige Ausfallzeiten zu reduzieren.

Schwerindustrie

Mithilfe der MTBF können Wartungsmaßnahmen in der Schwerindustrie präziser geplant werden, um die Effizienz und Ausfallsicherheit komplexer Anlagen zu verbessern.

 

MTBF vs MTTF Unterschiede

Eine weitere wichtige Metrik im Bereich der Instandhaltung, um die Zeit bis zu einem System- oder Anlagenausfall zu messen, ist die mittlere Zeit bis zum Totalausfall (MTTF – Mean Time To Failure). MTTF , eine typische Kennzahl auf der Checkliste von Wartungstechnikern misst die Zeitspanne, bevor eine Anlage bzw. ein System endgültig ausfällt. Der Unterschied zur MTBF liegt darin, dass MTTF ausschließlich auf Anlagen angewandt wird, die nicht repariert werden können und als Totalschaden betrachtet werden. Dies bedeutet, dass die Anlage nach Erreichen des MTTF ersetzt werden muss.

FAQ I MTBF

MTBF – die mittlere Zeit zwischen Ausfällen gibt an, wie lange eine Maschine oder Anlage im Durchschnitt störungsfrei arbeitet. Die Kennzahl ist ein Indikator für Systemzuverlässigkeit und hilft, die Zuverlässigkeit von Anlagen einzuschätzen sowie gezielte Maßnahmen zur Verlängerung der Betriebszeit zu ergreifen.

Die MTBF wird berechnet, indem die gesamte Betriebszeit durch die Anzahl der Ausfälle in diesem Zeitraum geteilt wird. Die Berechnung ermöglicht Ihnen, die durchschnittliche Zuverlässigkeit Ihrer Maschinen zu bewerten und Wartungspläne entsprechend anzupassen.

Eine hohe MTBF zeigt an, dass Anlagen selten ausfallen, was zu einer besseren Produktionsplanung und weniger ungeplanten Stillständen führt. Das bedeutet, dass die Produktionsziele zuverlässiger erreicht werden können und die Kosten für außerplanmäßige Wartung sinken. Mit dem KPI der Instandhaltung können Inspektionspläne und Wartungsarbeiten präventiv angepasst werden.

Durch regelmäßige präventive Wartung und frühzeitige Erkennung von Verschleiß können Ausfälle reduziert und die Betriebszeit erhöht werden. Investition in Schulungen des Wartungspersonals ist ebenso eine weitere effektive Maßnahme.

Ja, denn eine höhere MTBF deutet auf eine stabile und zuverlässige Produktion hin. Allerdings sollten Sie sicherstellen, dass regelmäßige Wartungsintervalle eingehalten werden, um unerwartete Totalausfälle zu vermeiden.

Durch die Erhöhung der MTBF werden ungeplante Stillstandszeiten reduziert, was zu geringeren Reparaturkosten und weniger Produktionsverlust führt. Zudem erleichtert eine höhere MTBF die Planbarkeit der Wartungsarbeiten, was zu einer effizienteren Ressourcennutzung führt.

MTBF ist eine zentrale Kennzahl für die vorausschauende Wartung, da sie hilft, Wartungsintervalle optimal zu planen und rechtzeitig Maßnahmen zu ergreifen, bevor ein Ausfall auftritt. Dies trägt zur Verlängerung der Lebensdauer von Anlagen und zur Minimierung von Betriebsunterbrechungen bei.

Kehrwert der MTBF ist die Ausfallrate, mit welcher man die Anzahl der Ausfälle im Laufe der Zeit misst. 

Die mittlere Reparaturzeit (Mean Time To Repair, MTTR) ist eine weitere Wartungskennzahl. Der Wert gibt die durchschnittliche Zeit an, die für die Wiederherstellung der Betriebszeit einer bestimmten Anlagenkomponente oder eines Systems benötigt wird. 

Image: Adobe Stock – Copyright: © vectorfusionart – stock.adobe.com

Arne Reis

Gründer

Arne Reis, Founder of flowdit

Prozessoptimierer mit 25 Jahren Expertise, fokussiert auf operative Exzellenz in Qualität, Instandhaltung, EHS und Inbetriebnahme. Setzt auf innovative Lösungen und höchste Qualitätsstandards.

Beitrag teilen

Facebook
Twitter
LinkedIn
XING