MTTR: Bedeutung, Anwendung und die Rolle der Software bei der Reduzierung der MTTR
Ausfallzeiten sind ein häufiges Problem in der Produktion und beziehen sich auf jede Phase, in der eine Maschine nicht in Betrieb ist. Zu den Hauptursachen für diese Ausfallzeiten zählen ungeplante Ausfälle, Produktänderungen und Arbeitskräftemangel.
In einem Bericht von 2018 mit dem Titel After The Fall: Cost, Causes and Consequences of Unplanned Downtime“ (Kosten, Ursachen und Folgen ungeplanter Ausfallzeiten) wurden 450 Fachleute aus 350 Unternehmen in Großbritannien, den USA, Frankreich und Deutschland in verschiedenen Branchen befragt, einschließlich der Fertigungsindustrie, und es wurde festgestellt, dass sich die Kosten ungeplanter Ausfallzeiten auf etwa 250.000 US-Dollar pro Stunde belaufen, bei einem Durchschnitt von mehr als 2 Millionen US-Dollar pro Ausfallereignis.
Abgesehen von den finanziellen Kosten, die durch Ausfallzeiten entstehen, können ungeplante Ausfallzeiten den Ruf eines Unternehmens beeinträchtigen. Partnerschaften und Kundenbeziehungen werden durch unvorhergesehene Verzögerungen bei der Auslieferung von Aufträgen aufs Spiel gesetzt.
Damit kommen wir zu unserem Thema MTTR.
In diesem Artikel werden wir über folgende Themen sprechen:
- Bedeutung und Anwendung von MTTR
- Wie man MTTR berechnet
- Wie kann Software dazu beitragen, die MTTR zu verringern?
Bedeutung und Anwendung von MTTR
MTTR oder Mean Time To Repair ist die Zeit, die benötigt wird, um technische oder mechanische Probleme zu beheben. Sie bestimmt, wie schnell Ihr Unternehmen Probleme bei ungeplanten Ausfallzeiten beheben kann.
Wohlgemerkt, sowohl die Reparaturzeit als auch die Testzeit sind darin enthalten. Der Zeitmesser für diese Kennzahl wird erst dann gestoppt, wenn das System wieder voll funktionsfähig ist.
Dies bedeutet, dass die Zeit berücksichtigt wird für:
- Alarmierung der Techniker
- Erkennung des Problems
- Behebung des Problems
- Abkühlung der Maschinen
- Einrichtung der Anlage, Testen und anschließender Produktionsstart
Die durchschnittliche Reparaturzeit wird als Maßstab für die Verbesserung der Effizienz, die Entwicklung von Strategien zur Vermeidung unerwarteter Ausfallzeiten und die Steigerung des Gewinns herangezogen.
Eine MTTR-Bewertung kann Aufschluss darüber geben, wie Ihr Instandhaltungsbetrieb Geräte anschafft, die Instandhaltung plant und Aufgaben abschließt.
Die MTTR-Anwendung hilft Ihrem Unternehmen, Engpässe zu beseitigen, die zu Verschwendung und finanziellen Verlusten führen können.
Wie man MTTR berechnet
Indem Sie die für Reparaturen aufgewendete Zeit im Laufe eines bestimmten Zeitraums zusammenzählen und durch die Anzahl der Reparaturen teilen, können Sie die MTTR ermitteln.
Nehmen wir an, es handelt sich um Reparaturen im Laufe einer Woche. In diesem Zeitraum gab es acht Ausfälle oder Ausfallzeiten, und die Systeme wurden fünf Stunden lang aktiv repariert.
Fünf Stunden sind 300 Minuten. 300 geteilt durch 8 ist 37,5. Das bedeutet, dass die durchschnittliche Reparaturzeit in diesem Fall 37,5 Minuten beträgt.
Wie kann Software dazu beitragen, die MTTR zu verringern?
Heutzutage ist es für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, Kennzahlen zur Betriebs- und Ausfallzeit zu messen und zu verfolgen. Wichtig ist auch, wie schnell und effizient die Teams Probleme beheben.
Wenn die durchschnittliche Reparaturzeit eines Geräts bereits niedrig ist, bedeutet dies, dass eine fehlerhafte Komponente schnell und effektiv repariert werden kann. Wenn die MTTR hoch ist, können solche Informationen einer Organisation bei Verbesserungsinitiativen helfen.
Der beste Weg für ein Unternehmen, die durchschnittliche Reparaturzeit zu reduzieren, sind moderne Rückverfolgungssysteme.
Die Überwachung, die entweder vor Ort oder aus der Ferne über Tablets oder Smartphones erfolgt, kann kontinuierliche Berichte über die Systemleistung liefern.
Anhand dieser aktuellen Informationen kann ein Unternehmen seine MTTR bestimmen, so dass Techniker vorbeugende Wartungsarbeiten durchführen und Reparaturen vor einem möglichen Ausfall planen können.
In den letzten Jahren sind neue Technologien entstanden, die es dem Bereitschaftspersonal ermöglichen, mit Hilfe von KI und maschinellem Lernen (ML) schwere Unfälle zu verhindern und schneller auf sie zu reagieren.
Diese Technologie analysiert Daten, die von Softwaresystemen mithilfe von KI und maschinellem Lernen erzeugt werden, um potenzielle Probleme zu erkennen, die Ursachen zu identifizieren und sie automatisch zu beheben.
Mit diesem Wissen können Sie sich besser auf die Fehlersuche und die Behebung von Störungen vorbereiten.
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