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MTTF e il tasso di guasto

Il MTTF (Mean Time To Failure) è una delle principali metriche di manutenzione. Scopriamo insieme tutto quello che c’è da sapere su questo importante KPI, come calcolarlo e monitorarlo correttamente.

Cos’è l’MTTF – Definizione di Mean Time to Failure

Con la sigla MTTF (dall’inglese Mean Time To Failure) si indica in manutenzione il tempo medio all’insorgere di un guasto.

Il MTTF è dunque un indicatore (quindi un parametro statistico) legato all’affidabilità dei componenti di un impianto/asset. Rappresenta la durata media di vita di un componente, prima di subire un guasto.

Insieme ad altri indicatori e KPI di manutenzione, come il Mean Time Between Failure (MTBF), il Mean Time To Repair (MTTR), il Tasso di Guasto e l’Overall Equipment Effectiveness (OEE), il Mean Time To Failure (MTTF) rappresenta un must-have per ogni responsabile di manutenzione che intenda monitorare le performance dei propri impianti e ottimizzare i processi manutentivi.

Indice dei contenuti

  1. Cos’è l’MTTF – Definizione di Mean Time To Failure
  2. MTTF e MTTR
  3. MTTF e il Tasso di Guasto
  4. MTTF Formula
  5. Esempi di calcolo MTTF
  6. Quando e come utilizzare l’MTTF
  7. Quando usare il Mean Time To Failure
  8. MTTF e MTBF
  9. Conclusioni
mttf - mean time to failure

MTTF e MTTR

Il tasso di guasto viene generalmente calcolato per misurare la durata media di vita per i singoli componenti che vengono scartati in caso di guasto o di malfunzionamento. Fornisce dunque un valore percentuale, un indice di vita media del componente.

Per sistemi più complessi, che possono essere sottoposti ad un processo manutentivo di riparazione, e consigliabile affidarsi ad altre metriche come il MTTR (mean time ti repair) o il MTBF (mean time between failure).

Infatti, poiché l’MTTF è rilevante solo per quegli asset che non possono essere riparati (oppure che non siamo interessati a riparare) l’MTTF coincide con il ciclo di vita dell’asset stesso.

MTTF e il Tasso di Guasto

L’MTTF viene spesso associato ad un altro indicatore fondamentale per la manutenzione: il tasso di guasto.

Il tasso di guasto, con cui si misura l’affidabilità degli asset, ha queste caratteristiche:

  1. il tasso di guasto ha un andamento variabile nel tempo
  2. Il tasso di guasto ha un andamento decrescente all’inizio del ciclo di vita dell’asset
  3. Il tasso di guasto ha un andamento costante fino a raggiungere il tempo di vita stimato dell’asset

Il tasso di guasto viene solitamente rappresentato con un grafico a vasca da bagno.

tasso di guasto

MTTF formula

L’MTTF viene calcolato come il rapporto tra il numero totale di ore in cui un certo asset resta operativo per il numero totale di asset in uso.

Dunque possiamo dire che: 

MTTF = Totale ore operative / Numero Totale di Asset in uso

MTTF = 10000 h / 40 asset = 250 ore

Solitamente l’MTTF viene rappresentato in ore.

Esempi di calcolo MTTF

Un esempio tipico di asset per cui viene calcolato il valore MTTF (Mean Time To Failure) è quello dei rulli del nastro trasportatore, per cui la riparazione potrebbe essere sconveniente rispetto alla loro sostituzione.

Mettiamo il caso che all’interno di un impianto produttivo si trovino in uso 125 rulli identici, i quali restano operativi (in media) per un totale di 60000 ore nel giro di un anno.

MTTF = 60000 / 125 = 480 ore

Il calcolo dell’MTTF ci dice che, in media, un rullo resterà disponibile per la produzione per un totale di 480 ore prima di dover essere sostituito a causa di un guasto.

È chiaro come avere a disposizione un dato statistico del genere ci permetta di organizzare al meglio i nostri piani di manutenzione (per esempio attraverso attività di manutenzione programmata) oltre a permetterci di prendere decisioni consapevoli e data-driven circa l’approvvigionamento dei materiali necessari all’interno del magazzino ricambi.

Quando e come utilizzare l’MTTF

Il Mean Time To Failure (MTTF) può essere applicato soltanto ad asset non riparabili.

I motivi per cui può essere più conveniente sostituire un asset rotto anziché ripararlo possono essere molti, ma la ragione più comune è senza ombra di dubbio il costo dell’asset stesso.

Infatti si parla di solito di singoli componenti all’interno di un impianto, il cui costo di riparazione è inferiore al prezzo dell’asset nuovo. Generalmente si tratta di componenti semplici con un costo per unità molto basso.

Esempi molto comuni di questi componenti sono:

  • Transistor
  • Cinghie dei motori
  • Rulli dei nastri trasportatori
  • Ruote di un carrello elevatore
  • Lampadine
  • Sensori
  • Trasmettitori di pressione

Queste parti possono rientrare in piani di manutenzione correttiva, portando dunque l’asset fino a fine vita, oppure essere regolarmente ispezionati attraverso programmi di manutenzione preventiva e su condizione.

Quando usare il Mean Time To Failure (MTTF)

Può essere utile calcolare l’MTTF con l’intento di migliorare i processi di manutenzione.

 

  1. Per esempio, l’MTTF può essere usato per ottimizzare una strategia di manutenzione programmata, individuando il momento più opportuno per effettuare un’ispezione dell’asset.
  2. Conoscere il valore MTTF di un asset è fondamentale per prendere decisioni informate sull’acquisto e la disponibilità dei materiali di ricambio, applicando logiche di rifornimento just-in-time.
  3. L’MTTF può inoltre aiutarci anche nel valutare la qualità di certi componenti, la quale può riflettersi sulla loro disponibilità.

MTTF e MTBF

Sebbene il Mean Time To Failure suoni molto simile al Mean Time Between Failure, e spesso il tasso di guasto sia associato anche a quest’ultimo indicatore, MTTF e MTBF non sono la stessa cosa.

La differenza principale tra questi due indicatori risiede infatti nel tipo di asset a cui si riferiscono.

Come abbiamo detto sopra, l’MTTF è infatti utilizzato per asset che non sono riparabili o che non ci interessa riparare, mentre il mean time between failure (MTBF) presuppone chiaramente che vi sia un processo di riparazione tra il verificarsi di due guasti.

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Conclusioni

Imparare a conoscere e valutare l’MTTF può aiutare le aziende a ridurre i fermi macchina dovuti alla rottura di uno dei loro componenti e allo stesso tempo svilluppare strategie di manutenzione più efficienti, riducendo la manutenzione correttiva a favore di piani di manutenzione programmata più precisi e quindi, migliori. Inoltre, riuscire ad utilizzare questo indicatore per prendere decisioni data-driven in merito allo stock di materiali di ricambio in magazzino, garantisce ai responsabili della manutenzione di farsi trovare sempre prepaparati e accorciare i tempi di reazione.

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