Was ist die mittlere Zeit bis zum Ausfall (MTTF)?

In Zuverlässigkeitsanalysen ist die MTTF die durchschnittliche Zeit, die ein Teil in Betrieb ist, bevor es ausfällt. Es handelt sich um die mittlere Lebensdauer des Teils.

Bei zensierten Daten bietet der arithmetische Durchschnitt der Daten kein gutes Maß für die Mitte, da zumindest einige Ausfallzeiten unbekannt sind. Die MTTF stellt einen Schätzwert für die theoretische Mitte der Verteilung dar, bei dem zensierte Beobachtungen berücksichtigt werden.

Die MTTF kann auf unterschiedliche Weise verwendet werden. Beispiele:

zum Bestimmen, ob ein umkonstruiertes System in Testplänen für Nachweise besser als das vorherige System ist
als Maß für die Mitte der Verteilung, wenn diese an die Daten angemessen angepasst ist
zum Vergleichen ausgewählter Verteilungen mit einer Verteilungsidentifikation

Angenommen, Sie untersuchen, wie viele Meilen Autoreifen überleben. Sie erstellen eine Verteilungsidentifikation der Ergebnisse und erhalten die folgende Tabelle von MTTF-Werten:

Tabelle für MTTF Normales 95%-KI Verteilung Mittelwert Standardfehler Untergrenze Obergrenze Weibull 69545,4 629,34 68322,8 70789,9 Lognormal 72248,6 1066,42 70188,4 74369,3 Exponential 75858,8 2865,18 70446,0 81687,6 Kleinster Extremwert 69473,1 646,64 68205,7 70740,5

Die Weibull-Verteilung und die Verteilung des kleinsten Extremwerts weisen ähnliche Werte für die MTTF auf, etwa 69500 (Spalte „Mittelwert“ der Tabelle). Die Exponentialverteilung weist die größte MTTF auf, 75858,8.

Wenn alle Verteilungen eine angemessene Anpassung aufweisen, empfiehlt es sich, wegen ihrer etwas besseren MTTF die lognormale oder Exponentialverteilung auszuwählen.