Was ist die durchschnittliche Zeit bis zum Scheitern (MTTF)?

In der Zuverlässigkeitsanalyse ist MTTF die durchschnittliche Zeit, in der ein Element funktioniert, bevor es ausfällt. Es ist die mittlere Lebensdauer des Gegenstands.

Bei zensierten Daten liefert der arithmetische Durchschnitt der Daten kein gutes Maß für das Zentrum, da zumindest einige der Ausfallzeiten unbekannt sind. Die MTTF ist eine Schätzung des theoretischen Zentrums der Verteilung, die zensierte Beobachtungen berücksichtigt.

Die MTTF kann auf unterschiedliche Weise verwendet werden. Beispiele:

Um in Demonstrationstestplänen festzustellen, ob ein neu gestaltetes System besser ist als das vorherige System.
Als Maß für das Zentrum der Verteilung, wenn die Verteilung die Daten angemessen passt.
zum Vergleichen ausgewählter Verteilungen mit einer Verteilungsidentifikation

Angenommen, Sie untersuchen, wie viele Meilen Autoreifen überleben. Sie erstellen ein Verteilungs-ID-Plot der Ergebnisse und erhalten folgende Tabelle von MTTF:

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- und die kleinsten Extremwertverteilungen haben ähnliche MTTFs von etwa 69.500 (Mittelwertspalte in der Tabelle). Die Exponentialverteilung weist die größte MTTF auf, 75858,8.

Wenn alle Verteilungen eine angemessene Übereinstimmung bieten, möchtest du vielleicht die lognormale oder exponentielle Verteilung wählen, da sie eine etwas bessere MTTF haben.