Qu'est-ce que la durée moyenne avant défaillance (MTTF) ?

En analyse de fiabilité, le MTTF correspond au temps moyen pendant lequel un élément fonctionnera avant qu’il ne tombe en panne. C’est la durée de vie moyenne de l’article.

Avec les données censurées, la moyenne arithmétique des données ne fournit pas une bonne mesure du centre car au moins certains des temps de défaillance sont inconnus. Le MTTF est une estimation du centre théorique de la distribution qui prend en compte les observations censurées.

Voici quelques exemples d'utilisation de la durée moyenne avant défaillance :

Pour déterminer si un système repensé est meilleur que le système précédent dans les plans de test de démonstration.
Comme mesure du centre de la distribution lorsque celle-ci s’ajuste adéquatement aux données.
Comparer des distributions sélectionnées avec un graphique ID de distribution.

Prenons l'exemple d'une étude sur la durée de vie des pneus d'une automobile par rapport au nombre de kilomètres parcourus. Vous créez un graphique d’identification de distribution des résultats, et obtenez le tableau suivant de MTTF :

Tableau des durées moyennes avant défaillance (MTTF)

			IC normal de 95 %
Loi de distribution	Moyenne	Erreur type	Inférieur	Supérieur
Weibull	69545,4	629,34	68322,8	70789,9
Log-normale	72248,6	1066,42	70188,4	74369,3
Exponentielle	75858,8	2865,18	70446,0	81687,6
Plus petite valeur extrême	69473,1	646,64	68205,7	70740,5

Les distributions de valeurs extrêmes de Weibull et la plus petite ont des MTTF similaires d’environ 69 500 (colonne moyenne sur le tableau). La distribution exponentielle a le plus grand MTTF à 75 858,8.

Si toutes les distributions offrent un ajustement adéquat, vous pouvez vouloir choisir la distribution lognormale ou exponentielle en raison de leur MTTF légèrement meilleure.