平均无故障时间 (MTBF) 是衡量预期寿命的指标吗？

关于 MTBF 对预测没有用的建议都是正确的。但它的用处甚至比那些意识到它无用的人倾向于认为的要小。

预期寿命

人生不同阶段有不同的失败

wrecclesham 的回答中的“浴缸曲线”的图形是一个概念图。实际上，两端的比例可能略有不同。例如，如果制造商使用优质零件和良好的制造质量控制，婴儿死亡率可能会非常低。

产品生命周期中不同阶段的故障主要是由不同种类的原因造成的。在婴儿死亡率期间，产品因有缺陷的零件或制造缺陷而失效。如果他们不及早失败，他们就会经历一段“消耗”期。每年都有一小部分单位因随机原因而失败。到使用寿命结束时，零件会磨损并发生故障，因为这就是组件的用途。

构建质量的巨大差异会在一定程度上影响所有阶段的失败。一个非常便宜的产品可能使用廉价的零件，制造精度差，并且通常很少关注质量控制。高端产品可能在所有方面都相反。

同一级别的产品在制造质量上可能没有太大差异。因此，例如，制造商可能会收到一批具有正常预期寿命但公差更宽的零部件。它可能有更高比例的婴儿死亡率，但如果它没有因为这个原因而失败，将具有相同的使用寿命。

旧零件的预期寿命

预期寿命实际上可能与您的想法相反。平均单位的预期寿命包括婴儿死亡率故障和随机损耗故障。旧设备不会因这些原因中的任何一种而发生故障。因此，仅包含旧设备的池将比包含所有新设备的池具有更长的平均总寿命。

设备持续时间越长，它越有可能因为其质量而持续那么久。它是为数不多的拥有最完美组件、以最高精度制造并得到最佳处理和保养的幸运装置之一。鉴于您有一个仍在工作的旧部件，预计它不会暂时失效，因为这是平均装置的持续时间。您的旧部件的预期寿命比普通部件更长（尽管这仍然无法告诉您特定部件的使用寿命有多长）。

平均无故障时间

这是什么

术语“MTBF”有多种用途。“平均无故障时间”用作可修复系统的预期系统正常运行时间或可用性的度量。“平均故障前时间”适用于可能可修复或不可修复的设备，但它通常与报废事件相关联。这就是这里的适用意义。

度量的名称“失败前的平均时间”非常具有误导性。通常情况并非如此。您可以通过运行一定数量的单元直到它们失效来衡量该定义，然后取这些时间的平均值。对于预期寿命为多年的物品，这是不切实际的；这些产品永远不会进入市场，因为它们将永远处于测试阶段。

这个数字是用另一种方式开发的。当不是简单地从类似模型的虚假数字中推断出来时，通常用于测量“MTBF”的方法是在相对较短的时间内测试大量单元。他们将总测试时间（测试持续时间 x 测试单元数）除以这段时间内的失败次数（并且他们通常不会在失败时按单元停止计时）。

它真正衡量的是什么

在此时间范围内发生的失败是婴儿死亡和他们生命早期的随机失败。他们永远不会遇到报废故障，而这正是您想知道的。只有一小部分装置在其生命早期出现故障。你不能从这些统计数据中推断或推导出生命终结的时间，它们实际上并没有告诉你关于预期寿命的任何信息。充其量，它们是将一个项目与另一个项目进行比较的粗略相对度量。

查看 MTBF 所基于的事件，磨损故障是任何产品都会发生的随机事件，与质量无关。质量高得多的产品将持续更长时间，因为零件需要更长的时间才能磨损，但在此之前的随机故障可能没有太大不同。

因此，MTBF 的差异往往主要反映了婴儿死亡率的差异，而不是生命终结的差异。如前所述，这可能反映出建筑质量的差异，这可能转化为预期寿命的一些差异。但这也可能是高质量设备的情况，制造商收到了一批质量不佳的组件。如果您的设备不是组件损坏的设备，它的预期寿命可能比普通设备长得多。

MTBF有没有实用价值？

如果您可以在两种产品之间做出选择，其中两种产品的 MTBF 估算方法相同（比如来自同一制造商的两种不同型号），并且一种产品的MTBF明显更好，这可能表明质量总体上更好，并且您可能希望它能持续更长的时间。在其他条件相同的情况下，更安全的选择是选择 MTBF 更好的产品。

如果 MTBF 数字接近，则微小差异只是统计噪声；它什么也没告诉你。

不，不幸的是不是。

组件的 MTBF（平均故障间隔时间）评级不能用于准确确定产品何时会发生故障，因为它只是衡量在故障发生之前可以使用的平均（即平均）时间。

MTBF 评级考虑了这样一个事实，即一些单独的组件将大大超过平均值，而其他组件可能会非常快地失效（也称为“婴儿死亡率”），将所有这些信息提炼成一个简单的平均值。

实际上，根据所讨论的产品类型，故障率可能相差很大：