NộI Dung
Tỷ lệ thất bại là một xem xét quan trọng trong kỹ thuật. Chúng được sử dụng để xác định độ tin cậy của một hệ thống hoặc một thành phần trong một hệ thống. Để tính tỷ lệ thất bại, bạn cần quan sát hệ thống hoặc thành phần và ghi lại thời gian cần thiết để phá vỡ. Như với bất kỳ thống kê nào, bạn càng có nhiều dữ liệu, việc tính toán tỷ lệ thất bại sẽ càng chính xác. Ví dụ: nếu bạn đang tính toán tỷ lệ thất bại của một loại cáp USB cụ thể, tính toán của bạn sẽ chính xác hơn nếu bạn đã kiểm tra 1.000 cáp trong một năm thay vì một cáp trong vài ngày.
Tính tỷ lệ thất bại liên tục
Để đo tỷ lệ thất bại, bạn cần một mẫu các thành phần hoặc hệ thống giống hệt nhau có thể được quan sát theo thời gian. Ví dụ: giả sử bạn có năm bóng đèn được kết nối với một mạch tự động mà sau đó bạn có thể bật và tắt một lần mỗi giờ trong 1.000 giờ, cung cấp cho bạn dữ liệu sau:
Điều này mang lại cho bạn 4 thất bại trong tổng số 3.647 giờ.
Để tính tỷ lệ thất bại, hãy chia số lần thất bại cho tổng số giờ, chẳng hạn như 4 / 3.647 = 0,0011 lần thất bại mỗi giờ.
Trong ví dụ này, tỷ lệ thất bại mỗi giờ quá nhỏ đến mức gần như không đáng kể. Nhân số với 1.000 sẽ có ý nghĩa hơn đối với ai đó nghĩ về việc mua bóng đèn, sẽ là 1,1 lần thất bại trong 1.000 giờ. Vì có 8.760 giờ trong một năm, bạn có thể chia 3.647 cho 8.760 để nhận 0,41 thất bại mỗi năm, hoặc khoảng 2 lần thất bại cứ sau 5 năm.
Tính toán MTBF
Một cách khác để thể hiện tỷ lệ thất bại là sử dụng Thời gian trung bình giữa các lần thất bại. MTBF thường được sử dụng trong các hệ thống chất lượng cao, nơi thất bại được dự kiến là hiếm và cần được giảm thiểu, như hệ thống hướng dẫn trên máy bay thương mại hoặc túi khí trong xe khách. Biết được MTBF cho phép các nhà sản xuất khuyến nghị tần suất các thành phần cần được kiểm tra, bảo trì và thay thế.
Để tính toán MTBF, bạn chia số giờ cho số lần thất bại. Trong trường hợp năm bóng đèn đã được thử nghiệm, có tỷ lệ thất bại là 4 trên 3.647, bạn xác định MTF là 3.647 / 4 = 909. Do đó, MTBF là 909 giờ.
Hệ thống xuống cấp theo thời gian
Trong hầu hết các kịch bản trong thế giới thực, khả năng thất bại tăng theo thời gian khi các bộ phận bị hỏng và các bộ phận bị hao mòn. Chẳng hạn, một hệ thống phanh ô tô ít có khả năng thất bại trong năm đầu tiên sở hữu so với sau năm năm không được bảo trì. Do đó, các kỹ sư thường cần phải kiểm tra các thành phần trong thời gian dài hơn và tính toán tỷ lệ thất bại cho các khoảng thời gian khác nhau.