Was bedeutet MTBF?

MTBF steht für „Mean Time Between Failures“ (mittlere Zeit zwischen Ausfällen). Es handelt sich um eine Zuverlässigkeitskennzahl, die die durchschnittliche Betriebszeit zwischen zwei Ausfällen eines reparierbaren Anlagenobjekts oder Systems misst. Je höher die MTBF, desto zuverlässiger ist die Anlage. Für Industrieunternehmen, die komplexe, hochwertige Anlagen verwalten, ist die MTBF eine der aussagekräftigsten Kennzahlen im Wartungs-Toolkit: Sie gibt Aufschluss darüber, wie lange eine Anlage realistischerweise laufen kann, bevor ein Ausfall auftritt.

In diesem Artikel wird erläutert, wie die MTBF berechnet wird, wie sie sich im Vergleich zu ähnlichen Kennzahlen darstellt, wie ein guter Wert in der Praxis aussieht und wo die Kennzahl echte Grenzen hat, die Außendienstteams kennen sollten.

Wie wird die MTBF berechnet?

Die MTBF wird berechnet, indem die gesamte Betriebszeit einer Anlage durch die Anzahl der Ausfälle geteilt wird, die während eines festgelegten Messzeitraums aufgetreten sind. Die Formel ist einfach: MTBF = Gesamtbetriebszeit / Anzahl der Ausfälle. Wenn eine Maschine 1.000 Stunden lang in Betrieb war und in dieser Zeit vier Ausfälle verzeichnete, beträgt ihre MTBF 250 Stunden.

Einige wichtige Erläuterungen machen diese Formel in der Praxis nützlicher:

Nur die Betriebszeit, nicht die gesamte Kalenderzeit. Geplante Ausfallzeiten, Wartungsfenster und Leerlaufzeiten werden bei der Berechnung nicht berücksichtigt. Sie messen, wie lange die Anlage zwischen den Ausfällen tatsächlich in Betrieb war.
Nur reparierbare Anlagen. Die MTBF gilt für Geräte, die nach einem Ausfall repariert und wieder in Betrieb genommen werden, nicht jedoch für Einweg- oder Verbrauchskomponenten.
Das Messfenster spielt eine wichtige Rolle. Eine MTBF von 30 Tagen und eine MTBF von 12 Monaten für dieselbe Maschine können je nach saisonaler Auslastung, Nutzungsintensität und Wartungsqualität während des Messzeitraums sehr unterschiedlich ausfallen.

Für Außendienstteams hängt der Wert dieser Berechnung vollständig von der Qualität der zugrunde liegenden Daten ab. Genaue Zeitstempel für Ausfälle, präzise Aufzeichnungen zu Arbeitsaufträgen und einheitliche Definitionen dessen, was als Ausfall gilt, beeinflussen allesamt, ob Ihr MTBF-Wert die Realität widerspiegelt oder zugrunde liegende Zuverlässigkeitsprobleme verschleiert.

Was ist der Unterschied zwischen MTBF und MTTR?

Die MTBF gibt an, wie lange ein Gerät zwischen zwei Ausfällen läuft; die MTTR (Mean Time to Repair) gibt an, wie lange es dauert, das Gerät nach einem Ausfall wieder instand zu setzen. Zusammen vermitteln diese beiden Kennzahlen ein umfassendes Bild der Zuverlässigkeit eines Geräts: wie oft es ausfällt und wie schnell Ihr Team den Ausfall beheben kann, wenn er auftritt.

Betrachten Sie sie als zwei Seiten derselben betrieblichen Gleichung:

Die MTBF ist eine Kennzahl zur Vorbeugung. Eine hohe MTBF bedeutet, dass Ausfälle selten auftreten, was auf eine effektive vorbeugende Wartung, hochwertige Komponenten und gut geschulte Techniker hindeutet.
Die MTTR ist eine Kennzahl zur Wiederherstellungszeit. Eine niedrige MTTR bedeutet, dass Ihr Team Störungen schnell diagnostiziert und behebt, was auf eine gute Verfügbarkeit von Ersatzteilen, klare Diagnoseabläufe und eine gut zugängliche Anlagenhistorie hindeutet.

In Produktionsumgebungen sind beide Kennzahlen von Bedeutung, führen jedoch zu unterschiedlichen Entscheidungen. Eine niedrige MTBF bei geringer MTTR kann für ein nicht kritisches Hilfssystem akzeptabel sein. Für geschäftskritische Prozesskühlungs- oder Produktionsanlagen sind hingegen eine hohe MTBF und eine niedrige MTTR erforderlich, da bereits ein kurzer Ausfall hohe Kosten verursacht. Hersteller verlieren monatlich durchschnittlich 27 Stunden durch ungeplante Ausfallzeiten, und in Branchen wie der Automobilindustrie kann eine einzige Stunde Produktionsstillstand durch nachgelagerte Produktionsverzögerungen Kosten in Millionenhöhe verursachen.

Wie sieht ein guter MTBF-Wert aus?

Es gibt keinen allgemeingültigen Maßstab für eine „gute“ MTBF, da die Frage, was als akzeptabel gilt, vollständig von der Art der Anlage, der Branche und den Folgen eines Ausfalls abhängt. Für einen Kühler in einer Reinraumumgebung gelten ganz andere MTBF-Erwartungen als für einen Förderbandmotor in einem gewöhnlichen Lager. Der Kontext ist entscheidend.

Dennoch gibt es praktische Möglichkeiten, um zu beurteilen, ob Ihre MTBF den Erwartungen entspricht:

Vergleichen Sie die Werte mit der vom Hersteller angegebenen Zuverlässigkeit. Für die meisten Industrieanlagen werden Zuverlässigkeitsspezifikationen veröffentlicht. Liegt Ihre tatsächliche MTBF durchweg unter dem Nennwert, deutet dies auf Wartungslücken, eine unsachgemäße Belastung oder Probleme bei der Installation hin.
Verfolgen Sie Trends im Zeitverlauf. Eine sinkende MTBF bei einer bestimmten Anlageklasse deutet häufig auf alternde Komponenten, aufgeschobene Wartungsarbeiten oder sich ändernde Betriebsbedingungen hin. Der Trend ist wichtiger als jeder einzelne Datenpunkt.
Führen Sie einen Vergleich innerhalb Ihrer eigenen Flotte durch. Wenn identische Geräte an einem Standort durchweg bessere Leistungen erbringen als dieselben Geräte an einem anderen Standort, lohnt es sich, diesen betrieblichen Unterschied genauer zu untersuchen.
Richten Sie sich nach Ihren SLA-Verpflichtungen. Wenn ein Servicevertrag einen bestimmten Verfügbarkeitsprozentsatz garantiert, gehen Sie von dieser Verpflichtung aus rückwärts vor, um zu ermitteln, welche MTBF Ihre Anlagen erreichen müssen.

Bei anlagenschweren Industriebetrieben geht es nicht darum, einer abstrakten Zahl hinterherzujagen, sondern die MTBF als Frühindikator zu nutzen, der eine intelligentere Planung vorbeugender Wartungsmaßnahmen und eine optimierte Ressourcenzuweisung ermöglicht.

Wie nutzen Außendienstteams die MTBF, um Ausfallzeiten zu reduzieren?

Außendienstteams nutzen MTBF-Daten, um von reaktiven Reparaturen auf vorausschauende und vorbeugende Wartung umzustellen. Wenn Sie die durchschnittliche Zeit zwischen Ausfällen für eine bestimmte Anlage oder Anlagenklasse kennen, können Sie Inspektionen, den Austausch von Komponenten und vorbeugende Wartungsbesuche planen, bevor der nächste Ausfall statistisch gesehen wahrscheinlich ist, anstatt auf einen Störungsanruf zu warten.

In der Praxis zeigt sich dies in verschiedenen Arbeitsabläufen:

Planung der vorbeugenden Instandhaltung anhand der Anlagenhistorie. Anstatt ein allgemeines Wartungsintervall auf alle Anlagen desselben Typs anzuwenden, nutzen die Teams die individuellen MTBF-Daten der Anlagen, um zu priorisieren, welche Einheiten am dringendsten Aufmerksamkeit benötigen. Ein Kältemaschinenaggregat mit sinkender MTBF wird im Zeitplan nach vorne verschoben.
Entscheidungen zur Entsendung von Technikern. Wenn MTBF-Daten in der Produktion verfügbar sind, können Techniker bei Routineinspektionen fundiertere Entscheidungen treffen. Eine Anlage, die sich ihrem historischen Ausfallintervall nähert, erfordert eine gründlichere Überprüfung.
Ersatzteil- und Bestandsplanung. Die Kenntnis der Ausfallhäufigkeit nach Bauteiltyp ermöglicht es den Betriebsteams, die richtigen Ersatzteile an den richtigen Standorten vorrätig zu halten, was sich direkt positiv auf die Erstbehebungsquote auswirkt und Nachbesuche reduziert.
Priorisierung der Grundursachen. Die Ermittlung der Fehlermodi, die die MTBF am stärksten beeinträchtigen, hilft den Instandhaltungsingenieuren dabei, technische Verbesserungen gezielt dort umzusetzen, wo sie den größten Einfluss auf die Zuverlässigkeit haben.

Entscheidend hierfür ist der Zugriff auf Daten. Techniker, die komplexe Industrieanlagen warten, benötigen vor Ort Zugriff auf die vollständige Anlagenhistorie, einschließlich früherer Störungsmeldungen und Protokollaufzeichnungen zur vorbeugenden Instandhaltung – selbst an Standorten ohne zuverlässige Internetverbindung. Erfahren Sie, wie der Außendienst in der industriellen Fertigung diesen anlagenorientierten Instandhaltungsansatz unterstützt.

Welche Einschränkungen weist die MTBF als Zuverlässigkeitskennzahl auf?

Die MTBF ist ein nützlicher Ausgangspunkt, weist jedoch erhebliche Einschränkungen auf, die Teams im Fertigungsbereich kennen sollten, bevor sie sich auf sie als primären Zuverlässigkeitsindikator verlassen. Die wichtigste Einschränkung besteht darin, dass die MTBF von einer konstanten Ausfallrate ausgeht, was bei komplexen mechanischen Systemen über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg selten der Fall ist.

Hier sind die Einschränkungen, die im industriellen Umfeld am wichtigsten sind:

Dadurch werden Schwankungen ausgeglichen. Ein Gerät mit einem katastrophalen Ausfall in 1.000 Stunden und ein anderes mit zehn geringfügigen Ausfällen im gleichen Zeitraum können dieselbe MTBF aufweisen. Die betrieblichen Auswirkungen dieser beiden Szenarien sind jedoch völlig unterschiedlich.
Sie lässt die „Badewannenkurve“ außer Acht. Bei den meisten Industrieanlagen treten höhere Ausfallraten auf, wenn sie neu sind (Anfangsausfallrate) und wenn sie altern (Verschleißphase). Die MTBF berücksichtigt diese Schwankungen im Lebenszyklus nicht, was bedeutet, dass ein einzelner MTBF-Wert je nachdem, in welcher Phase der Lebensdauer sich eine Anlage befindet, irreführend sein kann.
Damit die Berechnung aussagekräftig ist, sind genaue Daten erforderlich. Sind Arbeitsaufträge unvollständig, die Zeitstempel der Ausfälle inkonsistent oder definieren Techniker Ausfälle unterschiedlich, spiegelt die MTBF-Berechnung Probleme bei der Datenqualität wider und nicht die tatsächliche Zuverlässigkeit.
Es sagt den nächsten Ausfall nicht voraus. Eine hohe MTBF bedeutet nicht, dass der nächste Ausfall noch weit entfernt ist. Es bedeutet lediglich, dass das durchschnittliche Intervall lang ist. Ein einzelner Ausfall kann zu jedem Zeitpunkt innerhalb dieser Verteilung auftreten.

Aus diesen Gründen lässt sich die MTBF am besten in Verbindung mit anderen Kennzahlen nutzen, darunter die MTTR, die Gesamtanlageneffektivität (OEE) und die Fehlermodusanalyse. Der größte Nutzen ergibt sich, wenn man sie als einen Indikator in einem umfassenderen Zuverlässigkeitskontext betrachtet.

Wie Gomocha mithilfe von Zuverlässigkeitsdaten dazu beiträgt, Ausfallzeiten zu reduzieren

Ungeplante Anlagenausfälle sind das kostspieligste Problem in der industriellen Fertigung, und die MTBF ist nur dann von Nutzen, wenn die ihr zugrunde liegenden Daten korrekt und für die Verantwortlichen zugänglich sind. Genau hier versagen generische FSM-Plattformen: Sie wurden für Büroabläufe entwickelt, nicht für anlagenintensive Fertigungsbetriebe, in denen die Konnektivität unzuverlässig ist und die Anlagenhistorie über nicht miteinander verbundene Systeme verstreut ist.

Wir haben unsere Außendienstplattform speziell für Industrieunternehmen entwickelt, die komplexe, hochwertige Anlagen verwalten. Das bedeutet in der Praxis Folgendes:

Offline-fähige mobile App, mit der Techniker direkt in der Produktionshalle – auch ohne Netzempfang – auf den vollständigen Anlagenverlauf, Fehlerprotokolle und Checklisten für die vorbeugende Wartung zugreifen können, was direkt zur Datenqualität beiträgt, die die MTBF aussagekräftig macht.
Ein No-Code-Workflow-Designer, mit dem Betriebsteams PM-Checklisten und Inspektionsformulare nach Anlagentyp konfigurieren können, ohne auf die IT warten zu müssen, sodass bei jedem Arbeitsauftrag konsistent die richtigen Daten erfasst werden.
Garantierte ERP-Integration mit AFAS, Microsoft Dynamics, SAP und JDE, sodass die Daten zur Anlagenzuverlässigkeit ohne Lücken durch manuelle Eingaben zwischen Ihren Außendienstaktivitäten und Ihren Backoffice-Systemen fließen.
Speziell für anlagenintensive Industriebetriebe entwickelt, mit einer nachweislichen Reduzierung der Ausfallzeiten um 41 % und einer Verbesserung der Erstbehebungsquote um 19 % in unserem gesamten Kundenstamm.

Wenn Sie herausfinden möchten, wo es in Ihrem Außendienst an Zeit und Zuverlässigkeit mangelt, beginnen Sie mit unserer Effizienzbewertung. Dies ist der schnellste Weg, um die konkreten Lücken in Ihren aktuellen Wartungsabläufen zu identifizieren und den Nutzen ihrer Beseitigung zu beziffern.

Häufig gestellte Fragen

Wie oft sollten wir die MTBF für unsere Anlagen neu berechnen?

Die MTBF sollte fortlaufend neu berechnet werden, idealerweise monatlich oder vierteljährlich, und nicht nur als einmalige Momentaufnahme. Je häufiger Sie den Wert aktualisieren, desto schneller können Sie einen rückläufigen Trend erkennen und eingreifen, bevor es zu einem kostspieligen Ausfall kommt. Bei Anlagen mit hoher Kritikalität, wie beispielsweise Prozesskühlsystemen oder Produktionsanlagen, ist eine kontinuierliche Überwachung über Ihre FSM- oder CMMS-Plattform der effektivste Ansatz.

Kann die MTBF für Anlagen herangezogen werden, bei denen bisher noch kein Ausfall aufgetreten ist?

Wenn für eine Anlage keine Ausfälle verzeichnet sind, lässt sich die MTBF technisch gesehen nicht berechnen – die Division durch Null liefert kein aussagekräftiges Ergebnis. In diesem Fall können Sie die vom Hersteller angegebene MTBF-Angabe als Ausgangsbasis heranziehen oder MTBF-Daten auf Flottenebene von identischen Anlagen in Ihrem gesamten Betrieb verwenden. Seien Sie jedoch vorsichtig: Eine Ausfallbilanz von Null kann auf ein tatsächlich zuverlässiges Gerät, einen kurzen Beobachtungszeitraum oder Lücken in der Ausfallmeldung hindeuten – und es lohnt sich, zwischen diesen Möglichkeiten zu unterscheiden.

Was gilt bei der Berechnung der MTBF als „Ausfall“, und wie sollte unser Team diesen Begriff definieren?

Dies ist eine der häufigsten Ursachen für Ungenauigkeiten bei der MTBF-Ermittlung in der Praxis. Ein Ausfall sollte als jedes ungeplante Ereignis definiert werden, das dazu führt, dass die Anlage ihre vorgesehene Funktion nicht mehr erfüllt und Korrekturmaßnahmen erforderlich sind, um den Betrieb wiederherzustellen. Ihr Team benötigt eine einheitliche, dokumentierte Definition, die von allen Technikern und in allen Arbeitsaufträgen konsequent angewendet wird – beispielsweise die Frage, ob eine Leistungsminderung, die keinen vollständigen Stillstand verursacht, als Ausfall gilt. Uneinheitliche Definitionen sind eine der Hauptursachen dafür, dass MTBF-Werte auf dem Papier gut aussehen, aber nicht die tatsächliche Betriebssicherheit widerspiegeln.

Wie können wir die MTBF bei einer Anlage verbessern, deren Leistung hinter den Erwartungen zurückbleibt?

Beginnen Sie mit der Analyse der Daten zu den Ausfallursachen, die hinter der niedrigen MTBF stehen – insbesondere, ob sich die Ausfälle auf eine bestimmte Komponente, einen bestimmten Betriebszustand oder ein bestimmtes Zeitintervall konzentrieren. Darauf aufbauend sind die wirksamsten Maßnahmen die Erhöhung der Häufigkeit der vorbeugenden Wartung für diese Anlage, der proaktive Austausch verschleißanfälliger Komponenten noch vor dem historisch ermittelten Ausfallintervall sowie die Überprüfung, ob die Betriebsbedingungen (Belastung, Umgebung, Schmierung) den Herstellerangaben entsprechen. Wenn derselbe Anlagentyp an einem anderen Standort eine bessere Leistung erbringt, kann ein direkter Betriebsvergleich die Grundursache schnell aufdecken.

Ist die MTBF für vorausschauende Instandhaltungsprogramme relevant, oder verliert sie ihre Bedeutung, sobald Sensordaten vorliegen?

MTBF und vorausschauende Instandhaltung ergänzen sich und schließen sich nicht gegenseitig aus. Sensordaten liefern Ihnen Zustandssignale in Echtzeit, während die MTBF die historische Basis darstellt, anhand derer Sie erkennen können, wie ein „normaler“ Verschleiß für eine bestimmte Anlageklasse aussieht. In der Praxis nutzen Teams, die ausgereifte Programme zur vorausschauenden Instandhaltung betreiben, die MTBF, um zu überprüfen, ob durch Sensoren ausgelöste Warnmeldungen Ausfälle früher als im historischen Durchschnitt erkennen – und um zu messen, ob das Programm die Zuverlässigkeit im Laufe der Zeit tatsächlich verbessert.

Wie können wir am schnellsten mit der MTBF-Erfassung beginnen, wenn wir keine sauberen historischen Daten haben?

Beginnen Sie damit, künftig eine saubere Datenerfassung zu etablieren, anstatt zu versuchen, unzuverlässige historische Aufzeichnungen zu rekonstruieren. Definieren Sie Ihre Ausfallkriterien, standardisieren Sie die Felder Ihrer Arbeitsaufträge für Ausfallzeitstempel und Ausfallstunden und beginnen Sie ab einem festen Startdatum mit der konsequenten Protokollierung. Innerhalb von 90 Tagen verfügen Sie über genügend Daten, um eine vorläufige MTBF für Ihre Anlagen mit höchster Priorität zu berechnen – was weitaus besser umsetzbar ist als ein längerer Datensatz, der auf inkonsistenten Eingaben basiert. Kombinieren Sie dies mit einer FSM-Plattform, die eine strukturierte Datenerfassung bei jedem Arbeitsauftrag durchsetzt, um zu verhindern, dass sich dieselben Lücken in der Datenqualität wiederholen.

Inwieweit sollte die MTBF bei der Entscheidung zwischen Reparatur und Austausch alternder Geräte berücksichtigt werden?

Eine stetig sinkende MTBF bei einer alternden Anlage ist eines der deutlichsten quantitativen Anzeichen dafür, dass die Reparaturkosten den Wiederbeschaffungswert erreichen oder übersteigen. Wenn die Kosten des nächsten erwarteten Ausfalls (Reparaturarbeiten, Ersatzteile und Produktionsausfallzeiten), multipliziert mit der jährlichen Ausfallhäufigkeit, beginnen, mit den Anschaffungskosten einer neuen Anlage gleichzuziehen, wird der Austausch in der Regel zur wirtschaftlicheren Wahl. MTBF-Trenddaten in Verbindung mit MTTR- und Gesamtkosten-pro-Ausfall-Zahlen liefern Instandhaltungsingenieuren die Faktengrundlage, um dies der Finanz- und Betriebsleitung mit Überzeugung darzulegen.