{"id":17245,"date":"2022-12-06T17:36:45","date_gmt":"2022-12-06T16:36:45","guid":{"rendered":"https:\/\/biblus.accasoftware.com\/es\/?p=17245"},"modified":"2023-05-02T12:02:20","modified_gmt":"2023-05-02T10:02:20","slug":"mtbf-que-es-y-como-calcular-el-mean-time-between-failures","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/biblus.accasoftware.com\/es\/mtbf-que-es-y-como-calcular-el-mean-time-between-failures\/","title":{"rendered":"MTBF: qu\u00e9 es y c\u00f3mo calcular el Mean Time Between Failures"},"content":{"rendered":"<p class=\"sommario\">El MTBF (Mean Time Between Failures) es un par\u00e1metro que indica el tiempo medio de funcionamiento de un equipo entre varias aver\u00edas. Descubre por qu\u00e9 es importante en el mantenimiento<\/p>\n<p><!--more--><\/p>\n<p>El <strong>Mean Time Between Failures<\/strong> (<strong>MTBF<\/strong>) es uno de los indicadores de rendimiento m\u00e1s utilizados en el sector del <a href=\"https:\/\/biblus.accasoftware.com\/es\/que-es-el-bim-facility-management\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Facility Management<\/a> porque permite medir el nivel de fiabilidad de los equipos mec\u00e1nicos y electr\u00f3nicos.<\/p>\n<p>Si a\u00fan no has o\u00eddo hablar de MTBF y quieres saber m\u00e1s sobre el tema, en este art\u00edculo te dar\u00e9 la informaci\u00f3n que necesitas para comprender mejor el significado, la importancia y la funcionalidad de este par\u00e1metro, ilustrando tambi\u00e9n algunos ejemplos de aplicaciones que te ayudar\u00e1n a entender c\u00f3mo calcularlo correctamente.<\/p>\n<p>Sin embargo, antes de profundizar, es importante destacar que el c\u00e1lculo de MTBF se basa en la recopilaci\u00f3n y el an\u00e1lisis de datos que tienen como objetivo describir con precisi\u00f3n el<strong> comportamiento de los activos a lo largo del tiempo<\/strong>. Para monitorizar los recursos de tu organizaci\u00f3n, te aconsejo utilizar un <a class=\"textualLink_usbim-maint\" href=\"https:\/\/www.accasoftware.com\/es\/facility-management-software\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">programa GMAO<\/a>, una herramienta indispensable para la previsi\u00f3n del Mean Time Between Failures, que permite registrar de manera autom\u00e1tica los datos relativos a cada activo, evaluar los \u00edndices de rendimiento de los equipos (incluido el MTBF) y programar intervenciones espec\u00edficas que ayudan a prolongar el ciclo de vida de cada componente.<\/p>\n<h2 id=\"que-es-el-mean-time-between-failures-mtbf\">\u00bfQu\u00e9 es el Mean Time Between Failures (MTBF)?<\/h2>\n<p>El <strong>Mean Time Between Failures<\/strong> (<strong>MTBF<\/strong>) es una m\u00e9trica de evaluaci\u00f3n ampliamente utilizada en el \u00e1mbito de la Facility Management, que tiene como objetivo establecer durante cu\u00e1nto tiempo un sistema mec\u00e1nico o electr\u00f3nico es capaz de funcionar sin interrupciones.<\/p>\n<p>La determinaci\u00f3n de este par\u00e1metro es de fundamental importancia para todas aquellas empresas que basan su actividad en el uso de equipos m\u00e1s o menos sofisticados. De hecho, el \u00edndice MTBF permite evaluar la <strong>fiabilidad<\/strong> y <strong>disponibilidad<\/strong> de estos equipos como:<\/p>\n<ul>\n<li>la capacidad de dichos sistemas para llevar a cabo las funciones requeridas en determinadas condiciones de funcionamiento durante un tiempo determinado;<\/li>\n<li>la probabilidad de que los sistemas considerados sean plenamente operativos y accesibles en el momento exacto en que deben utilizarse.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Como es f\u00e1cil de imaginar, cuanto mayor sea el valor de MTBF, mayor ser\u00e1 la fiabilidad del sistema, ya que podr\u00e1 funcionar durante m\u00e1s tiempo sin que se produzcan fallos o interrupciones.<\/p>\n<h2 id=\"como-se-utiliza-el-mtbf\">C\u00f3mo se utiliza el MTBF<\/h2>\n<p>La predicci\u00f3n del Mean Time Between Failures es utilizada por los <strong>responsables del mantenimiento<\/strong> para comprender mejor el funcionamiento de las instalaciones y comprender qu\u00e9 esperar de cada componente o m\u00e1quina.<\/p>\n<p>A trav\u00e9s del c\u00e1lculo de este par\u00e1metro, los administradores de las instalaciones pueden <strong>formular programas de mantenimiento preventivo<\/strong> que ayudan a resolver cualquier problema antes de que ocurra, minimizando la probabilidad de falla y evitando reparaciones largas y costosas.<\/p>\n<h2 id=\"cual-es-la-formula-para-calcular-el-mtbf\">Cu\u00e1l es la f\u00f3rmula para calcular el MTBF<\/h2>\n<p>El par\u00e1metro MTBF proporciona una evaluaci\u00f3n fiable del tiempo medio esperado entre dos fallos, es decir, el tiempo transcurrido entre la aparici\u00f3n de un fallo y el inicio del siguiente.<\/p>\n<div id=\"attachment_17268\" style=\"width: 810px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" aria-describedby=\"caption-attachment-17268\" class=\"size-full wp-image-17268\" src=\"https:\/\/biblus.accasoftware.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2022\/12\/MTBF-Mean-Time-Between-Failures.webp\" alt=\"El MTBF qu\u00e9 es y c\u00f3mo calcularlo\" width=\"800\" height=\"291\" srcset=\"https:\/\/biblus.accasoftware.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2022\/12\/MTBF-Mean-Time-Between-Failures.webp 800w, https:\/\/biblus.accasoftware.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2022\/12\/MTBF-Mean-Time-Between-Failures-300x109.webp 300w, https:\/\/biblus.accasoftware.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2022\/12\/MTBF-Mean-Time-Between-Failures-768x279.webp 768w, https:\/\/biblus.accasoftware.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2022\/12\/MTBF-Mean-Time-Between-Failures-705x256.webp 705w, https:\/\/biblus.accasoftware.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2022\/12\/MTBF-Mean-Time-Between-Failures-420x153.webp 420w\" sizes=\"auto, (max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/><p id=\"caption-attachment-17268\" class=\"wp-caption-text\">MTBF &#8211; Mean Time Between Failures<\/p><\/div>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>El c\u00e1lculo de este \u00edndice de fiabilidad se realiza dividiendo el tiempo total de funcionamiento de una instalaci\u00f3n o de una m\u00e1quina por el n\u00famero total de paradas de la m\u00e1quina (es decir, de aver\u00edas) que se producen en el mismo per\u00edodo.<\/p>\n<p>Por lo tanto, para <strong>calcular el MTBF<\/strong> es necesario aplicar la siguiente f\u00f3rmula:<\/p>\n<div class=\"table-wrapper\"><table class=\"table table-striped table-hover table-header table-bordered\" style=\"height: 110px; border-style: hidden; background-color: #ffffff; width: 74.5368%;\" border=\"0\" cellspacing=\"0\">\n<tbody>\n<tr>\n<td style=\"width: 17.927%; background-color: #ffffff; border-style: hidden; text-align: right;\"><strong> MTBF <\/strong>=<\/td>\n<td style=\"width: 42.355%; background-color: #ffffff; text-align: right;\">\n<p style=\"text-align: center;\"><em>N\u00famero de horas de funcionamiento<\/em><\/p>\n<hr align=\"center\" \/>\n<p style=\"text-align: center;\"><em>N\u00b0 de aver\u00edas<\/em><\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table><\/div>\n<p>El Tiempo Medio entre Fallos generalmente se expresa en horas. En consecuencia, para cuantificar correctamente este par\u00e1metro basta dividir el n\u00famero de horas totales de funcionamiento del sistema entre el n\u00famero de aver\u00edas que se producen en el mismo intervalo de tiempo.<\/p>\n<h2 id=\"ejemplos-de-calculo-del-mtbf\">Ejemplos de c\u00e1lculo del MTBF<\/h2>\n<p>Consideremos, por ejemplo, un sistema mec\u00e1nico dise\u00f1ado para funcionar 12 horas al d\u00eda. Si asumimos que el sistema falla despu\u00e9s de funcionar normalmente durante 10 d\u00edas, el MTBF ser\u00e1 igual a:<\/p>\n<div class=\"table-wrapper\"><table class=\"table table-striped table-hover table-header table-bordered\" style=\"height: 10px; border-style: hidden; background-color: #ffffff; width: 98.8978%;\" border=\"0\" cellspacing=\"0\">\n<tbody>\n<tr style=\"height: 38px;\">\n<td style=\"width: 17.927%; background-color: #ffffff; border-style: hidden; height: 10px; text-align: right;\"><strong> MTBF <\/strong>=<\/td>\n<td style=\"width: 42.355%; background-color: #ffffff; height: 10px; text-align: center;\">\n<p style=\"text-align: center;\"><em>N\u00famero de horas de funcionamiento<\/em><\/p>\n<hr align=\"center\" \/>\n<p style=\"text-align: center;\"><em>N\u00b0 de aver\u00edas<\/em><\/p>\n<\/td>\n<td style=\"width: 4.27308%; background-color: #ffffff; border-style: hidden; text-align: center; height: 10px;\">=<\/td>\n<td style=\"width: 17.5592%; background-color: #ffffff; height: 10px; text-align: center;\">\n<p style=\"text-align: center;\"><em>12&#215;10<\/em><\/p>\n<hr align=\"center\" \/>\n<p style=\"text-align: center;\"><em>1<\/em><\/p>\n<\/td>\n<td style=\"width: 387.854%; background-color: #ffffff; border-style: hidden; height: 10px; text-align: left;\">= 120 ore<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table><\/div>\n<p>Por supuesto, el <strong>c\u00e1lculo del MTBF<\/strong> se vuelve m\u00e1s complejo cuando se tiene en cuenta un per\u00edodo m\u00e1s largo, durante el cual pueden producirse m\u00e1s fallos. Supongamos que la misma m\u00e1quina, que funciona durante 12 horas al d\u00eda, sufre dos fallos en un plazo de tres semanas (21 d\u00edas). El total de horas de funcionamiento es, por lo tanto, igual a 252 (12 horas al d\u00eda durante 21 d\u00edas). La primera falla se produce despu\u00e9s de 80 horas de trabajo desde el inicio del per\u00edodo de actividad y requiere 10 horas para su reparaci\u00f3n. La segunda parada de la m\u00e1quina se produce despu\u00e9s de 70 horas de trabajo consecutivas desde el restablecimiento de la primera aver\u00eda y son necesarias 14 horas para la reparaci\u00f3n. En las 78 horas restantes, el sistema funciona correctamente.<\/p>\n<div id=\"attachment_17270\" style=\"width: 810px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" aria-describedby=\"caption-attachment-17270\" class=\"size-full wp-image-17270\" src=\"https:\/\/biblus.accasoftware.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2022\/12\/Ejemplo-MTBF.webp\" alt=\"El MTBF qu\u00e9 es y c\u00f3mo calcularlo\" width=\"800\" height=\"187\" srcset=\"https:\/\/biblus.accasoftware.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2022\/12\/Ejemplo-MTBF.webp 800w, https:\/\/biblus.accasoftware.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2022\/12\/Ejemplo-MTBF-300x70.webp 300w, https:\/\/biblus.accasoftware.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2022\/12\/Ejemplo-MTBF-768x180.webp 768w, https:\/\/biblus.accasoftware.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2022\/12\/Ejemplo-MTBF-705x165.webp 705w, https:\/\/biblus.accasoftware.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2022\/12\/Ejemplo-MTBF-420x98.webp 420w\" sizes=\"auto, (max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/><p id=\"caption-attachment-17270\" class=\"wp-caption-text\">Ejemplo de c\u00e1lculo del MTBF<\/p><\/div>\n<p>Teniendo en cuenta el n\u00famero de horas totales en las que la m\u00e1quina est\u00e1 realmente operativa (es decir, menos el tiempo empleado en las reparaciones) y el n\u00famero de aver\u00edas que se producen durante el per\u00edodo de observaci\u00f3n, el MTBF puede calcularse como:<\/p>\n<div class=\"table-wrapper\"><table class=\"table table-striped table-hover table-header table-bordered\" style=\"height: 72px; border-style: hidden; background-color: #ffffff; width: 98.3344%;\" border=\"0\" width=\"494\" cellspacing=\"0\">\n<tbody>\n<tr style=\"height: 72px;\">\n<td style=\"width: 17.927%; background-color: #ffffff; border-style: hidden; text-align: right; height: 72px;\"><strong> MTBF <\/strong>=<\/td>\n<td style=\"width: 42.355%; background-color: #ffffff; height: 72px;\">\n<p style=\"text-align: center;\"><em>N\u00famero de horas de funcionamiento<\/em><\/p>\n<hr align=\"center\" \/>\n<p style=\"text-align: center;\"><em>N\u00b0 de aver\u00edas<\/em><\/p>\n<\/td>\n<td style=\"width: 4.27308%; background-color: #ffffff; border-style: hidden; text-align: center; height: 72px;\">=<\/td>\n<td style=\"width: 10.5592%; background-color: #ffffff; height: 72px;\">\n<p style=\"text-align: center;\"><em>80+70+78<\/em><\/p>\n<hr align=\"center\" \/>\n<p style=\"text-align: center;\"><em>2<\/em><\/p>\n<\/td>\n<td style=\"width: 389.56%; background-color: #ffffff; border-style: hidden; text-align: left; height: 72px;\">= 114 ore<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table><\/div>\n<p>Es importante destacar que la <strong>f\u00f3rmula de MTBF<\/strong> <strong> solo se puede aplicar a sistemas reparables<\/strong>. En el caso de instalaciones o equipos que no pueden ser reparados, es necesario utilizar una m\u00e9trica de evaluaci\u00f3n diferente que se llama <strong> Mean Time To Failure<\/strong> (<strong>MTTF<\/strong>).<\/p>\n<h2 id=\"cual-es-la-diferencia-entre-mtbf-y-mttf\">\u00bfCu\u00e1l es la diferencia entre MTBF y MTTF?<\/h2>\n<p>Como ya se ha mencionado, la principal <strong>diferencia entre los par\u00e1metros MTBF y MTTF<\/strong> es que el primero sirve para describir el tiempo medio que transcurre entre las aver\u00edas que se producen durante el ciclo de vida de un activo, y por lo tanto solo se puede utilizar para componentes reparables; el segundo permite predecir la tasa de aver\u00eda de un producto que no se puede reparar y que, por lo tanto, una vez fuera de uso, necesita ser reemplazado.<\/p>\n<p>Como ocurre con el MTBF, tambi\u00e9n el Mean Time To Failure se expresa en orden de tiempo (normalmente en horas) pero, a diferencia del primer par\u00e1metro, toma en consideraci\u00f3n una sola aver\u00eda (la primera) y se utiliza para describir el tiempo medio esperado antes de que la instalaci\u00f3n o la m\u00e1quina sufra una parada definitiva a causa de esta aver\u00eda, que no es posible corregir de ning\u00fan modo si no con la sustituci\u00f3n del componente da\u00f1ado.<\/p>\n<h2 id=\"como-mejorar-el-mtbf\">C\u00f3mo mejorar el MTBF<\/h2>\n<p>Los efectos de las aver\u00edas y los fallos que se producen con frecuencia durante la vida \u00fatil de un equipo pueden ser significativos y conducir a una p\u00e9rdida de productividad y a un aumento del tiempo y de los recursos que se dedican al mantenimiento.<\/p>\n<p><strong>Mejorar la MTBF <\/strong>significa mejorar el rendimiento de una instalaci\u00f3n en t\u00e9rminos de eficiencia y operatividad, por lo que es importante adoptar estrategias adecuadas para que este par\u00e1metro asuma un valor lo m\u00e1s alto posible.<\/p>\n<p>Las soluciones m\u00e1s eficaces que permiten aumentar el Mean Time Between Failures consisten en:<\/p>\n<ul>\n<li><strong> mejorar los procesos de mantenimiento preventivo <\/strong>para transformar el enfoque de mantenimiento de reactivo a proactivo, realizando inspecciones peri\u00f3dicas y programando peque\u00f1as intervenciones y reparaciones que eviten la aparici\u00f3n de aver\u00edas m\u00e1s graves y reduzcan al m\u00ednimo el riesgo de paradas de la m\u00e1quina;<\/li>\n<li><strong>supervisar constantemente el funcionamiento de los activos<\/strong> mediante el uso de software espec\u00edficos que sean capaces de recopilar <strong>datos fiables<\/strong> sobre el rendimiento real de los equipos, datos necesarios para determinar con mayor precisi\u00f3n y detalle cu\u00e1ndo y c\u00f3mo es intervenir;<\/li>\n<li><strong>realizar un an\u00e1lisis de la principal<\/strong> causa, conocida como Root Cause Analysis (RCA), que consiste en analizar un problema para identificar la causa ra\u00edz, con el fin de encontrar una soluci\u00f3n que evite que ese mal funcionamiento vuelva a ocurrir en el futuro;<\/li>\n<li><strong>en la implementaci\u00f3n de un mantenimiento basado en condiciones<\/strong>, un tipo particular de mantenimiento preventivo que basa su efectividad en el monitoreo del estado de salud del activo. Como resultado, las inspecciones e intervenciones no se realizan a intervalos programados, sino solo despu\u00e9s de que se haya detectado una disminuci\u00f3n en la eficiencia del equipo;<\/li>\n<li>en el uso de <strong>piezas de repuesto de calidad<\/strong> que sean capaces de asegurar el mejor rendimiento de la instalaci\u00f3n con el paso del tiempo.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Para poder monitorizar los datos relativos al funcionamiento de sus activos de manera precisa y fiable, y obtener informaci\u00f3n siempre actualizada sobre los \u00edndices de rendimiento de los equipos (incluido el MTBF), considere tambi\u00e9n la posibilidad de apoyarse en un <a class=\"textualLink_usbim-maint\" href=\"https:\/\/www.accasoftware.com\/es\/facility-management-software\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">programa GMAO<\/a>, la \u00fanica herramienta que te permite realizar un seguimiento de las actividades, afrontar los problemas, planificar acciones preventivas y gestionar las operaciones de mantenimiento desde una \u00fanica plataforma centralizada en la nube, accesible desde cualquier dispositivo.<\/p>\n<div class=\"international-product-banner-desktop\" style=\"text-align: center;\"><a class=\"product-banner-link\" href=https:\/\/www.accasoftware.com\/es\/facility-management-software target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><img decoding=\"async\" src=\"\/wp-content\/themes\/enfold-child\/img\/banner_prodotto\/usbim-maint-es.jpg\" alt=\"usbim-maint\" \/><\/a><\/div>\n<div class=\"international-product-banner-mobile\" style=\"text-align: center;\"><a class=\"product-banner-link\" href=https:\/\/www.accasoftware.com\/es\/facility-management-software target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><img decoding=\"async\" src=\"\/wp-content\/themes\/enfold-child\/img\/banner_prodotto_mobile\/usbim-maint-es.jpg\" alt=\"usbim-maint\" \/><\/a><\/div>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El MTBF (Mean Time Between Failures) es un par\u00e1metro que indica el tiempo medio de funcionamiento de un equipo entre varias aver\u00edas. 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