平均維修時間怎麼算

① sql如何計算平均服務時間

 按分鍾平均 select id,ROUND(AVG(value),2) as avg, date_format(time,'%Y-%m-%d %H:%i') as time from "
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+ " where id in (:indexIds) and   time>=:starttime and time<:endtime GROUP BY date_format(monitoring_time,'%Y-%m-%d %H:%i'),_d order by time desc  

按小時平均 select id,ROUND(AVG(value),2) as avg, date_format(time,'%Y-%m-%d %H') as time from "
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按天平均 select id,ROUND(AVG(value),2) as avg, date_format(time,'%Y-%m-%d') as time from "

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② 平均修復時間的介紹

平均抄修復時間（Mean time to repair，MTTR），是描述產品由故障狀態轉為工作狀態時修理時間的平均值。產品的特性決定了平均值的長短，例如：硬碟錯誤的自動修復機制，又或整個機場的電腦系統發生故障。在工程學，「平均修復時間」是衡量產品維修性的值。因此，這個值在維護合約里很常見，並以之作為服務收費的准則。

③ 如何統計平均故障間隔時間

第1步:定義並估計抽樣總體的大小確定年故障率(AFR)並最終確定產品的MTBF的過程中，第一步是確定要內分析的特定容產品抽樣總體。

是基於特定產品型號還是整個產品系列進行計算？此抽樣總體中產品的生產時間跨度應該多大(以天或月計)？生產日期何時開始何時結束？為抽樣總體選擇的產品應該在設計方面非常相似，並具有足夠多的數量以保證所採集數據的統計有效性，這非常重要。

第2步:確定採集數據的樣本時間范圍過程的第二步是確定從抽樣總體中採集故障數據的樣本時間范圍。通常在產品的用戶給供應商報告故障時採集數據。

抽樣總體中產品的最晚生產日期和樣本期間開始日期之間的適合時間間隔，因產品、地理位置、分銷過程和庫存地點不同而有所差異。

例如，如果產品在工廠倉庫中儲存兩個月，在分銷渠道中歷時兩個月，那麼最早只能在抽樣總體中最晚產品生產日期的四個月後開始進行抽樣。對於需要通過批發商、經銷商和零售商這些環節的產品，四個月被視為是考慮上述可變因素的合理時間范圍。

④ 發電廠平均計劃檢修小時怎麼算

首先6000小時/年只是來一個平均數值自,並不是每台發電機機組每年都運行6000小時的,而是有些超過6000小時,有些不到6000小時。
理由如下,在用電淡季,發電廠若機組全開,則供電量要遠遠超過用電量,由於電能無法被大量儲存,故為了節約成本,則使其中一些機組停止發電。
而在用電旺季,用電量大大增加,甚至會發生供電量不足以提供用電量的情況,在這種情況下,所有機組必須全負荷運行,甚至向附近電網借電。(若供電量大大小於用電量,會導致無功功率不足,從而使電網電壓等級下降,從而引發大面積停電)
故,你所謂的其他時間,大部分都是因為用電淡季為節省成本而導致的機組停止運行,當然也有一小部分是因為機組維修、故障停機、機組維護等原因。

⑤ 如何統計平均故障間隔時間

第1步:定義並估計抽樣總體的大小確定年故障率(AFR)並最終確定產品的MTBF的過程中，第一步是確定要分析的特定產品抽樣總體。是基於特定產品型號還是整個產品系列進行計算？此抽樣總體中產品的生產時間跨度應該多大(以天或月計)？生產日期何時開始何時結束？為抽樣總體選擇的產品應該在設計方面非常相似，並具有足夠多的數量以保證所採集數據的統計有效性，這非常重要。
第2步:確定採集數據的樣本時間范圍過程的第二步是確定從抽樣總體中採集故障數據的樣本時間范圍。通常在產品的用戶給供應商報告故障時採集數據。抽樣總體中產品的最晚生產日期和樣本期間開始日期之間的適合時間間隔，因產品、地理位置、分銷過程和庫存地點不同而有所差異。例如，如果產品在工廠倉庫中儲存兩個月，在分銷渠道中歷時兩個月，那麼最早只能在抽樣總體中最晚產品生產日期的四個月後開始進行抽樣。對於需要通過批發商、經銷商和零售商這些環節的產品，四個月被視為是考慮上述可變因素的合理時間范圍。
下面說明兩個重要的可變因素:(1)抽樣總體中產品的最晚生產日期和樣本期間開始日期之間要有足夠的時間間隔(2)數據採集窗口要足夠大，以確保結果的可信度。
如果抽樣總體中產品的最晚生產日期和樣本期間開始日期之間沒有足夠的時間間隔，那麼在抽樣總體中的產品得到完全部署之前可能就已經開始進行抽樣了。這種情況可能會造成兩種結果。第一，由於尚未部署的產品不可能出現故障，所以有低估故障率的傾向。第二種結果就是樣本期間很可能包括大量的安裝故障或設置故障。因為新產品的故障率可能會顯示為一個標準的「浴缸」型，所以包括大量安裝故障可能會導致高估故障率。盡管我們知道這兩種相反的效果都很明顯，但也不能指望他們能互相抵消。
在抽樣時間方面，另一個需要考慮的重要問題是窗口的持續時間。需要多少天才能充分採集故障數據？采樣時間窗口必須選得足夠寬，以便可以從樣本中移除統計「干擾」。獲得合理准確度所需的持續時間取決於抽樣總體的大小。例如，大批量產品可能需要一個月時間，小批量產品可能需要幾個月時間。
第3步:定義故障必須准確定義故障，確保評估過程的一致性後，才能開始統計故障。
現在假設在「故障」產品返回工廠時，是由每個技術人員單獨定義故障。某位技術人員可能只統計那些出現重大故障的產品，而另一位技術人員可能統計所有出現了故障(包括重大故障)的產品。這兩種極端的做法使得准確評估特定產品故障率的可能性幾乎為零，當然更不能准確評估對該產品的過程式控制制所產生的影響。因此，在診斷任意產品之前，供應商必須對故障有一個明確的定義。在計算特定事件的MTBF時，供應商可能有多種不同的故障定義。例如，供應商會試圖評估導致關鍵負載停用的故障的MTBF以及負載能夠繼續運轉的不很嚴重的故障的MTBF。
第4步:接收、診斷和修理產品樣本期間結束時間和AFR計算時間之間必須有足夠的時間間隔，以允許一定的時間來接收、診斷和修理報告為有故障的產品。診斷結果確定故障類型，而修理將會驗證診斷結果。體積較小的產品通常會發回供應商處，這會導致出現接收延遲或需要一定的產品遞送時間。產品到達供應商處後，必須對其進行診斷和修理，這會導致另一個稱為診斷延遲的延遲。大型產品通常在客戶處進行診斷和修理，因此基本沒有延遲。在上述任一情況下，都需要在計算AFR前診斷和修理產品。如果是大批量產品，很可能在診斷延遲結束時仍然有需要修理的產品。在這些情況下，有時會做出未修理產品和以前修理過的產品出現故障的機率相等這樣的假設。取決於待評估產品的生產量和產品類型，接收延遲和診斷延遲可以在樣本期間結束時間後加上幾個星期，您可以在此時間點計算AFR。
第5步:計算年故障率計算年故障率是用來說明某個特定產品在一個日歷年度內的預期故障數。
計算此數值的第一步是「按年計算」故障數據。將樣本期間中的故障數乘以每年的樣本期間數，可以得出此值。第二步就是確定整個抽樣總體的故障率。將計算出來的每年故障數除以抽樣總體期間安裝的產品數，可以得出此值。
此公式有如下兩個假設:(1)產品一年365天、每天24小時連續運轉(2)抽樣總體中的所有產品都在同一時間開始運轉。因此盡管此公式可以用於任意產品，但更適用於連續運轉的產品。
本抽樣總體有10,000輛汽車。在2個月(樣本期間)內，要採集此抽樣總體的故障數據。平均而言，一輛汽車每年運轉400個小時。在這2個月內，有10輛汽車出現故障。
使用公式1:故障率為10個故障x(每年52個星期/樣本期間為8個星期)/抽樣總體中有10,000台裝置=0.0065或0.65%。
使用公式2:假設這些產品同時*開始運轉，抽樣總體的運轉時間為每年10,000x400小時=每年累計4百萬小時或4,000,000/8760小時=累計457年。
故障率為10個故障x(每年52個星期/樣本期間為8個星期)/累計457年=0.14或14%*請注意，此假設是為了簡化這個示例。現實情況是產品在整個期間內都有銷售，因此實際運轉時間將比上面的數字小。導致AFR值變大。
如果上面的示例是以連續運轉產品為例，那麼兩個AFR值將相等。即使取消所有產品同時開始運轉這個假設，AFR值仍然非常接近。因此，了解產品是連續運轉還是非連續運轉對於進行正確地分析至關重要。
第6步:將AFR轉換為MTBF將AFR轉換為MTBF(以小時計)是所有步驟中最容易的，不過可能也是最常被誤解的。只有在故障率穩定這一假設下，將AFR轉換為MTBF才有效。

⑥ 根據表2的數據計算大修車平均大修間隔和維修成的平均維護周期

發動抄機要大修有嚴格的襲標准，下面就是發動機要大修的重要「指標」，出現這些標志表面發動機要進行大修了。
1.氣缸壓力差：氣缸壓縮壓力應符合原設計規定用轉速表、氣缸壓力表檢查不符合要求為不合格各缸壓力差：每缸壓力與各缸平均壓力的差不超過8％用轉速表、氣缸壓力表或用發動機綜合分析儀測量（不符合標準的悅動發動機各氣缸壓力差值要求為不合格。）當悅動發動機汽缸壓力低於它的標准值會有嚴重冒黑煙現象。
2.怠速波動大：發動機怠速運轉穩定，其轉速符合原設計規定。轉速波動不大於50r/min用轉速表進行運轉試驗或用發動機綜合分析儀測量。
3.功率低：發動機最大功率不得低於原設計標定值的90％用測功機按有關規定測量值。
4. 燃料消耗率：發動機最低燃料消耗率不得高於原設計要求用油耗計。
5. 扭矩低：發動機最大扭矩不得低於原設計標定值的90％用測功機按有關規定檢查，嚴重喪失工作能力均應大修。

⑦ 電腦的平均無故障運行時間是怎麼算的

MTBF，即平均無故障時間，英文全稱是「Mean Time Between Failure」。
是衡量一個產品（尤其是電器產品）的可靠性指標。單位為「小時」。它反映了產品的時間質量，是體現產品在規定時間內保持功能的一種能力。具體來說，是指相鄰兩次故障之間的平均工作時間，也稱為平均故障間隔。它僅適用於可維修產品。同時也規定產品在總的使用階段累計工作時間與故障次數的比值為MTBF。

指自動分析儀在校驗期間的總運行時間（H）與發生故障次數（次）的比值，以「MTBF」表示，單位為：H/次。

隨著伺服器的廣泛應用，對伺服器的可靠性提出了更高的要求。所謂「可靠性」，就是產品在規定條件下和規定時間內完成規定功能的能力；反之，產品或其一部分不能或將不能完成規定的功能是出故障。概括地說，產品故障少的就是可靠性高，產品的故障總數與壽命單位總數之比叫「故障率」（Failure rate），常用λ表示。例如正在運行中的100隻硬碟，一年之內出了2次故障，則每個硬碟的故障率為0.02次/年。當產品的壽命服從指數分布時，其故障率的倒數就叫做平均故障間隔時間（Mean Time Between Failures），簡稱MTBF。即： MTBF=1/λ 筆者最近看到一款可用於伺服器的WD Caviar RE2 7200 RPM 硬碟，MTBF 高達 120萬小時，保修 5年。120萬小時約為137年，並不是說該種硬碟每隻均能工作137年不出故障。由MTBF=1/λ可知λ=1/MTBF=1/137年，即該硬碟的平均年故障率約為0.7%，一年內，平均1000隻硬碟有7隻會出故障。 上圖所示為著名的「浴盆」曲線，左邊斜線部分為早期故障率，其故障率一般較高且隨著時間推移很快下降。曲線中部為使用壽命期，其故障率一般很低且基本固定。最右部為耗損期，失效率急速升高。電子產品製造商一般通過測試、老煉、篩選等手段將早期故障盡量剔除，然後提供給客戶使用。當使用壽命期將盡，產品也即將進入故障高發期，需要報廢或更新換代了。 溫度與器件的壽命 明白了MTBF和「浴盆」曲線的基本概念，我們對評估產品的使用壽命有了一定的掌握。在合適工作條件下器件使用壽命期內的故障率很低。廣大電子愛好者都知道電子元器件的壽命，與工作溫度是有密切關系的。以電腦主板上常用的也常出故障的電解電容器為例，其壽命會受到溫度的影響。因此，應盡可能使電容器在較低的溫度之下工作，如果電容器的實際工作溫度超過了其規格範圍，不僅其壽命會縮短，而且電容器會受到嚴重的損毀（例如電解液泄漏）。因此，在分析電腦主板上電容器的工作溫度時，不僅要考慮機箱內整體環境溫度及電容器自身的發熱，還要考慮機箱內其他發熱元件的熱輻射（特別是CPU、穩壓器、電源供應器等）。 根據測試，通常2.0G的CPU消耗功率達56.7W，生成溫度達70℃；而當頻率提高至3.0G時， CPU溫度往往超過90℃。在這樣的高溫烘烤下，主板上的電容器壽命會發生什麼變化？ 為簡化起見，不考慮紋波、頻率、ESR等因素，電容器的估計壽命可用下述公式表示： 其中，L0表示最高工作溫度下的壽命，Tmax表示最高工作溫度，Ta表示實際環境溫度。由此可見，如果環境溫度每升高10℃，電容器壽命將下降一倍！ 由上圖右面的曲線可明顯看出，隨著電容器工作環境溫度的上升，其有效壽命急劇縮短。其中有效壽命（Useful life）是指該種電容器達到給定故障率的時間。

⑧ 如何計算平均修復時間

總時間除以數量， 就等於平均時間。 希望可以幫到你
在單位時間內（一般以年為單回位答），產品的故障總數與運行的產品總量之比叫「故障率」（Failure rate），常用λ表示。例如網上運行了100 台某設備，一年之內出了2次故障，則該設備的故障率為0.02次/年。當產品的壽命服從指數分布時，其故障率的倒數就。