평균 복구 시간이라고도 하는 평균 수리 시간(MTTR)은 시스템 또는 장비에 장애가 발생한 후 수리에 소요되는 평균 시간을 측정하는 데 사용되는 지표입니다.
MTTR에는 장애가 발생한 시점부터 시스템 또는 장비가 다시 완전히 작동할 때까지의 시간이 포함되며, 여기에는 장애를 감지하고 문제를 진단하여 해결하는 데 걸리는 시간이 포함됩니다. MTTR은 시스템 및 장비의 가용성과 안정성, 인시던트의 심각성, 수리 노력의 효율성을 평가하기 때문에 모니터링해야 할 중요한 지표입니다. MTTR이 높으면 예기치 않은 심각한 중단 시간이 발생할 수 있습니다. 조직은 MTTR을 추적하여 프로세스를 개선해야 하는 영역을 파악하고, 장애 추세를 파악하며, 유지보수 전략을 최적화하는 방법에 대한 결정을 내릴 수 있습니다.
MTTR은 시스템이나 구성 요소에 고장이 발생하기 전에 작동하는 평균 시간을 의미하는 평균 무장애 시간(MTBF)과 함께 사용되는 경우가 많습니다. 이는 시스템 안정성을 개선할 수 있는 잠재적 영역을 파악하는 데 도움이 될 수 있는 관련 메트릭입니다. MTBF는 종종 MTTF(평균 무고장 시간)로 표시되기도 합니다.
MTTR은 일정 기간 동안의 고장 횟수를 나타내는 고장률과 함께 사용되기도 합니다. 고장률은 가동 시간이나 작업 가용성과 상관관계가 없으며 오로지 고장 비율만 반영합니다.
IBM Maximo를 살펴보고 IoT 데이터, 분석 및 AI가 자산 운영을 간소화하는 데 어떻게 도움이 되는지 알아보세요.
IBM 뉴스레터 구독하기
평균 수리 시간(MTTR)은 특정 고장으로 인한 총 수리 시간을 특정 기간 동안 수행된 총 수리 횟수로 나누어 계산합니다. MTTR 공식은 다음과 같습니다.
MTTR = 수리에 소요된 총 시간 / 수리 횟수
MTTR을 정확하게 측정하려면 장애를 감지하는 데 걸리는 시간, 문제를 진단하는 데 걸리는 시간, 문제를 복구하는 데 걸리는 시간을 추적하는 것이 중요합니다. 이를 통해 조직은 프로세스를 개선해야 하는 영역을 파악하고 장비나 시스템을 수리하는 데 걸리는 시간을 줄여 궁극적으로 가용성과 안정성을 높일 수 있습니다.
한 회사의 제조 라인에 기계적 고장이 발생하여 문제가 해결되기까지 3시간의 수리 시간이 걸렸다고 가정해 보겠습니다. 같은 달에 여러 가지 문제로 인해 총 2회의 장비 수리가 진행되었습니다.
해당 월의 제조 라인 MTTR을 계산하려면 다음 공식을 사용합니다.
MTTR은 '수리에 소요된 총 시간'을 '수리 횟수'로 나눈 값입니다.
MTTR = 3시간 / 2회
MTTR = 1.5시간
따라서 해당 월의 제조 라인 MTTR은 3시간이 됩니다. 정상적인 운영 전반에 걸쳐 MTTR을 추적함으로써 기업은 추세를 파악하고, 수리 프로세스를 개선하며, 가동 중지 시간을 줄여 궁극적으로 수익을 개선할 수 있습니다.
유지보수 관리자는 다양한 공식을 활용하여 작업 상태를 파악합니다. 이러한 정보를 더 수월하게 자주 확보하기 위해 전산화된 유지보수 관리 시스템(CMMS)을 사용하는 경우가 늘고 있습니다.
결함 유형 분석(FTA)은 장애 이벤트로 이어질 수 있는 장애 경로를 그래픽으로 구성하여 시스템 장애의 원인을 분석하는 방법입니다. 이는 심각한 고장 모드를 식별하고 MTTR을 줄이기 위한 전략을 개발하는 데 자주 사용됩니다.
근본 원인 분석(RCA)은 문제나 고장의 근본 원인을 파악하기 위한 구조화된 방법입니다. 여기에는 증상을 조사하고 즉각적인 원인을 파악하며 근본 원인을 추적하는 작업이 포함됩니다.
고장 모드 및 영향 분석(FMEA)은 잠재적 고장 모드를 파악하고 평가하기 위한 구조화된 접근 방식입니다. 여기에는 각 장애 모드의 잠재적 결과를 분석하고 이를 예방하거나 완화하기 위한 전략을 개발하는 것이 포함됩니다.
평균 수리 시간(MTTR)은 다음을 포함하여 조직에 여러 가지 이점을 제공할 수 있는 중요한 핵심 성과 지표(KPI)입니다.
중단 시간 최소화: MTTR은 수리 프로세스에서 개선이 필요한 부분을 파악하여 조직이 중단 시간을 최소화하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 조직은 시간 경과에 따른 MTTR을 추적하여 수리 시간의 패턴과 추세를 파악하고 시스템 가용성을 개선하기 위한 조치를 취할 수 있습니다.
시스템 신뢰성 향상: MTTR은 조직이 장애가 발생하기 쉬운 구성 요소 또는 시스템을 식별하고 신뢰성과 유지보수 가능성을 개선하기 위한 조치를 취하는 데 도움이 될 수 있습니다. 특정 기간 동안 사고 수를 줄임으로써 수리에 소요되는 시간을 줄이고 시스템 가동 시간을 늘릴 수 있습니다.
수리 비용 절감: 조직은 MTTR을 추적하고 개선이 필요한 부분을 파악함으로써 수리 프로세스의 효율성을 개선하여 수리 비용을 절감할 수 있습니다. 여기에는 수리 절차 간소화, 신기술에 대한 기술자 교육, 고비용 긴급 수리의 필요성 감소가 포함될 수 있습니다.
고객 만족도 향상: 조직은 중단 시간을 줄이고 시스템 안정성을 개선함으로써 고객 만족도를 높일 수 있습니다. 이는 고객 충성도 증가, 재구매 및 긍정적인 입소문 추천으로 이어질 수 있습니다.
데이터 기반 의사 결정 지원: MTTR은 조직에 수리 프로세스의 효율성을 추적할 수 있는 데이터 기반 메트릭을 제공합니다. 이 데이터는 개선이 필요한 영역을 파악하고, 장비 유지보수 및 교체에 대한 데이터 기반 의사 결정을 내리며, 시간 경과에 따른 프로세스 개선의 효과를 측정하는 데 사용할 수 있습니다.
MTTR을 계산하는 것은 다음과 같은 여러 가지 요인으로 인해 어려울 수 있습니다.
'수리'를 구성하는 요소 정의: 수리 시간의 시작은 기술자가 시스템에 대한 작업을 처음 시작할 때부터일까요, 아니면 문제를 파악하고 수리를 시작할 준비가 되었을 때일까요? MTTR 계산의 시작 지점과 종료 지점을 결정하는 것은 메트릭의 정확성에 영향을 미칠 수 있습니다. 수리 시간을 정확하게 문서화하는 것도 MTTR을 계산하는 데 필수적이지만, 문서가 불완전하거나 부정확하면 신뢰할 수 있는 메트릭를 설정하기 어려울 수 있습니다.
제한된 데이터 가용성: 경우에 따라 MTTR을 정확하게 계산하는 데 사용할 수 있는 데이터가 제한될 수 있습니다. 예를 들어 시스템이나 구성 요소에 장애가 거의 발생하지 않는 경우, 평균 수리 시간을 계산할 수 있는 데이터 포인트가 충분하지 않을 수 있습니다.
다양한 수리 시간: 시스템 또는 구성 요소를 수리하는 데 필요한 시간은 문제의 성격과 심각도에 따라 달라질 수 있습니다. 예를 들어, 사소한 문제는 신속하게 해결되지만 복잡한 문제는 상당한 조사와 문제 해결이 필요할 수 있으며, 이로 인해 수리 시간이 크게 늘어날 수 있습니다. 일부 산업에서는 장비 수리 또는 문제 해결을 위한 표준화된 프로세스가 없을 수 있습니다. 이로 인해 여러 시스템 또는 구성 요소에서 일관된 수리 시간을 설정하기가 어려울 수 있습니다.
계획되지 않은 중단 시간: 계획되지 않은 중단 시간은 MTTR을 정확하게 계산하기 어렵게 만들 수 있습니다. 시스템이나 구성 요소에 예기치 않게 장애가 발생하면 문제를 파악하고 수리 일정을 잡는 데 지연이 발생하여 수리 시간이 길어지고 MTTR이 늘어날 수 있습니다.
MTTR 계산에는 이러한 문제를 극복하고 신뢰도 높은 지표를 생성할 수 있도록 정확한 데이터 수집, 명확한 정의, 표준화된 프로세스가 필요합니다.
평균 수리 시간(MTTR)을 개선하려면 장애의 근본 원인을 파악 및 해결하고 장애를 복구하는 데 필요한 총 시간을 줄이기 위한 체계적인 접근 방식이 필요합니다. 다음은 조직이 MTTR을 개선하기 위해 취할 수 있는 몇 가지 단계입니다.
수리 프로세스 표준화: 표준화된 수리 절차를 확립하면 수리를 일관적이고 효율적으로 수행할 수 있습니다. 여기에는 절차 문서화, 체크리스트 설정, 기술자 교육 제공 등이 포함될 수 있습니다.
문제 해결 절차 개선: 효과적인 문제 해결은 근본 원인을 신속하게 파악하여 수리에 필요한 시간을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 기술자에게 문제 해결을 위한 디지털 툴과 기술을 제공하면 문제를 파악하는 데 필요한 시간을 단축하도록 지원할 수 있습니다.
예비 부품의 접근성 개선: 예비 부품을 쉽게 구할 수 있도록 하면 시스템이나 구성 요소를 수리하는 데 필요한 시간을 줄일 수 있습니다. 여기에는 자주 사용되는 부품의 재고를 유지하고, 공급업체와의 관계를 구축하며, 부품 사용 및 보충 현황을 추적하는 시스템을 구현하는 것이 포함될 수 있습니다.
예측형 및 예방형 유지보수 기술 활용: 진동 분석 및 오일 분석과 같은 기술을 포함한 유지보수 프로그램은 계획되지 않은 유지보수 작업으로 이어지기 전에 잠재적인 문제를 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다. 경보 시스템은 이상 징후가 인시던트로 발전하기 전에 발견하는 데 도움이 될 수 있습니다.
전산화된 유지보수 관리 시스템(CMMS) 구축: CMMS는 조직에서 유지보수 팀 일정, 작업 주문 및 수리 내역을 추적하여 개선이 필요한 영역을 쉽게 파악하고 시간 경과에 따른 프로세스 개선의 효과를 측정할 수 있도록 지원합니다.
근본 원인 분석(RCA) 수행: RCA를 수행하면 장애의 근본 원인을 파악하고 예방하기 위한 전략을 개발하는 데 도움이 될 수 있습니다. 조직은 문제의 근본 원인을 해결함으로써 향후 고장 가능성을 줄이고 벤치마크를 설정하며 MTTR을 개선할 수 있습니다.
지속적인 모니터링 및 MTTR 측정: 지속적인 모니터링 및 MTTR 측정은 조직이 기준선을 설정하고, 개선이 필요한 영역을 파악하며, 시간 경과에 따른 진행 상황을 추적하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 데이터는 개선 목표를 개발하고 시간 경과에 따른 프로세스 개선 효과를 측정하는 데 사용될 수 있습니다.
평균 수리 시간(MTTR)은 다양한 산업의 많은 조직에서 활용하는 중요한 지표입니다. MTTR의 일반적인 사용 사례는 다음과 같습니다.
MTTR은 제조 공장에서 장비 및 기계의 수리에 필요한 시간을 추적하는 데 사용할 수 있습니다.
MTTR은 공공 서비스 업계에서 정전 후 배전 장비를 수리하고 고객을 위해 전력을 복구하는 데 필요한 시간을 추적하는 용도로 자주 사용됩니다.
MTTR은 IT 업계에서 인시던트 또는 정전 발생 후 시스템 가용성을 복원하는 데 필요한 시간을 측정하기 위해 활용하는 중요한 지표입니다.
MTTR은 의료 업계에서 의료 기기 및 장비 수리에 필요한 시간을 추적하기 위해 자주 사용됩니다.
AIOps Insights는 AI 기반 이벤트 및 인시던트 관리를 통해 중앙 IT 운영 팀이 엔터프라이즈 IT 리소스의 가용성을 관리할 때 직면하는 문제를 처리하고 해결하는 SaaS 솔루션입니다.
인시던트 예방을 위한 최상의 표준은 관측성을 대중화합니다.
지능형 자산 관리, 모니터링, 예측 유지보수 및 안정성이 단일 플랫폼에서 제공됩니다.
연결되고 현대화된 보안 제품군으로 공격에 대응
AI로 보안 운영 센터(SOC)를 자동화하세요(407KB).
이 책은 평균 복구 시간을 개선하는 방법에 대해 쉽게 접근할 수 있고 유용한 정보를 제공합니다.
시설 관리는 건물과 부지, 인프라 및 부동산의 기능성, 편안함, 안전 및 효율성을 보장하는 데 도움이 됩니다.
전산화된 유지보수 관리 시스템의 줄임말인 CMMS는 자산 관리, 유지보수 일정 계획, 작업 주문 추적을 위한 소프트웨어입니다.
엔터프라이즈 자산 관리(EAM)는 소프트웨어, 시스템 및 서비스를 결합하여 라이프사이클 동안 운영 자산의 품질 유지보수, 제어 및 최적화를 지원합니다.
디지털 디바이스가 건물 인프라와 에너지 사용량부터 입주자의 전반적인 경험에 이르기까지 건물에 관한 인사이트를 제공하는 방법을 확인해 보세요.