Year: 2023

MTTF，英文为“Mean Time To Failure”，中文译为“平均无故障时间”，是一种在各种行业中用于估计系统或组件故障时间的关键可靠性度量。它是一种统计测量，有助于工程师和分析师评估产品、系统和设备的可靠性和耐用性。 了解MTTF MTTF量化了预计一个设备、组件或系统在首次发生故障之前运行的平均时间。它对于评估硬件或软件的可靠性至关重要，并经常用于基于维护、产品寿命和保修期的明智决策。 MTTF的重要性 MTTF对制造商、工程师和消费者都是有价值的。高MTTF值是一个积极的信号，表明产品或系统可能在较长时间内顺利运行。它为客户提供了信心水平，帮助他们做出关于购买产品的明智决策。 计算MTTF MTTF是通过统计分析、故障测试和现场数据来确定的。计算MTTF的一般公式如下： MTTF = （总运行时间）/（故障次数） 在这个公式中，总运行时间是系统或组件在该时间段内运行的总时间，而故障次数表示在该时间段内发生的故障次数。 应用示例 电子行业： 在电子行业中，MTTF用于估算诸如集成电路等组件的预期寿命。例如，制造商可以提供一个半导体的MTTF值，指示首次故障预计前的平均小时数。 汽车工业： 汽车制造商使用MTTF来确定汽车的关键部件，如发动机、传动系统或刹车系统的预期寿命。这些信息有助于制定维护计划和保修政策。 软件开发： 在软件开发中，MTTF用于评估软件系统的可靠性。它有助于识别潜在的错误或问题，并提供有关软件可能在发生关键故障之前运行的时间的信息。 保修计划： 企业使用MTTF来确定保修期。例如，如果笔记本电脑的MTTF为50,000小时，制造商可以提供一份覆盖设备一定年份或运行小时的保修。 提高MTTF 增加MTTF通常涉及到改进设计、使用高质量材料、进行严格测试和改进制造流程。专注于产品的健壮性、耐用性和可靠性的工程实践有助于延长MTTF。 总结 MTTF是一种有价值的度量，有助于各行业和消费者评估产品和系统的可靠性和耐用性。制造商使用它来做出有关产品设计、保修期和维护计划的明智决策。对于消费者来说，它为购买的产品的寿命和预期性能提供了信心。通过理解MTTF，您可以更明智地评估产品的可靠性和寿命。

MTTA，英文全称为“Mean Time to Acknowledge”（平均承认时间），是用于评估团队或组织对特定事件或事故的响应能力的关键绩效指标（KPI）。它通常在信息技术服务管理、网络监控和事故管理领域广泛使用。 理解MTTA MTTA测量的是事件或特定事故发生后，团队或个人认识到其发生的平均时间。这包括事件被激活后，它被正式认识、记录和处理之间经过的时间。 MTTA的重要性 MTTA对于评估事故管理过程的有效性至关重要，以确保适当的问题响应能力。较低的MTTA值表明团队可以快速检测事件并做出适当的响应，有助于减少中断和减少停机时间。 相反，较高的MTTA可能表明组织内部监测、检测或通信流程存在不足。这可能导致问题解决的延迟，对服务质量和客户满意度产生负面影响。 MTTA的计算 MTTA通过将在特定时段内认识到每个事件所需的时间相加，然后将这个总数除以事件的数量来计算。计算公式如下： MTTA =（Σ事件识别时间）/ 事件数量 应用示例 在信息技术服务管理的背景下，我们考虑一个示例。一家公司使用监控系统来跟踪与服务器相关的事件。在给定的一个月内，该系统检测到三个重要事件。认识到这些事件所需的时间分别为10分钟、15分钟和5分钟。MTTA的计算如下： MTTA =（10 + 15 + 5）/ 3 = 30 / 3 = 10分钟 在这个示例中，MTTA为10分钟，这意味着公司在事件发生后平均需要10分钟才能认识到它。 提高MTTA 为了降低MTTA，组织可以实施更先进的监控解决方案，自动化事件检测，培训员工快速认识到警报信号，并改进团队内部的沟通和协调。 总之，MTTA是一个有价值的指标，用于评估组织对事件的响应能力。通过监测和改进这个KPI，公司可以减少中断，提高服务质量，提高客户满意度。

在 Kanban 中，指标在评估预测性、成本、流量和产品开发流程的其他关键元素方面发挥着至关重要的作用。然而，有时候要理解这些指标可能会有些复杂。在本文中，我们将探讨 Kanban 的一些关键指标，它们的含义以及如何帮助您改进产品开发过程。 计算“交付时间” (Lead Time) 交付时间指的是客户提出请求后，直到请求被标记为“完成” (Done) 所经历的时间。这是一个至关重要的指标，因为它可以揭示系统内请求的流程和管理中的问题。 计算“周期时间” (Cycle Time) 另一方面，“周期时间”是请求在“进行中”部分停留的天数，从“进行中”移动到“完成”的过程中。您可以有多个不同的周期时间，以细化您的指标，例如成熟度周期时间，您可以计算从“描述”到“待办”之间的时间。 使用“吞吐量” (Throughput) 吞吐量代表达到“完成”状态的请求的数量。您可以轻松表示它，如下所示，每周显示达到“完成”的请求的总数： 如您所见，可以通过考虑过去三周的数据来预测将来的完成请求数。通常，我只考虑最近的三周，因为团队的成员可能会发生变化，例如有新成员加入或有成员离开，这可能会影响完成请求的数量。 您还可以执行类似的工作，但以完成点数的总数为基础，而不是请求的数量，以预测将完成的点数。 Bug 变成了问题 使用这些指标的好处之一是可以快速发现时间方面的问题。例如，如果处理错误的速率持续增加，可能需要采取紧急措施。下图说明了这一点： 图中显示错误率不断上升，如果不加以解决，可能会导致重大问题。这些问题可能是由于缺乏适当的单元测试或在代码质量（或测试质量）方面缺乏严谨性而引起的。 累积流程图 累积流程图对于可视化看板中的每个列中正在进行的请求数量非常有用。以下是它的外观： 识别瓶颈 累积流程图特别有助于识别不同阶段中的瓶颈。例如，在“进行中”部分，您可以看到 12 月 14 日采用的请求数量多于通常，但没有完成。这是一个可能需要分析的危险行为，因为如果继续下去，可能会导致许多未完成的请求。 解决瓶颈至关重要，必须制定解决请求流的措施，以避免工作的积压。 积压问题 另一方面，累积流程图还可以显示随时间积累的请求，表明当前团队无法满足所有请求。解决方案不一定是扩大团队规模，因为这可能不可行，而是实施严格的优先事项实践。请求者会理解，某些请求可能永远不会得到满足。 […]