Por lo tanto, usted tiene un diseño que desee probar es mejor que el actual diseño de su propia u otra compañía. ¿Cuál es la forma más eficiente, más rápida para llegar a esa respuesta con un muy pequeño tamaño de la muestra? Whle puede haber varias opciones que tiene, incluyendo prueba acelerada, cada uno puede tener sus ventajas y desventajas. Aquí, me defiendo para la prueba de fallo a cero como una opción realista y útil, sobre todo porque es algo que a menudo hacemos de todos modos, pero sin la justificación matemática.
Pruebas de fiabilidad cero fracaso también se llama a menudo pruebas de sustanciación. Se trata de una prueba llevada a cabo para corroborar que un diseño dado es mejor que un requisito o un diseño anterior. Si conoce la probabilidad parámetro factor de forma Weibull (beta), entonces se puede calcular fácilmente el tamaño y la duración de la prueba para fundamentar el diseño de que se trate para un nivel de confianza determinado. Más a menudo, ya sea el número de unidades de prueba disponibles o el tiempo de prueba disponibles está restringido para usted.
En primer lugar, antes de seguir adelante, determinar su intervalo de confianza requerido. Esto se expresa normalmente como un porcentaje. Para los ingenieros, 90% o 95% son generalmente utilizados. El número puede ser mayor o menor dependiendo de la criticidad de la función de su diseño. Usted no quiere estar en una posición después de que el hecho de seleccionar un nivel de confianza suficientemente bajo como para hacer el recuento de la prueba como un éxito.
En segundo lugar, es necesario determinar beta de su diseño, o factor de forma Weibull. Si usted está comparando contra un diseño similar anterior, se puede determinar beta de los registros de fallos de ese diseño. Si está evaluando un nuevo diseño, por lo general puede tener algún tipo de idea de la fiabilidad de los manuales y otra información publicada en los sistemas o sistemas similares que contengan piezas componentes de las partes similares. Un beta inferior a 1,0 refleja un modo de fallo de la mortalidad infantil, mientras que 1,0 representa un modo de fallo al azar, y mayor que 1,0 representa un modo de fallo desgaste natural.
En tercer lugar, es necesario tener su vida característica requerida, eta. Esto puede ser consecuencia de una vida característica requerida, o de un valor MTBF (tiempo medio entre fallos), o se puede calcular sobre la base de los datos de falla de un diseño anterior.
En cuarto lugar, si bien el número de unidades de prueba o su tiempo de prueba disponible es limitado, es necesario comprender los límites.
Ahora que usted tiene los puntos de datos, se puede calcular 'k', el multiplicador de vida característico de la prueba específica de la siguiente ecuación. Beta es el factor de forma de Weibull para el diseño de la prueba, N es el número de unidades de prueba que va a utilizar, y la confianza es la confianza deseado expresado como un número entre 0 y 1. 
Entonces, el tiempo requerido para completar la prueba sin fallos y corroborar que este diseño es mejor que el anterior o mejor que el requerido es simplemente la vida característico requerido multiplicado por el valor de "k" según lo explicado anteriormente. 
Ejemplo: Consideremos que tenemos 3 unidades de una transmisión mecánica que queremos poner a prueba para demostrar una hora de vida característico mejor de 1000 con un 90% de confianza. A partir de un diseño similar anterior se espera que el valor de beta (factor de forma Weibull) sea 2,2. Usando la ecuación anterior, se calcula k para ser 0,8867. Y, a continuación, nuestro tiempo de prueba requerido es 887 horas. Por tanto, para demostrar el cumplimiento de nuestra obligación con un 90% de confianza, 3 unidades cada uno debe completar 887 horas de pruebas sin fallo.
