तो, अगर आप आप को साबित करना चाहते हैं कि एक डिजाइन अपने खुद से मौजूदा डिजाइन या किसी अन्य कंपनी की तुलना में बेहतर है मिल गया है. एक बहुत छोटा सा नमूना आकार के साथ कि जवाब देने के लिए प्राप्त करने के लिए सबसे कुशल, सबसे तेज़ तरीका क्या है? Whle त्वरित परीक्षण सहित आपके पास कई विकल्प हैं, हो सकता है, वे एक अपने लाभ और कमियां हो सकती है. यहाँ, मैं यह है कि हम अक्सर वैसे भी कुछ है, विशेष रूप से एक यथार्थवादी और उपयोगी विकल्प के रूप में शून्य विफलता परीक्षण के लिए वकील, लेकिन गणितीय औचित्य के बिना होगा.
शून्य विफलता विश्वसनीयता का परीक्षण भी अक्सर सिद्धि परीक्षण कहा जाता है. यह एक दिया डिजाइन एक आवश्यकता है या पिछले एक डिजाइन की तुलना में बेहतर है कि पुष्ट करने के लिए किए गए एक परीक्षण है. आप की संभावना वीबुल आकार कारक पैरामीटर (बीटा) पता है, तो आप आसानी से किसी दिए गए आत्मविश्वास के स्तर के प्रश्न में डिजाइन को पुष्ट करने के लिए एक परीक्षण के आकार और लंबाई की गणना कर सकते हैं. सबसे अधिक बार, उपलब्ध उपलब्ध परीक्षण इकाइयों की संख्या या परीक्षण के समय या तो आप के लिए प्रतिबंधित है.
सबसे पहले, किसी भी आगे जाने से पहले, आपके लिए आवश्यक आत्मविश्वास अंतराल निर्धारित. यह आमतौर पर एक प्रतिशत के रूप में व्यक्त किया जाता है. इंजीनियरों के लिए, 90% या 95% आम तौर पर उपयोग किया जाता है. संख्या अपने डिजाइन के समारोह के निर्णायक मोड़ पर निर्भर करता है, अधिक या कम हो सकती है. आप एक सफलता के रूप में अपने परीक्षण गिनती बनाने के लिए एक बहुत कम आत्मविश्वास अंतराल के चयन के तथ्य के बाद की स्थिति में नहीं करना चाहती.
दूसरा, आप अपने डिजाइन के बीटा, या वीबुल आकार कारक निर्धारित करने की जरूरत है. आप एक ऐसी ही पिछले डिजाइन के खिलाफ तुलना कर रहे हैं, तो आपको लगता है कि डिजाइन की विफलता के रिकॉर्ड से बीटा निर्धारित कर सकते हैं. आप एक नए डिजाइन का मूल्यांकन कर रहे हैं, तो आप आमतौर पर विश्वसनीयता हैंडबुक और इसी तरह के टुकड़े हिस्सा घटक होते हैं कि इसी तरह की प्रणाली या सिस्टम पर प्रकाशित अन्य जानकारी से अंतर्दृष्टि के कुछ प्रकार प्राप्त कर सकते हैं. 1.0 एक यादृच्छिक विफलता मोड का प्रतिनिधित्व करता है, और 1.0 से अधिक एक wearout विफलता मोड का प्रतिनिधित्व करता है, जबकि कम से कम 1.0 की एक बीटा, एक शिशु मृत्यु दर विफलता मोड को दर्शाता है.
तीसरा, आप अपने आवश्यक विशेषता जीवन, एटा की आवश्यकता है. यह या तो एक आवश्यक विशेषता जीवन से, या एक MTBF (असफलताओं के बीच समय मतलब) मूल्य से प्राप्त किया जा सकता है, या यह एक पिछले डिजाइन की विफलता डेटा के आधार पर गणना की जा सकती.
परीक्षण इकाइयों या अपने उपलब्ध परीक्षण समय की या तो अपनी संख्या सीमित है अगर चौथा, आप उन सीमाओं को समझने की जरूरत है.
अब, आप उन डेटा अंक है कि, आप 'कश्मीर', निम्न समीकरण से अपने विशेष परीक्षण के लिए विशेषता जीवन गुणक की गणना कर सकते हैं. बीटा परीक्षण किया जा करने के लिए अपने डिजाइन के लिए वीबुल आकार कारक है, एन आप प्रयोग की योजना परीक्षण इकाइयों की संख्या है, और विश्वास 0 और 1 के बीच एक संख्या के रूप में व्यक्त अपने वांछित आत्मविश्वास है. 
फिर, किसी भी असफलताओं के बिना पूरा करने और इस डिजाइन गयी या आवश्यकता की तुलना में बेहतर से बेहतर है कि पुष्ट करने के लिए अपने आवश्यक परीक्षण के समय बस के रूप में ऊपर निर्धारित मूल्य 'कश्मीर' से गुणा आवश्यक विशेषता जीवन है. 
उदाहरण: हम 90% विश्वास के साथ एक बेहतर 1000 से अधिक घंटे के लक्षण जीवन को प्रदर्शित करने के लिए परीक्षण करना चाहते हैं कि एक यांत्रिक संचरण की 3 इकाइयों है कि विचार करें. पिछले एक समान डिजाइन से हम बीटा (वीबुल आकार कारक) के मूल्य में 2.2 होने की उम्मीद है. ऊपर समीकरण का उपयोग करना, हम 0.8867 होना कश्मीर की गणना. और, तो हमारे लिए आवश्यक परीक्षण समय 887 घंटे है. इसलिए, 90% विश्वास के साथ हमारी आवश्यकता के अनुपालन का प्रदर्शन, 3 इकाइयों चाहिए विफलता के बिना परीक्षण के प्रत्येक पूर्ण 887 घंटे. के लिए
