信頼性エンジニア、またはアイテムの信頼性を研究したり、それを計算するための責任を誰もができるだけ頻繁に、あなたは、あなたに含まれる材料に本質的な何かを信頼性が質量または体積のような不変の物理的な性質であるという印象を与えて単純化しすぎて公表されたデータを見つけるそれ。 これは実際には常識的なアプローチであり、我々は古いものは同じものの新しいコピーよりも信頼性が低いことを知っています。 我々は、MTBF（平均故障間隔）の値、ナイン（すなわち0.99999、信頼性の尺度）、故障率と他のものの和解のテーブルに直面しているときしかし、この常識は、私たちの外に主張されます。 常識的なアプローチに戻るが、数学でみましょう。
そこで、我々はすでに何を知っていますか？ 私たちは、古いマシンは一般的に信頼性の低い新しいマシンよりであることを知っている。 この現象は、一般的に（電子機器のようないくつかのものは、伝統的な意味でwearoutないにもかかわらず）wearoutと呼ばれています。 これに可能な例外は、そのテストされていない何か新しいブランドが少しの間動作していたものよりも信頼性が低いかもしれないです。 この現象は、乳児死亡率と呼ばれています。 メッセージは、経時変化するアイテムの信頼性である。
だから、私たちが言うか、アイテムは8,000時間のMTBFを持っていることを読んだとき、それはそれがポイントの値であるかどうか、特定の期間を参照する必要がありますか、平均値はさらなる情報なしで明白でないかもしれません。 
我々はワイブル故障分布式を使用する場合、我々はまた、私たち私たちの与えられた項目のための時間をかけてどのように故障率やMTBFが変更を表示します式でこれらのメカニズムを表すことができます。 式は、上記の特性寿命（ETA）と形状係数（β）の値が与えられた、私たちは時間をかけて故障率を計算することができます。
我々はその方程式にいくつかの合理的な数値を適用した場合、我々の結果は何のように見えるでしょうか？ 9,500時間、2.4の形状係数の特性寿命のために、我々は着実に増加して故障率では、次の曲線が表示されます。
フゼア、我々は無限の近くに開始時からの値に低下MTBFを示し、この曲線を生成するために、同じ時間スケールにわたって観測されたMTBF（1日付と累積運転時間に失敗した単位をカウントに基づいて計算することができる値）をプロットすることができます終わり近くに3500時間程度。
我々はどこかに印刷された故障率やMTBFに対して一定の値を見るとそう、それはどういう意味ですか。 本質的に、パブリッシャは、信頼性が一定期間にわたって一定であるという仮定を行った。 その情報を使用するには、しかし、我々は、彼らが言及していた時間の何期間知っている必要があり、そうでなければ我々は非常に我々のシステムの信頼性を過小評価または過大評価リスク。
