자주 신뢰성 엔지니어, 또는 항목의 신뢰성을 연구하거나 계산에 대한 책임 사람, 그럴 신뢰성 대량 또는 볼륨과 같은 변함 물리적 속성에 포함 된 자료에 고유 무언가입니다 당신에게 인상을주는 oversimplified 게시 된 데이터를 찾을 수 그. 이와 같은 사실은 실제로 상식 접근 방식이며 우리는 오래된 일이 같은의 새 복사본보다 신뢰성이 알아요. 우리는 MTBF (실패 사이의 시간을 의미) 값, 9 시리즈 (예 : 0.99999, 신뢰성의 측정), 실패 속도와 다른 것들의 조정 테이블에 직면했을 때,이 상식은 우리를 밖으로 주장됩니다. 하자 상식 접근 방식으로 돌아가하지만, 수학을 갖추고 있습니다.
그래서, 우리는 우리가 이미 알고있는 게 뭐지? 우리는 오래된 기계는 일반적으로 신뢰성이 최신 기계보다 않고 있다는 것도 알고있다. 이러한 현상은 일반적으로 wearout (전자 같은 일이 전통적인 의미에서 wearout하지 않는 경우에도)라고합니다. 이 문제에 대한 가능한 예외는, 그 테스트 적이없는 무언가 새로운 잠시 동안 운영 된 것보다 신뢰성이 될 수 있습니다. 이러한 현상은 유아 사망률이라고합니다. 이 메시지는 시간이 지남에 따라 항목 변경 사항은 안정성입니다.
그럼, 우리 말하거나 항목은 포인트 값 또는 평균 값이 자세한 정보없이 명확하지 수 있는지 여부 만 시간의 특정 기간을 참조해야합니다 8천시간의 MTBF를 가지고 읽을 때. 
우리가 이블 실패 배포 방정식을 사용하는 경우, 우리는 또한 우리가이 주어진 항목에 대한 시간이 지남에 따라 어떻게 실패 속도 또는 MTBF 변경을 보여줍니다 방정식으로 이러한 메커니즘을 대표 할 수 있습니다. 위의 방정식은 우리가 특성 생활 (ETA)와 형상 계수 (베타)의 값에 따라, 시간이 지남에 실패 속도를 계산 할 수 있습니다.
우리가 방정식에 몇 가지 합리적인 번호를 적용 할 경우 결과는 어떻게 생겼을까 요? 9,500시간, 그리고 2.4의 형상 계수의 특징 삶을 위해 꾸준히 증가 실패율 다음과 같은 곡선을 볼 수 있습니다.
Futher, 우리는의 값으로 시작이 가까워 무한의 감소 MTBF를 보여줍니다이 곡선을 생성하는 동시에 규모를 통해 관찰 된 MTBF (날짜와 축적 된 운영 시간에 실패했습니다 단위를 계산에 따라 하나가 계산 수있는 값)을 할 수 있겠나 끝 부분 3,500 시간 정도.
우리가 어딘가 인쇄 실패 속도 또는 MTBF에 대한 상수 값을 참조 할 때, 그게 무슨 뜻입니까. 기본적으로 게시자는 신뢰성이 시간의 특정 기간 동안 일정입니다 가정했다. 이 정보를 사용하려면, 그러나, 우리는 그들에 참조 된 기타 우리가 크게 과소 평가 위험하거나 시스템의 안정성을 과대 평가 시간의 어떤 기간이 알아야합니다.
