Vì vậy, bạn đã có một thiết kế mà bạn muốn chứng minh là tốt hơn so với thiết kế hiện tại của bạn hoặc công ty khác. , Cách nhanh nhất, hiệu quả nhất để có được câu trả lời rằng với một kích thước mẫu rất nhỏ là gì? Whle có thể có một số tùy chọn mà bạn có, bao gồm kiểm tra tăng tốc, họ có thể có những lợi ích và hạn chế của chúng. Ở đây, tôi sẽ vận động không thất bại thử nghiệm như là một lựa chọn thực tế và hữu ích, đặc biệt là kể từ khi nó là cái gì chúng ta thường làm anyways, nhưng mà không có sự biện minh toán học.
Zero-thất bại thử nghiệm độ tin cậy cũng thường được gọi là thử nghiệm chứng minh cơ. Đây là một thử nghiệm được tiến hành để chứng minh rằng một thiết kế được cho là tốt hơn so với một yêu cầu, thiết kế trước đó. Nếu bạn biết tham số yếu tố Weibull có khả năng hình dạng (beta), sau đó bạn có thể dễ dàng tính toán kích thước và chiều dài của một thử nghiệm để chứng minh được thiết kế trong câu hỏi cho một mức độ tin cậy nhất định. Thường xuyên nhất, hoặc số lượng các đơn vị kiểm tra có sẵn hoặc thời gian thử nghiệm được giới hạn cho bạn.
Đầu tiên, trước khi đi thêm nữa, xác định khoảng tin cậy yêu cầu của bạn. Điều này thường được biểu diễn theo phần trăm. Cho các kỹ sư, 90% hoặc 95% thường được sử dụng. Con số này có thể cao hơn hoặc thấp hơn tùy thuộc vào criticality của chức năng thiết kế của bạn. Bạn không muốn được ở một vị trí sau khi thực tế lựa chọn một khoảng tin cậy thấp, đủ để làm cho số thử nghiệm của bạn là một thành công.
Thứ hai, bạn cần phải xác định beta thiết kế của bạn, hoặc yếu tố hình dạng Weibull. Nếu bạn đang so sánh với một thiết kế tương tự trước đó, bạn có thể xác định phiên bản beta từ các hồ sơ thất bại của thiết kế đó. Nếu bạn đang đánh giá một thiết kế mới, bạn thường có thể đạt được một số loại cái nhìn sâu sắc từ sổ tay tin cậy và thông tin công bố trên hệ thống hoặc các hệ thống tương tự có chứa các thành phần tương tự như một phần mảnh. Một phiên bản beta của ít hơn 1,0 phản ánh thất bại một chế độ tử vong trẻ sơ sinh, trong khi 1.0 đại diện cho một chế độ thất bại ngẫu nhiên, và cao hơn 1.0 đại diện cho một chế độ thất bại wearout.
Thứ ba, bạn cần phải có cuộc sống yêu cầu đặc trưng của bạn, eta. Điều này có thể được bắt nguồn từ một cuộc sống đặc trưng cần thiết, hoặc từ một giá trị MTBF (Mean Time Between Failures), hoặc nó có thể được tính toán dựa trên các dữ liệu thất bại của một thiết kế trước đó.
Thứ tư, nếu một trong hai số của các đơn vị kiểm tra hoặc thời gian thử nghiệm của bạn là có hạn, bạn cần phải hiểu những giới hạn.
Bây giờ, rằng bạn có những điểm dữ liệu, bạn có thể tính toán 'k', nhân cuộc sống đặc trưng cho thử nghiệm cụ thể của bạn từ các phương trình sau đây. Beta là yếu tố hình dạng Weibull cho thiết kế của bạn phải được kiểm tra, N là số của các đơn vị kiểm tra, bạn có kế hoạch sử dụng, và niềm tin là sự tự tin của bạn mong muốn được thể hiện như là một số giữa 0 và 1. 
Sau đó, yêu cầu thời gian để hoàn thành mà không có bất kỳ thất bại và chứng minh rằng thiết kế này là tốt hơn so với lần trước hoặc tốt hơn so với yêu cầu thử nghiệm của bạn chỉ đơn giản là cuộc sống đặc trưng yêu cầu nhân 'k' giá trị được xác định ở trên. 
Ví dụ: Hãy xem xét rằng chúng ta có 3 đơn vị của một truyền động cơ khí mà chúng tôi muốn thử nghiệm để chứng minh một cuộc sống tốt hơn so với 1000 giờ đặc trưng với sự tự tin 90%. Từ một thiết kế tương tự trước đó, chúng tôi hy vọng giá trị của beta (các yếu tố hình dạng Weibull) là 2,2. Sử dụng phương trình trên, chúng tôi tính toán k là 0,8867. Và, sau đó yêu cầu thời gian thử nghiệm của chúng tôi là 887 giờ. Vì vậy, để chứng minh sự tuân thủ với yêu cầu của chúng tôi với sự tự tin 90%, 3 đơn vị phải mỗi hoàn thành 887 giờ thử nghiệm mà không có thất bại.
