Vì vậy, bạn đã có một thiết kế mà bạn muốn chứng minh là tốt hơn so với thiết kế hiện có của riêng bạn hoặc một công ty khác. , Cách nhanh nhất, hiệu quả nhất để có được câu trả lời đó với một kích thước mẫu rất nhỏ là gì? Whle có thể có một số tùy chọn mà bạn có, bao gồm thử nghiệm tăng tốc, có thể có những lợi ích và hạn chế của họ. Ở đây, tôi sẽ vận động cho các thử nghiệm thất bại không 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 sự chứng minh đúng. Đó là một bài kiểm tra được thực hiện để chứng minh rằng một thiết kế đã cho là tốt hơn so với một yêu cầu hoặc thiết kế trước. Nếu bạn biết tham số yếu tố có khả năng hình dạng Weibull (beta), sau đó bạn có thể dễ dàng tính toán kích thước và độ dài của một bài kiểm tra để chứng minh các thiết kế trong câu hỏi cho một mức độ tin cậy nhất định. Thông thường, hoặc bị hạn chế số lượng các đơn vị kiểm tra có sẵn hoặc thời điểm kiểm tra có sẵn cho bạn.
Đầu tiên, trước khi đi thêm nữa, xác định khoảng tin cậy theo yêu cầu của bạn. Điều này thường được biểu diễn theo tỷ lệ phần trăm. Đối với kỹ sư, 90% hoặc 95% thường được sử dụng. Số lượng 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 thời gian tin cậy thấp, đủ để làm cho thử nghiệm của bạn được tính là một thành công.
Thứ hai, bạn cần phải xác định beta thiết kế của bạn, hoặc các nhân 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. Nếu bạn đang đánh giá một thiết kế mới, bạn thường có thể đạt được một số loại cái nhìn sâu sắc từ cuốn sổ tay tin cậy và thông tin xuất bản khác trên hệ thống tương tự, hệ thống có chứa các thành phần phần phần tương tự. Một phiên bản beta nhỏ hơn 1,0 phản ánh một chế độ tỷ lệ tử vong trẻ sơ sinh thất bại, 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 đặc trưng yêu cầu 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 thất bại), 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 thử nghiệm hoặc thời gian thử nghiệm của bạn là hạn chế, bạn cần phải hiểu những giới hạn.
Bây giờ, 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 phương trình sau đây. Beta là yếu tố hình dạng Weibull cho thiết kế của bạn được kiểm tra, N là số lượng các đơn vị kiểm tra bạn có kế hoạch sử dụng, và tin cậy là sự tự tin của bạn mong muốn thể hiện như 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 mới nhất hoặc tốt hơn so với yêu cầu thử nghiệm của bạn chỉ đơn giản là cuộc sống đặc trưng yêu cầu nhân với giá trị 'k' được xác định ở trên. 
Ví dụ: Hãy xem xét rằng chúng tôi có 3 đơn vị của một hộp số cơ khí mà chúng ta 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 bản beta (các yếu tố hình dạng Weibull) đạt 2,2. Sử dụng phương trình trên, chúng tôi tính toán k được 0,8867. Và, sau đó yêu cầu thời gian thử nghiệm của chúng tôi là 887 giờ. Vì vậy, để chứng minh sự phù hợp với yêu cầu của chúng tôi với sự tự tin 90%, 3 đơn vị phải hoàn thành mỗi 887 giờ thử nghiệm mà không có lỗi.
