常作为可靠性工程师或负责人的可靠性研究的一个项目，或计算时，你会发现过于简单化公布的数据，给您的印象，可靠性是一个不变的物理性质，如质量或体积，内在的东西包含在材料。 其实，这是常识的方法，我们知道一个旧的东西是不太可靠的比对同一事物的一个新的副本。 但是，这个常识被争论我们时，我们正面临着对账表的MTBF（平均故障间隔时间）值，9（即0.99999，可靠性衡量），故障率和其他的东西。 让我们回到常识的方法，但数学。
那么，是什么我们已经知道？ 我们知道，老机器较新的机器一般都不太可靠。 这种现象通常被称为wearout（，即使一些电子类的东西不wearout传统意义上的）。 这可能是个例外，是全新的东西，从未得到过测试可能不太可靠的比一个已经经营了一小会儿 这种现象被称为婴儿死亡率。 该消息是，随时间变化的一个项目的可靠性。
所以，当我们说或读项目具有8000小时的平均无故障运行时间（MTBF），只能是指一个特定的时间内，无论它是一个点的值或平均值可能不是很明显，没有进一步的信息。 
如果我们使用威布尔故障分布方程的，我们可以代表这些机制也将显示一个公式，我们的故障率或MTBF如何随时间变化的，我们给定的项目。 上面的公式，使我们能够计算的故障率随着时间的推移，由于特征寿命（η）和形状因子（β）的值。
如果我们将一些合理的数字，方程，我们的结果是什么样子呢？ 对于特征寿命为9,500小时，2.4和形状因子，故障率稳步增加，我们将看到下面的曲线。
进一步，我们可以绘制观测到的平均故障间隔时间（MTBF）（该值可以计算根据计数单位失败的日期和累计工作时间）超过规模扩大的同时，产生这种曲线显示的平均无故障运行时间（MTBF）值下降，从开始时的近乎无限的约3500小时，接近尾声。
那么，是什么意思，当我们看到一个恒定值，某处打印的故障率或MTBF。 从本质上讲，发行做一个假设，即在一段时间内的时间的可靠性是一个常数。 要使用该信息，但是，我们需要知道哪个时间段是指，否则，我们就可能大大低估或高估我们的系统的可靠性。
