Por lo tanto, usted tiene un diseño que desea probar es mejor que el diseño actual de su cuenta u otra empresa. ¿Cuál es la más eficiente, rápido para llegar a esa respuesta con un tamaño de muestra muy pequeño? Whle puede haber varias opciones que tiene, incluyendo pruebas de aceleración, que cada uno puede tener sus ventajas y desventajas. Aquí, voy a abogar por la prueba de cero el fracaso como una opción realista y útil, sobre todo porque es algo que solemos hacer de todos modos, pero sin la justificación matemática.
Cero falla las pruebas de fiabilidad también es a menudo llamada prueba de la justificación. Se trata de un ensayo llevado a cabo para verificar que un determinado diseño es mejor que un requisito o un diseño previo. Si conoces la forma probable Weibull parámetro factor (beta), entonces usted puede calcular fácilmente el tamaño y la duración de una prueba para fundamentar el diseño en cuestión de un nivel de confianza. Muy a menudo, ya sea el número de unidades de prueba disponibles o el tiempo de prueba disponible es limitado para usted.
En primer lugar, antes de seguir adelante, determinar el intervalo de confianza requerido. Esto se expresa generalmente como un porcentaje. Para los ingenieros, el 90% o 95% se utilizan generalmente. El número puede ser mayor o menor en función de la criticidad de la función de su diseño. Usted no quiere estar en una posición después de que el hecho de seleccionar un intervalo de confianza baja lo suficiente para hacer la prueba cuenta como un éxito.
En segundo lugar, es necesario determinar el diseño de su versión beta, o factor de forma de Weibull. Si usted está comparando contra un diseño similar anterior, se puede determinar beta a partir de los registros de fracaso de ese diseño. Si está evaluando un nuevo diseño, por lo general pueden obtener algún tipo de conocimiento de los manuales fiabilidad y otra información publicada en sistemas similares o sistemas que contienen componentes similares de la pieza final. Un beta inferior a 1,0 reflejan un modo de mortalidad por insuficiencia infantil, mientras que 1.0 representa un modo de falla al azar, y superior a 1,0 representa un modo de fallo desgaste.
En tercer lugar, usted necesita tener su vida requiere características, eta. Esto puede ser derivado de una vida característica requerida, o de un MTBF (tiempo medio entre fallos) de valor, o puede ser calculado en base a los datos de fracaso de un diseño previo.
En cuarto lugar, si bien el número de unidades de prueba o el tiempo de prueba disponible es limitado, es necesario comprender los límites.
Ahora, que usted tiene los puntos de datos, se puede calcular 'k', el multiplicador de vida característico de la prueba en particular de la siguiente ecuación. Beta es el factor de forma de Weibull para el diseño de la prueba, N es el número de unidades de prueba que va a utilizar, y la confianza es la confianza que desee expresarse como un número entre 0 y 1. 
Luego, su tiempo de prueba necesarios para completar sin fallos y justificar que este diseño es mejor que el anterior o mejor que la requerida es simplemente la vida requiere característica multiplicado por 'k' el valor calculado anteriormente. 
Ejemplo: Supongamos que tenemos tres unidades de una transmisión mecánica que queremos poner a prueba para demostrar una vida mejor que 1000 horas característica con el 90% de confianza. A partir de un diseño similar anterior esperamos que el valor de beta (factor de forma de Weibull) de 2,2. Utilizando la ecuación anterior, se calcula k para ser 0,8867. Y, a continuación, nuestro tiempo de prueba requerido es 887 horas. Por lo tanto, para demostrar el cumplimiento con los requisitos de confianza del 90%, 3 unidades cada uno debe completar 887 horas de pruebas sin errores.
