तो, आप एक डिजाइन है कि आप को साबित करना चाहते हैं अपने से मौजूदा डिजाइन या किसी अन्य कंपनी की तुलना में बेहतर है मिल गया है. सबसे कुशल, सबसे तेजी से एक बहुत छोटा सा नमूना आकार के साथ कि जवाब देने के लिए रास्ता मिल क्या है? Whle त्वरित परीक्षण सहित कई विकल्प है, हो सकता है, वे प्रत्येक उनके लाभ और कमियां हो सकता है. यहाँ, मैं एक यथार्थवादी और उपयोगी विकल्प के रूप में शून्य विफलता परीक्षण के लिए वकील, खासकर के बाद से यह कुछ हम अक्सर वैसे भी करते है, लेकिन गणितीय औचित्य के बिना.
शून्य विफलता विश्वसनीयता का परीक्षण भी अक्सर सिद्धि परीक्षण कहा जाता है. यह एक को पुष्ट है कि किसी दिए गए डिजाइन एक आवश्यकता या पिछले एक डिजाइन की तुलना में बेहतर है के लिए आयोजित परीक्षा है. यदि आप की संभावना WEIBULL आकार कारक पैरामीटर (बीटा) पता है, तो आप आसानी से और एक परीक्षण के आकार और लंबाई की गणना करने के लिए प्रश्न में दिए गए आत्मविश्वास के स्तर के लिए डिजाइन को पुष्ट कर सकते हैं. ज्यादातर अक्सर, या तो आप के लिए उपलब्ध परीक्षण या परीक्षण समय उपलब्ध इकाइयों की संख्या सीमित है.
सबसे पहले, किसी भी आगे जाने से पहले आपके लिए आवश्यक विश्वास का अंतराल निर्धारित करें. यह आमतौर पर एक प्रतिशत के रूप में व्यक्त किया है. इंजीनियरों के लिए, 90% या 95% आम तौर पर उपयोग किया जाता है. संख्या अधिक या कम हो सकता है अपने डिजाइन के समारोह के निर्णायक मोड़ पर निर्भर करता है. आप एक कम पर्याप्त आत्मविश्वास अंतराल बनाने के अपने परीक्षण एक सफलता के रूप में गिनती के चयन के तथ्य के बाद की स्थिति में नहीं बनना चाहती.
दूसरा, आप अपने डिजाइन बीटा, या WEIBULL आकार कारक निर्धारित करने की आवश्यकता है. यदि आप एक समान पिछले डिजाइन के खिलाफ तुलना कर रहे हैं, आप है कि डिजाइन की विफलता रिकॉर्ड से बीटा निर्धारित कर सकते हैं. यदि आप एक नए डिजाइन का मूल्यांकन कर रहे हैं, आप आमतौर पर विश्वसनीयता हैंडबुक से अंतर्दृष्टि के कुछ प्रकार के और अन्य इसी तरह के सिस्टम या सिस्टम है कि समान टुकड़ा हिस्सा घटक होते हैं पर प्रकाशित जानकारी हासिल कर सकते हैं. 1.0 से कम एक बीटा एक शिशु मृत्यु दर विफलता मोड को दर्शाता है, जबकि 1.0 एक यादृच्छिक विफलता मोड का प्रतिनिधित्व करता है, और 1.0 की तुलना में अधिक है एक wearout विफलता मोड का प्रतिनिधित्व करता है.
तीसरा, आप अपने आवश्यक विशेषता जीवन, एटा की जरूरत है. यह या तो एक आवश्यक विशेषता जीवन से, या एक MTBF मूल्य (असफलताओं के बीच समय मतलब) से व्युत्पन्न किया जा सकता है, या यह पिछले एक डिजाइन की विफलता डेटा के आधार पर गणना की जा सकती है.
चौथा, यदि परीक्षण इकाइयों के या तो अपने नंबर या अपने उपलब्ध परीक्षण समय सीमित है, आप उन सीमाओं को समझने की जरूरत है.
अब, कि तुम उन डेटा बिंदु है, तो आप 'कश्मीर', निम्न समीकरण से अपने विशेष परीक्षण के लिए विशेषता जीवन गुणक की गणना कर सकते हैं. अपने डिजाइन करने के लिए परीक्षण किया जा लिए बीटा WEIBULL आकार कारक है, एन परीक्षण इकाइयों की संख्या है जो आप प्रयोग की योजना है, और विश्वास अपने वांछित 0 और 1 के बीच एक संख्या के रूप में विश्वास व्यक्त है. 
फिर, आपके लिए आवश्यक परीक्षण के बिना किसी भी विफलताओं को पूरा करने और समय को पुष्ट है कि इस डिजाइन की तुलना में बेहतर पिछले एक या बेहतर की तुलना में आवश्यक है केवल आवश्यक विशेषता जीवन मूल्य 'कश्मीर' के रूप में ऊपर निर्धारित से गुणा है. 
उदाहरण: विचार करना है कि हम एक यांत्रिक संचरण की 3 इकाइयों है कि हम करने के लिए 90% विश्वास के साथ 1000 से बेहतर घंटे विशेषता जीवन को प्रदर्शित करने के लिए परीक्षण करना चाहते हैं. पिछले एक इसी तरह की डिजाइन से हम बीटा (WEIBULL आकार कारक) के मूल्य में 2.2 हो उम्मीद है. समीकरण ऊपर का प्रयोग, हम कश्मीर की गणना करने के लिए 0.8867 हो. और, तब हमारे लिए आवश्यक परीक्षण समय 887 घंटे है. इसलिए, हमारी आवश्यकता के साथ अनुपालन प्रदर्शित करने के लिए 90% विश्वास के साथ 3 इकाइयों की विफलता के बिना चाहिए परीक्षण के प्रत्येक पूरा 887 घंटे.
