לכן, יש לך עיצוב כי אתה רוצה להוכיח הוא טוב יותר מאשר העיצוב הקיים מ משלך או חברה אחרת. מה היעילה ביותר, הדרך המהירה ביותר להגיע אל התשובה עם גודל מדגם קטן מאוד? Whle ייתכנו כמה אפשרויות יש לך, כולל בדיקה מואצת, הם יכולים להיות כל היתרונות והחסרונות שלהם. הנה, אני חסיד לבדיקות אפס כישלון כאפשרות ריאלית ושימושי, במיוחד מאז זה משהו שאנחנו עושים לעתים קרובות בכל מקרה, אך ללא הצדקה מתמטית.
Zero-כישלון בדיקות אמינות היא גם מכונה לעתים קרובות בדיקות הוכחה. זהו מבחן שנערך להוכיח כי העיצוב נתון טוב יותר מאשר דרישה או העיצוב הקודם. אם אתה יודע את WEIBULL סביר צורה גורם פרמטר (בטא), אז אתה יכול בקלות לחשב את גודל ואורך של מבחן על מנת לבסס את העיצוב שאלה ברמת ביטחון נתונה. לרוב, או מספר יחידות מבחן זמין או זמן לבדוק זמינות מוגבלת בשבילך.
ראשית, לפני שנמשיך הלאה, לקבוע מרווח ביטחון נדרש שלך. זה בא לידי ביטוי בדרך כלל כאחוז. עבור מהנדסים, 90% או 95% מנוצלים בדרך כלל. המספר עשוי להיות גבוה או נמוך, תלוי ביקורתיות של הפונקציה העיצוב שלך. אתה לא רוצה להיות במצב בדיעבד של בחירת מרווח ביטחון נמוך מספיק כדי להפוך את הבדיקה לספור הצלחה.
שנית, אתה צריך לקבוע בטא של העיצוב שלך, או גורם צורה WEIBULL. אם אתה משווה נגד העיצוב הקודם דומה, ניתן לקבוע בטא מהרשומות הכישלון של עיצוב. אם אתם מעריכים עיצוב חדש, בדרך כלל ניתן להשיג איזושהי תובנה מתוך ספרי אמינות המידע שפורסם על מערכות אחרות או מערכות דומות המכילות דומה חלק מרכיבי היצירה. בטא של פחות מ 1.0 משקפת מצב התינוק כשל התמותה, בעוד 1.0 מייצג מצב כשל אקראי, ויותר מ -1.0 מייצג מצב כשל wearout.
שלישית, אתה צריך לעבור את החיים המאפיין נדרש שלך, ETA. זה יכול להיות נגזר החיים מאפיין הנדרש, או ערך MTBF (זמן ממוצע בין כשלים), או שזה יכול להיות מחושב על בסיס הנתונים הכישלון של העיצוב הקודם.
רביעית, גם אם המספר שלך או של יחידות מבחן הזמן לבדוק זמינות שלך מוגבל, אתה צריך להבין את מגבלות אלה.
עכשיו, כי יש לך נקודות נתונים אלה, ניתן לחשב "k", את מכפיל החיים האופייני למבחן הספציפי שלך מן המשוואה הבאה. ביתא הוא גורם צורה WEIBULL לעיצוב שלך להיבדק, N הוא מספר יחידות מבחן אתה מתכוון להשתמש, וביטחון הוא הביע ביטחון הרצוי כמספר בין 0 ל -1. 
ואז, זמן הבדיקה הנדרש כדי להשלים ללא תקלות כל ולאמת כי העיצוב הזה הוא טוב יותר מאשר את האחרון או יותר הנדרש הוא פשוט החיים המאפיין נדרש מוכפל "k" את הערך כפי שנקבע לעיל. 
דוגמה: חישבו כי יש לנו 3 יחידות שידור מכני שאנחנו רוצים לבדוק להפגין חיים טובים יותר מאשר 1000 שעה מאפיין בביטחון של 90%. מעיצוב דומה הקודם אנו צופים את הערך של בטא (גורם צורה WEIBULL) יהיה 2.2. תוך שימוש במשוואה לעיל, אנו לחשב k להיות 0.8867. וזה, אז בזמן הבדיקה הנדרשת שלנו היא 887 שעות. לכן, כדי להוכיח תאימות עם דרישות שלנו בביטחון של 90%, 3 יחידות חייבים להשלים את כל 887 שעות של בדיקות ללא כשל.
