종종 신뢰성 엔지니어, 또는 항목의 신뢰성을 조사하거나, 그것을 계산에 대한 책임을 다른 사람으로, 당신은 신뢰성 대량 또는 볼륨과 같은 변함없는 물리적 속성에 포함된 자료 본질적인 무언가는 것을 당신에게 인상을주는 oversimplified 게시된 데이터를 찾을 수 그것. 이것은 실제로 상식 접근법이며 우리는 오래된 일이 똑같이의 새 복사본보다 신뢰성이 알아. 우리는 MTBF의 조정 테이블에 직면하는 경우 그러나이 상식은 (실패 사이의 시간을 의미) 값을, 사이드 와인더 미사일 (예 : 0.99999, 신뢰성의 측정), 실패 속도와 다른 것들 우리가 밖으로 주장옵니다. 이제 상식 접근로 돌아가지만, 수학과 함께합시다.
그래서, 우리는 이미 알고있는 게 뭐지? 우리는 오래된 기계가 일반적으로 새 시스템보다 신뢰성이있다는 것도 알고있다. 이러한 현상은 일반적으로 (전자 같은 몇 가지는 전통적인 의미에서 wearout하지 않더라도) wearout라고합니다. 이것을 가능한 예외, 그 테스트 적이없는 무언가 새로운가 잠시 동안 운영되어보다 덜 신뢰할 수있을 것입니다. 이러한 현상은 유아 사망률이라고합니다. 메시지는 시간이 지남에 따라 항목의 신뢰성이 변경되는.
그래서, 우리가 말을하거나 항목이 더 이상 정보가없이 명확하지 않을 수 있습니다 포인트 값 또는 평균 가치 여부, 단지 시간의 특정 기간 참조해야 8천시간의 MTBF를 가지고 읽을 때. 
우리가 실패 Weibull 분포 방정식을 사용하는 경우, 우리는 또한 우리를 표시합니다 방정식 이러한 메커니즘을 나타내는 수있는 방법을 우리가 주어진 항목에 대한 시간이 지남에 따라 실패율이나 MTBF가 변경됩니다. 위의 방정식은 우리가 생활 특성 (ETA)와 형상 계수 (베타)의 값을 주어진 시간이 지남에 실패 속도를 계산할 수 있습니다.
우리가 방정식에 적당한 숫자를 적용하면, 우리의 결과는 어떤 형태입니까? 9,500시간, 그리고 2.4의 형상 계수의 특성 삶을 위해, 우리는 꾸준히 증가 실패율 다음과 같은 곡선을 볼 수 있습니다.
또한, 우리의 값으로 시작 근처 무한의 감소 MTBF를 보여줍니다이 곡선을 생성하는 동시에 규모 동안 관찰된 MTBF를 (하나는 날짜와 축적된 운영 시간 실패 단위를 계산에 따라 계산 수있는 값) 줄거리 수 있습니다 결국 근처 3천5백시간 주변.
그래서, 우리는 어딘가에 인쇄 실패율이나 MTBF를위한 상수 값을 보면 그것이 무엇을 의미 않습니다. 기본적으로, 게시자는 신뢰성이 일정 기간 동안 상수는 것을 가정했다. 해당 정보를 사용하려면, 그러나, 우리는 그들에게 추천했다 그렇지 않으면 우리가 크게 과소 평가 위험이나 시스템의 안정성을 과대 평가하는 시간이 어느 시대 알아야합니다.
