通常作为一个可靠性工程师，或任何人负责研究的一个项目的可靠性，或计算，你会发现简单化公布的数据给你的印象，可靠性是一个不变的物理性质，质量或体积一样，包括在材料的固有的东西它。 其实，这是常理;我们知道旧事比对同一事物的一个新副本的可靠。 但是，这个常识得到辩称，我们当我们面临核对表的MTBF（平均故障间隔时间）值，9（即0.99999，测量的可靠性），故障率和其他的东西。 让我们回到常识的方法，但与数学。
所以，我们已经知道什么？ 我们知道，旧机器一般都低于新机器可靠。 这种现象通常被称为磨损（即使喜欢电子产品的一些事情不传统意义上的损耗）。 可能的例外，这是全新的，从未得到过测试，可能会少于一个已经经营了一小会儿可靠。 这种现象被称为婴儿死亡率。 该消息是，随着时间的推移，一个项目的可靠性变化。
所以，当我们说或读一个项目的平均无故障时间为8000小时，必须仅仅指一个特定的时间内，无论是一个点的值或平均值可能并不明显没有进一步的信息。 
如果我们用威布尔故障分布方程，我们可以代表一个公式，也将显示我们这些机制如何随着时间的推移故障率或MTBF的变化，我们给定的项目。 上面的等式，使我们能够计算随着时间的推移故障率，特征寿命（ETA）和形状因子（β）值。
如果我们应用该方程的一些合理的数字，我们的结果是什么样子？ 对于特征寿命9,500小时，形状因子2.4，我们将看到下面一个稳步上升的失败率的曲线。
此外，我们可以绘制在同一时间尺度的观察（MTBF值，可以计算出计数失败的日期和累计运行时间，单位的基础上），产生这种曲线显示开始从附近无限的价值下降的MTBF约3500小时接近尾声。
那么，是什么意思，当我们看到印某处的故障率或平均故障间隔时间（MTBF）为恒定值。 从本质上讲，出版商作出了假设的可靠性超过一定的时间内是一个常数。 然而，为了利用这些信息，我们需要知道什么样的一段时间，他们所指的，否则，我们的风险大大低估或高估了我们系统的可靠性。
