平均故障間隔時間 （MTBF） 是確定嵌入式系統組件壽命的重要指標，但很難用準確的結果進行計算。這些困難導致了不可靠的數字，這引起了對這種計算的強烈反對。

人們通常將可靠性定義為所述設備將在指定時間段內按要求執行功能的概率。這一切看起來都相當簡單，并且在某種程度上，它可以具有足夠大的樣本量和足夠長的時間段。得出這些數字的主要問題是它們是產品發布所必需的——而不是在可以確定實際可靠性的生命周期結束時。

追溯計算組件或設備在其生命周期內提供的可靠性是相當基本的數學 -總時間/總故障。在證明幾乎過時的產品時，這一切都很好，并且可能有助于證明典型產品的可靠性，但是新的集成商想知道這個產品的可靠性，而不是以前的化身。

越來越多的情況是，除了對工業電子產品估計壽命的普遍接受之外，可靠性是在最早的規范階段預先指定的。雖然這不合邏輯——例如，必須根據估計的使用壽命確定保修期——但我們現在需要量化這種可靠性。這就是我們的老朋友，或者越來越多的敵人，平均故障間隔時間 （MTBF） 的用武之地。MTBF 和“資產壽命”越來越緊密地聯系在一起，但是這些數字中的任何一個有多準確，它們實際上告訴了我們什么？

還值得指出的是 MTBF 不太常見的表親平均故障時間 （MTTF），其不同之處在于后者通常用于不可修復的產品，因此更常用于原子組件而不是組裝產品。MTTF 計算為總時間/單位數。

兩者的準確性都有很大的漏洞。給定單個單元的可靠性是一個非常復雜的計算。為了提供這個雷區的示例，一位客戶最近詢問我們制造的他們的定制產品是否適合 10 年的資產壽命。通過查詢這個，他們希望我們提供 10 年 MTBF 的證據。

有趣的是，計算 MTBF 似乎最合乎邏輯的方法給出了最奇怪的結果！鑒于該產品已經制造和部署了 5 年以上，與新產品不同，我們擁有大量歷史數據。不幸的是，大約 5，000 個單元的數據，平均部署 3 年，大約 14 次故障，提供了超過 1，000 年的 MTBF！

盡管我想對我們定制產品的可靠性感到幸災樂禍，而且我的數據將完全支持這是一個真正的 MTBF 數據，但沒有人能夠真正相信即使是制造產品的材料也能在這么長的時間內存活下來——盡管這可能塑料外殼也是如此！

第二種，也許是更現實的方法，只考慮一個組成部分：最薄弱的環節。根據定義，最薄弱的環節最有可能失敗，因此最有可能首先失敗，這是完全合乎邏輯的。所以根本不應該存在計算，這個數字只是傳遞到最終產品嗎？

我將 MTBF 的呈現方式比作汽車制造商公布油耗數據的方式。歷史上從來沒有在車輛中實現的真實 MPG 與制造商的夸張聲稱相匹配，因為這個數字是在遠離真實世界的測試中獲得的，通風口密封，無風等。同樣，組件制造商的 MTBF不太可能包含所有或任何會影響它的外部因素——例如濕度、溫度、振動或沖擊。這些常數在測試期間是什么幾乎從未記錄過，因此任何特定的 MTBF 數字都很少與下一個數字相提并論。不幸的是，這種回歸伴隨著最終產品。MTBF 根本不包括預期的使用條件或產品壽命。

對可靠性和失效可能性的計算進行了深入研究。眾所周知的、可觀察到的現象，例如“浴缸”效應，有據可查，但很難包含在單個“小時”整數中。Weibull 分析確定了產品群當前的位置，非常值得進一步研究 - 以及試圖涵蓋單個單元的時間流逝的加速壽命測試，盡管不是一千年！

審核編輯：郭婷