在剛剛結束的為民研究院蘇州可靠性茶話會上，有同仁談到可靠性的壽命分布問題，大致意思是不同產(chǎn)品、不同領域適用不同的壽命分布，那么有沒有一種普適性的統(tǒng)一的壽命分布呢？
這個問題讓我想起一個人來，一個外國人，準確的講是一個美國的可靠性專家，來自于美國馬里蘭大學的Michael Petch教授。我很早就認識他，大概30年前在大連的一個可靠性會議上，我慕名而來，主動結識，然后把他請到華為公司，從此一直保持著和他的合作。他是失效物理分析PoF方面的專家，在此領域有著很深的研究和廣泛的實踐。
此后我們也一起參加了多次可靠性的會議，基本上每次他的演講主題就是一個：痛批217和指數(shù)分布。認為美軍方已經(jīng)廢棄了217，指數(shù)分布假設也是錯誤的，所有基于217和指數(shù)分布的可靠性理論和方法都是謬論，只有他的PoF才是正路。
我非常認可他的PoF，我認為很多的器件、工藝可靠性問題以及絕大多數(shù)的可靠性試驗，都應該是基于PoF的，而不能簡單的照搬現(xiàn)有的標準和規(guī)范，這也是我為什么毫不猶豫的把他請到華為公司，并長期與之合作的原因。我同時我也不同意他對217和指數(shù)分布的完全否定，我個人認為這是兩個領域的問題，相互并不沖突。
所謂兩個領域，即前面所說的可靠性宏觀領域和微觀領域。Michael專注于可靠性微觀領域的研究，包括器件、工藝、封裝、試驗等，這些都是很細很具體的領域，所以我將之稱為微觀領域。在這個領域我們必須遵循PoF的理念，從細微的角度去研究每個失效機理和規(guī)律，通過大量的試驗數(shù)據(jù)，擬合分析，得出該研究對象的各種失效機理的壽命分布，只有這樣我們才能真正了解它的失效機理，掌握其失效規(guī)律，據(jù)此采取相應的可靠性措施。
在可靠性的微觀領域，自然不存在一種普適性的分布函數(shù)，不同的研究對象和不同的失效機理一定是會呈現(xiàn)出不同的壽命分布函數(shù)。而我們通常所說的指數(shù)分布也只是適用于某些電子元器件的某些類型的失效模式，其它的失效模式，以及機械、結構等疲勞、磨損等失效，則會服從正態(tài)分布或對數(shù)正態(tài)分布等。
另外，除了失效機理的分析領域，在其它一些可靠性相關的算法領域也需要采用相應的分布函數(shù)。比如在排隊論或備件計算方面（出現(xiàn)壞件并需要備件更換的過程也可以近似采用排隊論解決）。在通訊、銀行等服務行業(yè)，通常認為業(yè)務（數(shù)據(jù)包或銀行客戶）的到達服從泊松分布，其業(yè)務能否在規(guī)定時間內得到處理取決于服務資源（處理器或窗口）的配置。
總之在微觀領域或特定領域，需要采用不同的分布函數(shù)，并不存在一種普適性的函數(shù)。在這方面業(yè)界已經(jīng)有一些定論，而隨著新技術和新產(chǎn)品的發(fā)展，我們更應鼓勵基于大量試驗數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)擬合的分布函數(shù)研究，以修訂此前所形成的那些所謂定論，以更好地反映產(chǎn)品和技術的現(xiàn)實狀況。
那為什么又說指數(shù)分布是可靠性界一種普遍采用的分布函數(shù)呢？這種說法實際上是針對可靠性的宏觀領域而言的。所謂宏觀領域指的是從大的系統(tǒng)層面著眼，研究系統(tǒng)的可靠性指標。尤其是那些由很多器件、部件、組件、模塊等組成的系統(tǒng)，需要由底向上的一個計算過程。要使這個過程可行，就必須做一些工程假設，其中一個重要且基礎的假設就是指數(shù)分布。具體地說，只是在指數(shù)分布失效率恒定、好如新的假設前提下，才能采用這種累加的方式計算系統(tǒng)的可靠性（失效率或MTBF）。業(yè)界普遍認為，這種工程假設不僅可以使整個算法簡便易行，而且由此產(chǎn)生的誤差是可以接受的（況且設計前端的可靠性預計本身主要也不是看重它的絕對準確性）。
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