为了防止产品失效并提高保修质量，我们需要借助高效实用的方法理解和提高产品的可靠性，需要从海量的产品测试数据或保修数据中迅速地发现其中隐藏的趋势和异常值，精确查明材料和工艺中的缺陷、寻找设计中的薄弱环节并找到解决方案来提高产品的可靠性。
寿命分布
精确地预测产品和组件的可靠性寿命是可靠性研究中经常需要做的工作，它是指从大量可能的可靠性分布中快速、准确地找到最合适的分布来拟合特定产品的寿命分布情况。这项工作的难点通常在于如何快速、准确地拟合大量可能的寿命分布并从中确认出最合适的分布。这项工作通常包括两个部分：第一，对可能的可靠性分布逐一进行拟合和检验;第二，对拟合、检验的结果进行比较，以确定出最合适的寿命分布模式。
第一部分工作往往伴随着较大的运算量。第二部分的工作可以通过使用非参数程序或者手动地选择和比较不同参数分布来完成。这些工作往往需要工程技术人员具备一定的统计学知识和借助专业软件。
竞争原因分析
现实中，从数据分析中发现的独立的失效模式往往不止一种，这时候技术人员往往需要对这些失效模式进行单独分析以为每种失效模式指定最合适的分布。这时我们需要使用的一种有效的方法就是竞争原因分析。这种方法不仅可以为每种失效模式找到合适的分布，还能帮助评估产品质量的潜在改进机会。这对于降低失效和保修风险、提升总体质量是非常有帮助的。
加速试验
加速试验是可靠性研究中非常有效、也十分常用的一种方法。在加速试验的规划阶段，我们需要使用的一种试验设计(DOE)方法是加速寿命试验设计，它可以帮助合理地安排试验，用最经济的成本获得关于产品可靠性的足够的关键信息，为此后的进一步分析奠定基础。在实际的分析工作中，我们需要建立所关注的因素和结果的关系模型，常用的方法有回归、方差分析等，并常常需要根据实际情况进行多种形式的转换，包括Arrhenius，电压，线性，对数，logit， 位置和尺度等。
老化分析
为了在产品或组件效率降低乃至最终失效之前就对其性能进行预测，以最大限度地降低失效和保修风险，工程师们还需要研究老化数据随时间变化的情况和趋势，并对其进行预测。这时，根据数据的不同来源(如非破坏性测试(重复测量或可靠性分析)数据和破坏性测试数据等)，所用的分析方法也存在一定的差异。
