在刚刚结束的为民研究院苏州可靠性茶话会上，有同仁谈到可靠性的寿命分布问题，大致意思是不同产品、不同领域适用不同的寿命分布，那么有没有一种普适性的统一的寿命分布呢？
这个问题让我想起一个人来，一个外国人，准确的讲是一个美国的可靠性专家，来自于美国马里兰大学的Michael Petch教授。我很早就认识他，大概30年前在大连的一个可靠性会议上，我慕名而来，主动结识，然后把他请到华为公司，从此一直保持着和他的合作。他是失效物理分析PoF方面的专家，在此领域有着很深的研究和广泛的实践。
此后我们也一起参加了多次可靠性的会议，基本上每次他的演讲主题就是一个：痛批217和指数分布。认为美军方已经废弃了217，指数分布假设也是错误的，所有基于217和指数分布的可靠性理论和方法都是谬论，只有他的PoF才是正路。
我非常认可他的PoF，我认为很多的器件、工艺可靠性问题以及绝大多数的可靠性试验，都应该是基于PoF的，而不能简单的照搬现有的标准和规范，这也是我为什么毫不犹豫的把他请到华为公司，并长期与之合作的原因。我同时我也不同意他对217和指数分布的完全否定，我个人认为这是两个领域的问题，相互并不冲突。
所谓两个领域，即前面所说的可靠性宏观领域和微观领域。Michael专注于可靠性微观领域的研究，包括器件、工艺、封装、试验等，这些都是很细很具体的领域，所以我将之称为微观领域。在这个领域我们必须遵循PoF的理念，从细微的角度去研究每个失效机理和规律，通过大量的试验数据，拟合分析，得出该研究对象的各种失效机理的寿命分布，只有这样我们才能真正了解它的失效机理，掌握其失效规律，据此采取相应的可靠性措施。
在可靠性的微观领域，自然不存在一种普适性的分布函数，不同的研究对象和不同的失效机理一定是会呈现出不同的寿命分布函数。而我们通常所说的指数分布也只是适用于某些电子元器件的某些类型的失效模式，其它的失效模式，以及机械、结构等疲劳、磨损等失效，则会服从正态分布或对数正态分布等。
另外，除了失效机理的分析领域，在其它一些可靠性相关的算法领域也需要采用相应的分布函数。比如在排队论或备件计算方面（出现坏件并需要备件更换的过程也可以近似采用排队论解决）。在通讯、银行等服务行业，通常认为业务（数据包或银行客户）的到达服从泊松分布，其业务能否在规定时间内得到处理取决于服务资源（处理器或窗口）的配置。
总之在微观领域或特定领域，需要采用不同的分布函数，并不存在一种普适性的函数。在这方面业界已经有一些定论，而随着新技术和新产品的发展，我们更应鼓励基于大量试验数据和数据拟合的分布函数研究，以修订此前所形成的那些所谓定论，以更好地反映产品和技术的现实状况。
那为什么又说指数分布是可靠性界一种普遍采用的分布函数呢？这种说法实际上是针对可靠性的宏观领域而言的。所谓宏观领域指的是从大的系统层面着眼，研究系统的可靠性指标。尤其是那些由很多器件、部件、组件、模块等组成的系统，需要由底向上的一个计算过程。要使这个过程可行，就必须做一些工程假设，其中一个重要且基础的假设就是指数分布。具体地说，只是在指数分布失效率恒定、好如新的假设前提下，才能采用这种累加的方式计算系统的可靠性（失效率或MTBF）。业界普遍认为，这种工程假设不仅可以使整个算法简便易行，而且由此产生的误差是可以接受的（况且设计前端的可靠性预计本身主要也不是看重它的绝对准确性）。
