我们可以采取多种手段，将发生故障的概率降低到一个可以接受的水平，这个水平，就是我们下面谈到的随机失效阶段，也就是浴盘曲线的底部。
随机失效阶段
浴盆曲线的底部就是通常随机失效阶段，在这个阶段产品的失效风险都是恒定的，不会随着时间的推移增加或者减少。产品仍然会出现失效的可能性，只是数量比较少，而且并不能通过提高应力将潜在的失效筛选出来。提高应力通常只会导致失效的数量增加，一旦应力回到正常水平，失效的风险也回到原来的水平，并不会降低。要想降低产品的出故障的分风险，只能通过降低在应用时候的应力。
描述浴盆曲线底部的随机失效阶段的Weibull函数由于β=1，其函数就可以简化为
通常这个阶段的失效主要集中在电子器件的随机失效，一般情况下都是用MTBF来描述随机失效的比例。简单来说，MTBF是η的倒数。MTBF的应用非常的广泛，很多电路板或者是产品开发的时候都需要计算MTBF，一般参照的标准就是美国军标 MIL-STD-217 或者是Telcordia SR332 这两份标准，如何计算参照这两份标准就可以做到六七十分的水准，所以这里就不在详细解释。这里主要讨论的MTBF的一些争议。争论的主要有那么几点：
1）MTBF是否能够真正反映产品的可靠性。比如说，MTBF是10,000小时的产品是不是就比MTBF等于1,000小时的产品可靠性高呢？首先要了解，任何一个参数指标都需要在具体的应用条件下才用意义。如果MTBF=10000的产品的应用和MTBF=1000的应用不一样，那么他们就不可能进行比较，就好比关公战秦琼。比如比较一个白炽灯和LED灯的MTBF，LED灯由于内部比较复杂，包含电路驱动和LED灯板各种元器件，而且通常工作温度都比较高，所以LED灯的MTBF大概在10万到50万小时之间。但是白炽灯的结构非常的简单，内部就只有钨丝，支架，计算出来的MTBF达到百万小时以上，远远高于LED灯，但是它的可靠性比LED灯高吗？白炽灯一般的寿命在2000小时左右，而它的MTBF更多的是值在1000小时工作时间之内，那么在这个1000小时之内，白炽灯的可靠性的确是比LED等高的。但是如果需要计算在2000小时之后产品的可靠性，那么LED灯就当仁不让的遥遥领先于白炽灯了。
2）其次是MTBF给非专业人士一个错误的印象。非专业人士一听到MTBF等于10000小时，就想象着可以放心的用10000小时，产品不会出任何问题。然后就会常常惊讶的发现产品还没用到10000小时，都已经挂掉十之八九。所以不如直接一点，就像风扇马达的寿命都是标称L10的时间，也就是产品有10%出现故障的时间。这个相对来说就不会出现太多的岐义了。不过MTBF这个概念已经相当的根深蒂固，很难改过来了。不过话说回来，用了这么多年，也没有啥大问题。好或者不好，其实也是相对的，至少它给了一个可以做比较的平台和方法。关键是我们怎么去用它。
所以，笔者认为MTBF没有好坏之分，主要是怎么把它用好。就如武侠小说中的一记黑虎掏心，在不同的人手里，其威力就有着天壤之别。做可靠性工程的大侠们，只要把把内功炼好了，简单的一个MTBF也可以杀敌于千里之外。
那么在浴盘曲线中，随机失效什么时候开始，有什么时候结束呢？不同的产品类型其开始和结束的时间也是不同，不同的失效故障模型它们的开始时间和结束时间也是不同的。比如对电子元器件来说，当它出厂之前，都进行了测试和应力的筛选，将早夭期故障都排除掉了，比如说半导体器件和芯片，还有电容电阻这些非常成熟的器件，只要产品设计得当，不会在最终产品中给器件超出其承受能力范围之内的应力，那么就不会出现早夭期，从而从产品使用的那一刻开始就已经进入了随机失效阶段，这个也是每个器件和产品希望到用户手中的产品是可靠的，故障率极低的，这样在保修期内就减少返修带来的各项费用。就如同现在婴儿在怀孕期间已经做了各种各样的检查，检查婴儿本身的体质如何，是不是存在各种隐性的疾病，通过这些手段，婴儿出生的存活率已经提高了很多。另外对于机械类型的产品或者结构，失效模式主要是疲劳老化过程，那么它也不可能出现早夭期的问题，只有用户使用足够长的时间和次数之后，由于结构的磨损和强度减弱，失效才开始增多。所以对于这种只有疲劳老化失效的产品，就也没有早夭期的问题。一般的电子产品，企业通常将售后90天来监控和计算早夭期失效比例，并收集分析产品故障模式，提高产品可靠性。 90天之后，产品将进入随机失效期。
随机失效什么时候结束，对电子元器件而言，这是一个非常困难回答的问题。因为到目前为止，似乎没有看到关于这方面的研究。因为这方面的研究费时费力，而且数据很难收集。比如说就一个简单的电阻，它会出现老化吗？的确是会。但是它老化失效通常在几万个小时，甚至更长时间。如此漫长的过程，许多产品都已经淘汰了好几代，就没有办法进行更长时间的研究了。而且为了确保产品的可靠性，很多情况下即使产品的随机失效时间还没有结束，厂家和用户都直接更换产品，这样能够有效保护最终用户和大众的利益。不过，对已军工产品或者大型设备，高成本的产品，通过收集每一台设备的数据，分析故障模式，应该能够判断出产品的随机失效是否已经结束。
前面提到我们无法杜绝所有的故障，但可以降低故障，最终达到可以接受的水平。降低故障的水平有多种方法，可靠性工程常用的方法包括：
1. 通过计算机模拟和计算，优化产品结构，架构和电路设计
2. 通过降额设计降低元器件的工作应力，
3. 通过稳健设计提供产品抗干扰的能力，
4. 通过可靠性加速寿命测试筛选出高可靠性的器件、材料和设计方案，
5. 通过增加器件、电路和产品保护
6. 通过使用优质的器件和材料
方法不只是上面说的方法和手段。
在随机失效阶段，我们也需要注意到下面几点：
1. 不能通过更换同样的器件来提高产品的可靠性。举个例子，工程师发现最近退回了一批电路板，但是分析下来发现各种故障的有，没有一定的规律。质量经理从维护产品质量，提出将市场已经使用的电路板更换一批新的电路板，希望能够降低故障的概率和提高客户的满意度。但是如果由于设计本身的原因，电路板随机失效的水平比较高，那么即使更换电路板，也并不能够降低故障的比例。同样，我们在生活中也常常看到，某些产品的返修率和客户投诉高居不下，维修了又坏的问题层出不穷。
2. 随机失效的水平在设计过程中就基本确定了，而制造和生产过程中也会带来新的故障和降低设计的可靠性，导致整个系统的可靠性下降，浴盘曲线的底部抬高。而到最终用户手中后，复杂而多变的用户使用方法、条件和习惯都会进一步抬高浴盘曲线的底部，产品的故障率也会提高。那么，有办法再应用中降低故障率吗？答案是肯定的，比如说降低使用过程的环境应力。例如将产品用于恒温固定环境中，避免使用过程中的振动，冲击和电压的变化。根据Arrinius理论，温度越高，失效率也越高，或许下次有客户投诉产品可靠性变低是，我们也可以说成是全球变暖的原因。
3. 产品的故障不是单一的，即使一个元器件的故障模式也有多个类型。而恒定随机失效率是所有故障模式的总和，而并不是每种故障模式也都是随机失效模型，我们会看到某个时间段可能某个元器件或者部件出现故障比较多，这主要是由于缺陷造成的早期疲劳老化失效，或者在应用过程中该时段出现诸如浪涌，瞬间冲击导致的器件失效。又或者是某个地区产品的某个应用超出产品承受能力范围。
总的来说，设计的水平就决定了产品浴盘曲线的底部，也就是MTBF和η。可靠性工程师需要做的就是在设计阶段制定好目标和要求，和设计工程师一起努力将其实现。
可靠性测试更多的是帮助设计工程师提高设计的强度，提高MTBF和降低η。
