很多公司，尤其是小公司，非常不待见可靠性。觉得搞可靠性就是浪费钱。
一、冰山之上：看得见的“获取成本”
买设备需要钱：试验设备（温箱、振动台、冲击台等）需要钱，测试设备（I-V曲线测试仪、示波器）需要钱，FA设备（SAT、X-Ray、SEM）需要钱；就算设备都不买，都委外进行，还是要花钱。最终的结果呢：换回来几张ok的测试报告。难道不测产品就不ok了？
然后可靠性工程师还要说：这些元件降额程度不够、冗余设计没有。所以需要买更贵（耐高温）的电容、更厚的 PCB 板、要求增加冗余的传感器。美名其曰提高可靠性！
但是老板看到的，就是花钱！花钱！！还是花钱！！！
高可靠性 = 高成本 = 低利润
所以，砍掉测试，用差不多的元件，不需所谓的冗余设计；那么省下的钱钱就都是利润了。这些钱都是“看得见”的；

二、冰山之下的“失败成本”
但真正吞噬企业利润的，从来都不是研发和制造阶段为可靠性花的这些钱，而是潜伏在水面之下、由于“不可靠”而引发的灾难性隐性成本。
售后与维修：如果产品在质保期内大批量失效，企业需要支付高昂的备件费、维修工时费、甚至是跨国差旅费。对于工业设备（比如停在海外矿山的挖掘机，或医院的CT机），单次维修的跨国差旅和停机损失，可能超过当年为了省钱而用的廉价芯片省下的所有差价。
召回与违约：随着系统越来越复杂，如果在产品大量铺货后才发现一个致命的硬件缺陷（比如早年的三星Note7电池事件，或高田安全气囊），引发全球强制召回，这笔费用往往是以亿为单位计算的。
“商誉崩塌”：客户不断的差评会使其未来的订单流失、为了挽回声誉而投入的天量营销费用，将彻底终结这家企业的生命周期。
三、可靠性经济学的终极铁律：“1-10-100”杠杆法则
一个可靠性缺陷在产品生命周期的不同阶段所付出的成本呈指数级爆炸的规律：
设计阶段：发现并解决一个隐患（比如改下图纸，把某个电阻降额），成本可能只有 1 块钱。
试产阶段：发现问题需要停线、报废部分物料、修改模具，成本就变成了 10 块钱。
出厂测试阶段：发现问题需要重新打样、重新走验证流程，成本飙升到 100 块钱。
出货后：引发退货、维修、停机赔偿和品牌危机，解决它的成本可能是 10,000 +！
可靠性工程师在实验室里“浪费”的那些钱，本质上就是用前期的“1块钱”，去精准排雷，消灭未来那“10,000块钱”爆炸的可能。

四、寻找“最佳可靠性投产点”
最初的问题：“高可靠性不等于高成本吗？”
正确答案是：极端的、不计代价的“绝对可靠（航天级）”确实极其昂贵；但为了省钱而导致的“低可靠性”，其代价是毁灭性的。
我们不是一味地砍掉测试，也不是不计代价地堆砌材料。而是在成本与可靠性之间，找到一个“最佳投产点（U型曲线谷底）”。
高段位的玩法是通过聪明的设计手段（DfR）来降本——比如用巧妙的软件算法冗余，去替代昂贵的硬件双备份；用高效率的 HALT 测试快速逼出产品软肋，然后用几毛钱的结构加强件去解决问题，而不是花几百块去买军工级的芯片。
在一个竞争惨烈的市场中，投资于研发早期的可靠性工程（DfR、PoF、HALT），是企业在全生命周期中获得最高投资回报率（ROI）、斩获最大净利润的最强商业武器。

高可靠性不是成本，低可靠性才是。
