• 与时俱进：覆盖传统硬件可靠性与新兴软件可靠性（如算法鲁棒性、通信稳定性）的双重挑战。

• 问题导向：结合行业典型案例（如汽车电子故障率分析、机器人通信中断问题），提供可落地的解决方案。

• 分级进阶：分初级、中级、高级三级课程，满足不同岗位及经验层次需求。

• 行业案例：覆盖家电、汽车、通信、机器人等领域的典型问题与解决方案。

• 前沿技术：高级课程新增AI可靠性预测。

• 如何量化可靠性指标（如MTBF、故障率）？

• 软件可靠性测试如何与硬件测试协同？

• 如何通过FMEA/FTA降低失效风险？

• 如何设计和测试电子设备，以确保其在极端环境下的长期稳定性和可靠性？特别是在温度循环、湿度变化和机械振动等复杂环境因素下，如何评估和提高设备的可靠性？

• 如何通过软件测试和验证方法，确保软件系统的可靠性？特别是对于复杂的嵌入式系统和物联网设备，如何进行有效的软件可靠性测试？

• 如何识别和分析复杂系统中的多重失效模式？特别是在多组件协同工作的场景下，如何通过建模和预测方法，提高系统的整体可靠性？

• 如何制定和实施可靠性增长策略，以持续提高产品的可靠性？特别是在产品生命周期的不同阶段，如何通过数据驱动的方法，优化设计和测试流程？

• 软件可靠性测试标准缺失，导致智能设备故障率高/软件可靠性测试与硬件协同不足；

• 加速寿命试验（HALT/HASS）应用不当，产品寿命预测失准/加速寿命试验设计与失效机理关联性不足；

• 可靠性管理策略碎片化，企业实施方案落地难/可靠性管理策略落地执行阻力大；

• 多源数据（试验+市场）融合分析能力缺失。

• 掌握可靠性工程核心概念、国际标准及行业最佳实践。

• 能独立设计并执行硬件可靠性实验（如加速寿命试验、环境应力筛选）。

• 通过数据分析（如Weibull分布，对数正态，指数分布，正态分布等）定位失效根本原因。

• 系统化开展软件可靠性测试（如压力测试、故障注入、通信稳定性验证）。

• 实验可靠性预测与改善，可靠性改善后预测。

• 市场产品可靠性预测与处理。

• 建立企业级可靠性优化体系，实现从"被动纠错"到"主动预防"的转型。

• 提升产品市场竞争力，降低售后维护成本，延长产品生命周期。

• 可靠性设计的核心技术要点。