复杂军事系统的可靠性测试常常因测试难度或成本过高而受到阻碍。因此，依赖于不同条件下重复测量的传统方法无法使用。然而，这些系统通常由确实拥有可用测试数据的子组件设计而成。本文展示了如何在整个测试过程中运用贝叶斯方法，将具有不同确定度水平的子组件可靠性评分结合起来，从而为数不多的全系统测试提供信息并最大化其影响。展示了如何将此方法应用于陆军远程精确火力工作线，并得出结论：贝叶斯推断应被纳入未来这些复杂系统的实验设计中。

在传统的军事采办流程中，可靠性分析是测试与评估的关键组成部分，其有效执行需要精心的实验设计。然而，最近美国军方正在转向快速采办流程，以确保新技术能迅速装备部队。在此流程中，通常没有单一的个人或团队负责在整个过程中设计实验、收集数据和进行分析。系统工程师最初可能会使用诸如故障模式、影响与危害性分析（FMECA）等工具开始评估可靠性。与此同时，统计学家可能会提供测试建议以识别系统内的故障。这可能会产生一个临时性的分析流程，其中不同的规划和分析流彼此不互通信息。如果存在大量测试和数据，这可能不会产生实质性影响。然而，当数据量较小时——例如，由于测试费用昂贵或处于测试过程早期——不同的工具和流程可能导致工作重复，甚至向决策者提供不同的建议。

关于复杂系统的可靠性测试策略已有大量先前的研究工作。一项关于系统可靠性设计的广泛综述可参见美国国家研究委员会的报告。其他方法的示例包括聚焦可靠性增长、多级模型、网络模型、保证测试和加速测试。

远程精确火力是国防战备中一个受快速采办影响的重要领域，这是一种对国防至关重要的、日益扩展的能力。历史上，远程精确火力被概念化为一个由协同工作的组件组成的系统，以在战场上达成效果。例如，凯里提出将无人驾驶航空器作为超越传统前沿部署部队视线的目标指示手段。即使在这个简化版的远程精确火力示例中，也将有两个独立的系统协同工作以产生效果。因此，要理解整个远程精确火力系统的可靠性，需要了解火炮的可靠性、无人驾驶航空器的可靠性以及两个子系统之间通信方法的可靠性。因此，需要在多个层级进行测试，以最佳地确定系统应如何协同工作。关于间接火力的更多信息可参见联合出版物3-09。

随着此后目标和技术进步的发展，必须协同工作以实现效果的子组件数量已大幅增加。随着这些组件的增加，在所有层级进行全面系统测试的可能性已基本消失。此外，由于对土地面积的要求，使用传统的陆军测试设施来全面测试远程精确火力的能力是不现实的。因此，测试人员通常测试系统的部分功能而非全系统测试。

本文描述了一种在完全贝叶斯框架下对数据有限的系统进行可靠性分析的有效方法。对系统及其子系统和功能的故障概率进行了表征。这些故障概率是不确定量，可以通过使用贝叶斯框架来考量这种不确定性，该框架将故障概率视为具有相关分布的随机变量。此框架首先为不确定量构建一个初始分布，然后使用数据对其进行更新以捕捉当前的不确定性。阐明了反映现实的、有时间约束的环境的限制条件，并展示了分析结果如何能支持决策。描述了可靠性的贝叶斯方法，包括系统建模、明确初始不确定性和进行统计推断。还描述了如何在当前对系统理解的基础上规划测试，包括如何权衡多个准则。最后，提出了一个基于简化炮兵系统的案例研究。