通常の使用条件での製品の信頼性が高い場合、製品がより速く劣化するように、通常の使用条件より過酷な条件で製品を試験することが行われています。そのような過酷な条件での故障データに基づいて、通常の使用条件での製品の故障確率を予測することが行われています。testing)と呼ばれます。モデルは非線形モデルです。プラットフォームは、1つまたは2つの加速因子の試験を計画したり、その計画を評価したりします。D-最適化または2種類のI-最適化のいずれかを使用して、計画を最適化できます。計画を作成するには、加速寿命モデルのパラメータ値を指定する必要があります。これらのパラメータ値は事前に分からないのが通常です。そこで、1点だけでパラメータ値を指定するのではなく、パラメータ値に対する不確定性を表すのに、事前分布(多変量正規分布)を指定することもできます。プラットフォームでは、推定値の分散を小さくするために、既存の試験に実験を追加することも行えます。