El presente análisis examina datos extensos y consistentes de producción y servicio automotriz para evaluar la fiabilidad y predecir fallas en el caso de un dispositivo de control del motor. Se basa en la evaluación estadística de la producción y los tiempos de liderazgo para determinar las ventas de vehículos. Las millas recorridas se integran para establecer la edad de la flota de vehículos con el tiempo y predecir los datos censurados. Los tiempos de falla y censurados se fusionan en datos censurados múltiples y se combinan mediante el estimador de Kaplan-Meier para supervivencias. La distribución de Weibull se utiliza como modelo de fiabilidad paramétrico y se identifican sus parámetros para asegurar precisión en las predicciones (>95%). Un tiempo promedio de falla >80 años y una tasa de falla ligeramente creciente garantizan un bajo riesgo. El estudio se basa en datos del mundo real de diversas fuentes, reconociendo que los datos no son homogéneos, y ofrece una hoja de ruta integral para procesar estos diversos datos en bruto y evolucionarlos en modelos predictivos sofisticados. Además, proporciona perspectivas desde varios puntos de vista, incluidos los del Fabricante de Equipos Originales, Fabricante de Automóviles y Usuarios.