Se han estudiado varias variaciones de procesos estocásticos en la literatura para obtener estimaciones de confiabilidad de productos y sistemas a partir de datos de degradación. Dado que las trayectorias de degradación pueden tener diferentes tasas de degradación, es necesario considerar alternativas para caracterizar su comportamiento individual. Algunos procesos estocásticos tienen un parámetro de deriva constante, que define la tasa media del proceso de degradación. Sin embargo, en algunos casos, la tasa media no debe considerarse constante, lo que significa que la tasa varía en las diferentes etapas del proceso de degradación. Esto plantea una oportunidad para estudiar estrategias alternativas que permitan modelar esta variación en la deriva. Para ello, consideramos la tasa de Hjorth, que es una tasa de fallos que puede definir diferentes formas dependiendo de los valores de sus parámetros. En este documento, se estudia la integración de esta tasa de peligro con el proceso de Wiener para identificar individualmente la tasa de degradación de múltiples trayectorias de degradación. Se consideran efectos aleatorios en el modelo para estimar un parámetro de la tasa de Hjorth para cada trayectoria de degradación, lo que nos permite identificar el tipo de tasa. Las funciones de confiabilidad del modelo propuesto se obtienen mediante integración numérica, ya que la función resulta en una forma compleja. El modelo propuesto se ilustra en dos estudios de caso basados en datos de propagación de grietas y LED infrarrojos. Se encuentra que el enfoque propuesto tiene un mejor rendimiento para la estimación de confiabilidad de productos basada en criterios de información.