El rendimiento de calidad de muchos sistemas vitales depende de cuánto tiempo estén funcionando las unidades; por lo tanto, los trabajos de investigación comenzaron a enfocarse en aumentar la fiabilidad de los sistemas teniendo en cuenta que muchos factores pueden causar fallas en los sistemas operativos. En este estudio, se explora la combinación de un modelo de distribución de tasa de falla lineal generalizada paramétrica y un esquema de censura progresiva adaptativa Tipo-II para propósitos prácticos. Se realiza una investigación exhaustiva sobre los factores de riesgo que causan fallas y se determina cuál de los factores tiene un efecto más perjudicial en las unidades. Se lleva a cabo un experimento de por vida bajo la condición de un esquema de censura progresiva adaptativa Tipo-II para obtener observaciones como resultado de los factores competitivos de las fallas. Se asume que las observaciones obtenidas siguen una distribución de tasa de falla lineal generalizada de tres parámetros y se asume que compiten para causar la falla. Se emplean dos métodos de inferencia estadística para estimar los parámetros de este modelo: el método de máxima verosimilitud frecuentista y el enfoque bayesiano. La validez de nuestro modelo se demuestra a través de extensas simulaciones y aplicaciones de datos reales en los campos de la medicina y la ingeniería eléctrica.