En el campo de la ingeniería de confiabilidad, la información covariable compartida entre las unidades de producto dentro de un grupo específico (por ejemplo, un lote de fabricación, una región de operación), como las condiciones de operación y los ajustes de diseño, ejerce una influencia sustancial en la predicción de la vida útil del producto. Las covariables compartidas dentro de cada grupo pueden faltar debido a limitaciones de detección y problemas de privacidad de datos. Las covariables faltantes compartidas dentro del mismo grupo comúnmente abarcan una variedad de tipos de atributos, como tipos discretos, tipos continuos o tipos mixtos. Los estudios existentes han considerado principalmente covariables faltantes de un solo tipo a nivel individual, y no han investigado a fondo la influencia de covariables faltantes compartidas de múltiples tipos de grupo. Ignorar las covariables faltantes compartidas de múltiples tipos de grupo puede resultar en estimaciones sesgadas y predicciones inexactas de la vida útil del producto, lo que conduce posteriormente a decisiones de mantenimiento subóptimas con costos aumentados. Para tener en cuenta la influencia de las covariables faltantes compartidas del grupo con estructuras diferentes, se propone un nuevo modelo de vida útil flexible con heterogeneidad latente compartida de múltiples tipos de grupo. Además, desarrollamos un algoritmo de estimación bayesiana con aumento de datos que cuantifica conjuntamente la influencia de las covariables faltantes compartidas de múltiples tipos de grupo en la predicción de la vida útil. Luego se desarrolla un método tripartito para examinar la existencia, identificar el tipo correcto y cuantificar la influencia de las covariables faltantes compartidas del grupo. Para demostrar la efectividad del enfoque propuesto, se lleva a cabo un estudio de simulación integral. Se realiza un estudio de caso real que implica pruebas de tracción de unidades de material de moldeo para validar el enfoque propuesto y demostrar su aplicabilidad práctica.