Die ganze Wirtschaftsgeschichte weis darauf hin, dass alle ökonomischen Systeme z.B. Welt- und Nationalökonomie, Unternehmen, private Haushalte usw. in ihrer Entwicklung nicht eindeutig prognostizierbar sind, auch wenn alle Einzelinformationen für einen bestimmten Zeitpunkt vorlegen, d.h. die Anfangsbedingungen für eine bestimmte Entwicklung vollständig bekannt wären. Sie gehorchen somit keiner deterministischen Gesetzmäßigkeit, sondern verhalten sich chaotisch. Dennoch, und das ist das zweite verbindende Merkmal, gehorchen diese Systeme gewissen Gesetzmäßigkeiten, besitzen in Teilen also offensichtlich auch deterministische Strukturen. Aus diesem Grund sind Prognosen hinsichtlich der wirtschaftlichen Entwicklung möglich. Mit anderen Wörtern, man hat es mit unsicheren Daten zu tun, die sich selbstverständlich in unsicheren Ergebnissen der Entscheidungen fortpflanzen.

Mit Entscheidungen unter Unsicherheit setzt sich die statistische Entscheidungstheorie auseinander. Sie unterscheidet zwischen Entscheidungen unter Ungewißheit und Entscheidungen unter Risiko. Im Ungewißheitsfall sind nur die verschiedenen möglichen Erscheinungsmodalitäten der Umweltparameter bekannt. es fehlen jedoch Informationen über die Häufigkeit bzw. Glaubwürdigkeit ihres Eintretens. Im Risikofall liegt ein verbesserter Informationsgrad vor. Objektive oder subjektive Wahrscheinlichkeiten messen die Gewichtung der einzelnen Eintretensmöglichkeiten. Ebenfalls in den sogenannten stochastischen Modellen werden die Unsicherheiten durch Einführung von Wahrscheinlichkeitsverteilungen expliziert berücksichtigt. Stochastische Modelle sind in der Terminologie der Entscheidungstheorie Entscheidungen unter Risiko. Zu der stochastischen Modellen gehören die Risikoanalyse, die Warteschlangetheorie und die Simulation.

Als Mangel aller obengenannten Modelle ist, dass sie das Verhalten einem wirtschaftlichen System in einer bestimmten Zeitperiode nicht darstellen können. Deswegen wenn jemand, will das Verhalten einem wirtschaftlichen System besser verstehen, muss er unbedingt die Methoden der Zuverlässigkeitstheorie anwenden. Das ist möglich, weil laut Kybernetik, gibt es keine prinzipielle Unterschiede zwischen den technischen und ökonomischen Systemen. Und die Ähnlichkeiten zwischen den beiden Systemen werden sich in Zukunft mit der Verbreitung der Anwendung der künstlichen Intelligenz im Bereich der Technik noch mehr vergrößern. Mit den bis jetzt bekannten Methoden kann man das Verhalten eines ökonomischen Systems nur qualitativ bewerten, aber wenn man die Anwendung der Zuverlässigkeitstheorie für das Verstehen des Verhaltens eines ökonomischen Systems in einer Zeitperiode versucht, kann diese Bewertung quantitativ darstellen.

Jede Unternehmung, ungeachtet seiner Größe und Branchenzugehörigkeit (JIRASEK, 1977), läßt eine Betrachtung, wie oben bereits angedeutet, unter kybernetischen Gesichtspunkten zu. Als kybernetisches System strebt jedes Unternehmen, nach Überleben, nach Existenzsicherung, indem es sich mit seinen Leistungen der Welt gegenüber als nützlich erweist. Als das größere System bestimmt das politische und gesamtwirtschaftliche Umfeld in der Regel das Verhalten des Unternehmens mit. Mit anderen Worten: das Umfeld steckt zwar der Bewegungsspielraum ab, andererseits bietet das gleiche Umfeld einem Unternehmen zahlreiche Chancen, um sich entwickeln und bewähren zu können.

Wenn das Unternehmen ernsthaft aus kybernetischer Sicht betrachtet wird, darf man sich nicht auf die bloße Übernahme kybernetischer Begriffe für ökonomische Sachverhalte beschränken. Eine solche Betrachtung muss unbedingt zu neuen Denkinhalten und tieferen Erkenntnissen der ökonomischen Zusammenhänge führen. Aus dieser Perspektive, wenn man das Verhalten verschiedener ökonomischen Systeme besser verstehen will, kommt es im Rahmen eines Total Quality Management Systems ohne die Anwendung der Zuverlässigkeitstheorie nicht aus. In Zuge der Entwicklung wurden die Leistungen und/oder die Produkten der ökonomischen Systeme komplexer.

Unserer Darstellung nach, die ökonomische Zuverlässigkeit beinhaltet, oder besser gesagt integriert, die technische Zuverlässigkeit. Die Fähigkeit eine große Anzahl von Funktionen zu erfüllen und die ökonomische Zuverlässigkeit, sind zwei diametral entgegengesetzte Eigenschaften der ökonomischen Systeme. Je vollkommener eine Unternehmung im Hinblick auf seine Funktionen wird, desto komplizierter, umfangreicher und - bei gleichbleibender Zuverlässigkeit seiner Komponente - zunächst unzuverlässiger wird es, da die Zuverlässigkeit in erster Näherung mit wachsender Zahl der Komponente abnimmt.

Als Zuverlässigkeit verstehen wir hier die Fähigkeit einer Betrachtungseinheit, in unserem Fall Unternehmen, Abteilung, Betrieb, privater Haushalt usw. innerhalb der vorgegebenen Grenzen denjenigen durch den Verwendungszweck bedingten Anforderungen zu genügen, die an das Verhalten ihrer Eigenschaften während einer gegebenen Zeitdauer gestellt sind. Als "zuverlässig" bezeichnet man im allgemeinen Sprachgebrauch einen Gegenstand oder einen Menschen oder in unserem Falle ein Unternehmen auf den man sich "verlassen" kann. Zuverlässigkeit ist danach ein Attribut oder eine Charaktereigenschaft im guten Sinne. In unserer Gedanken wird der Begriff "Zuverlässigkeit" synonym mit "Überlebenswahrscheinlichkeit" gebraucht. Als Zuverlässigkeit wird also die Wahrscheinlichkeit, die Betrachtungseinheit, ihren Anforderungen genügt, verstanden.

Bemühungen für die Anwendung der Zuverlässigkeitstheorie im Bereich der ökonomischen Systeme haben primär folgende Gründe (MEYNA, 1994):

1. die Schwierigkeit signifikanter Tests: durch die ständig wachsende Komplexität und die dadurch entstehenden Kosten eines, aus vielen Teilkomponenten zusammengesetzten, Systems wie z. B. eines Bauunternehmens, Konzerns, Behörde kann die Ermittlung der Zuverlässigkeit des Gesamtsystems als 100% Prüfung kaum mehr mit der notwendigen Signifikanz vorgenommen werden. Da aber Aussagen über voraussichtliche Ausfälle und die Wahrscheinlichkeit einer Zielerfüllung benötigt werden, wird versucht, mit Hilfe der Statistik und der Wahrscheinlichkeitstheorie (Ausfallraten, Erneuerungsraten usw.) der einzelnen Komponente dieses Systems, die sich entweder durch Lebensdauer - Prüfungen oder Feldausfälle ermitteln lassen haben, eine quantitative Aussage über das Verhalten des gesamten komplexen Systems zu bekommen.
2. Vergleich von Systementwürfen: durch Anwendung gleichartiger analysierender Betrachtungen mit Hilfe der Zuverlässigkeitstheorie auf zwei oder mehrere verschiedene Systeme, kann, wenn z. B. für die einzelnen Komponente der verschiedenen Systeme Gleichartigkeit vorausgesetzt wird, eine quantitative, vergleichende Aussage über die inhärente Zuverlässigkeit dieser Systeme gemacht werden. Es ist damit ein Kriterium zur zuverlässigkeitsökonomischen Beurteilung gegeben. Der absolute Wert der quantitativen Aussage einer derartigen Berechnung wird häufig aufgrund der Datenunsicherheit angezweifelt, der Wert der vergleichenden Analyse dürfte jedoch unbestritten sein.
3. Ermittlung von Schwachstellen: zur sogenannten Zuverlässigkeitssicherung und Ermittlung von Schwachstellen bedient man sich in der Regel analytischer (z. b. Beanspruchungsanalyse), prüfender (z. B. Benchmarking) oder organisatorischer (z. B. Zuverlässigkeitsmanagement) Verfahren.
4. quantitativer Sicherheitsnachweis: ist die Zuverlässigkeit eines ökonomischen Systems ein Sicherheitskriterium (z. B. ein Atomkraftwerk), so kann eine Sicherheitsanalyse mit entsprechender Quantifizierung des Risikos als Entscheidungsprozeß zur Annahme bzw. Verwerfung einer bestimmten Unternehmung führen.

Mit der Anwendung der Zuverlässigkeitstheorie in den ökonomischen Systeme kann das Management einer Unternehmung Frühwarnsignale besser interpretieren und die notwendige Gegensteuerung effizienter zu verwalten. Im Unterschied zu anderen Bereichen der empirischen Wissenschaften, in der die statistische Interpretation der Wahrscheinlichkeit die einzige richtige Interpretation ist, macht die Zuverlässigkeitstheorie mit Erfolg Gebrauch von der subjektiven Interpretation der Wahrscheinlichkeit. Laut dieser Interpretation die Wahrscheinlichkeit stellt die Größe des rationalen Vertrauens zu der Verwirklichung eines Ereignis dar. Dieser Standpunkt machte möglich die mathematische Modellierung der Zuverlässigkeit des einmaligen Systems (wie z.B. die ökonomische Systeme sind), bei denen der Umfang der experimentellen Daten beschränkt ist, und ist notwendig die vernünftige Verwendung der ganzen verfügbaren Informationen über der Zuverlässigkeit des Systems. Die subjektive Interpretation erzeugte eine Klasse von lernbaren Modellen, in denen die Vorhersagen sich verbessern, insofern die experimentelle Ergebnisse sich sammeln.