IC에 대한 현대 생활의 의존도는 점점 더 깊어지고 있습니다.소비자 휴대 전화에서 전기 자동차 산업에 이르기까지 IC는 IC에서 분리 될 수 없습니다.미래에 IC 제품은 더 작은 크기와 더 미세한 라인으로 개발 될 것입니다.그러나 품질 요구 사항이 점점 더 IC의 제조공정과 공정이 매우 복잡하고 제품의 성능에 영향을 미치는 변수가 많기 때문에 신뢰성에 대한 기준과 요구사항이 더욱 정교해지고 있습니다. 제품 신뢰성에 관한 한 일반적인 정의는 정상적인 사용에서 고장까지 걸리는 시간입니다.
IC 제품 실패의 3단계
대개 IC 제품은 고장률, 즉 신뢰도가 잘 알려진 욕조 곡선 그래프에 따라 세 가지 특징적인 단계로 나눌 수 있습니다. ( 그림 1) :
그림 1 욕조 곡선
- 첫 번째 단계 유아 사망률 : 제품의 불량률이 사용 초기에 높은 지점에서 급격히 떨어지는 과정을 말하며, 그 원인은 잘못된 제품 설계나 공정 설계에 기인할 수 있으며, 전체 인구의 작은 부분을 차지하기 때문에, 그것은 보일 것이다 가파른 낙하 실패 곡선 , 위에서 언급한 것처럼 프로세스가 점점 복잡해지고 있기 때문에 조기 사망의 실패율을 줄이는 방법은 다음과 같습니다. 0 달성 가능성이 낮고 고객이 이 제품을 받기를 원하지 않으므로 이러한 조기 제품을 필터링하는 방법은 일반적으로 전기장과 온도를 사용하여 가속 수명 실험을 수행하는 소위 번인 파운드리가 웨이퍼 제조 단계에서 전기 테스트를 사용할 수 있다면 이러한 초기 단계의 불량 제품도 선별할 수 있습니다.
- 두 번째 단계 평범한 삶 : 즉, 제품을 실제 사용하는 단계로, 이 단계의 고장률이 가장 낮으며, 전기적 간섭에 의한 단기적인 고장이나 임의의 외부 결함 또는 일부 불완전한 필터링으로 인해 발생할 수 있습니다. 사망의 초기 단계 산물로 인한
- 세 번째 단계는 마모 , 제품의 정상적인 사용에서 실제 제품은 점차 사용 한계에 도달하고 고장률이 증가하기 시작합니다.마지막으로 수집 된 데이터에 따라 신뢰성 수명을 정의하고 고객의 요구를 충족시킬 수 있는지 확인하십시오. .
IC 제품의 일반적인 신뢰성 문제, 주요 차이점은 IC 구성 요소 IC 포장은 기본 IC 산화물 붕괴와 같은 일반적인 구성 요소 문제 (산화물 분해) , 누설 전류가 발생하거나 단락 또는 부분 라인 고장을 일으킬 수 있습니다. 또한 핫 캐리어 주입 (Hot Carrier 주입, HCI) ,에 의해 MOSFET 스위칭 소자로서 전자가 정상적인 흐름 경로를 벗어나면 스위치의 특성이 변하여 불안정한 상황이 발생하므로 임계 전압, 전도도 등의 분석이 가능합니다. (트랜스컨덕턴스) 시간이 지남에 따라 다른 매개 변수의 붕괴 과정; 포장 신뢰성에 관해서는 대부분 포장 재료 및 공정에 의해 발생하므로 온도 사이클 테스트, 고온 및 저온 사이클 테스트를 사용하여 고무 제거 여부를 확인하는 것과 같은 일반적입니다. 또는 전기적 특성의 변화가 있는지 여부는 고속 외에 고전압 시험도 일반적인 시험 중 하나로 다음과 같은 차량의 신뢰성에서 흔히 볼 수 있습니다. IC 패키지 테스트는 신뢰성 테스트와 유사합니다.
통계적 방법을 사용한 신뢰성 분석
다음은 주로 소개합니다 JMP 신뢰성 가속 분석 플랫폼, 이 플랫폼은 보다 가혹한 조건에서 제품 고장 수명을 얻을 수 있고 정상적인 조건에서 고장 수명을 계산한 다음 예를 들 수 있습니다. Dr.의 신뢰성 데이터에 대한 통계적 방법 미커와 박사. Escobar, John Wiley & Sons, 1998 , 우리는 유전체의 파괴를 이해하고 주어진 다른 전압에서 가속 실험을 하기를 원합니다. (100.3, 122.4, 157.1, 219.0, kV) , 에 대해 알고 싶습니다 50kV 아래의 삶은 무엇입니까 ( 그림 2) , 전압이 강할수록 수명이 짧아지고 각 전압에 따른 수명 산포가 크게 다름을 알 수 있다.
그림 2 선형 좌표
그런 다음 축을 로그로 변환하십시오. 대수 표현 ( 그림 삼) , 각 전압에 따른 분산 범위가 가까워지므로 가속 실험을 분석에 사용할 때 데이터를 변환하여 선형 모델 분석을 적용해야 정상 사용 조건에서 수명을 추정하는 것이 더 정확할 것입니다. 전압.
이미지 3 로그 - 로그 좌표
신뢰성 가속도 분석 플랫폼을 사용하여 전압 = 219kV에서 관찰 가능 인 경우 몇 개의 점이 적합 직선에서 오프셋되지만 대부분은 여전히 선 위에 있으므로 대수 정규 분포는 고정 기울기로 좋은 적합 효과를 얻을 수 있습니다. ( 그림 4) ,
그림 4 분포 피팅
그리고 JMP에 따르면 선택한 모델은 3-파라미터 회귀 모델이며 전압은 수명 성능에 크게 영향을 미치지만 위치 및 스케일 매개변수가 다른 모델은 회귀 모델과 크게 다르지 않습니다. ( 그림 5) , 확인하기 위해 여러 데이터 세트를 더 수집하고 마지막으로 예측 공식을 저장할 수 있습니다. ( 그림 6) ,
그림 5 모델 선정 결과
그림 6 예측 공식
모델이 올바르게 검증되면 전압 = 50kV에서 추가 가능 아래 분포 곡선 ( 그림 7) ,배우다 10% , 50% , 90% quantile이 실패한 위치 또는 테이블에 해당 값을 직접 입력 ( 그림 8) , 또는 프로필( 그림 9) 실패 확률은 얼마입니까?
그림 7 산포도
그림 8 실패 확률 데이터 시트
그림 9 프로필
모델을 피팅할 때 데이터 변환은 선형 모델을 사용하여 추정하기 쉽게 만들어 곡선 모델 추정의 편차 또는 과도한 변동 발생을 줄입니다. 데이터 스케일 변환을 추가한 후 관찰 및 확인이 더 쉽습니다. 데이터 적합.JMP 그리고 서로 다른 효과의 모델 차이를 비교하고 적합한 모델을 선택하고 최종적으로 추정된 공식을 제공할 수 있습니다. 프로필 예측을 위해.
참조 정보:
- 반도체 IC 제품 신뢰성 통계 물리학 및 공학 제2판
- JMP 웹 비디오 : https://www.jmp.com/en_in/events/ondemand/best-practices-in-reliability-data-analysis/accelerated-life-testing.html
- 원천 : http://reliawiki.com/index.php/Inverse_Power_Law_(IPL)-Lognormal_Model
