현대 생활은 점점 더 IC에 의존하게 되었습니다. 소비자 휴대폰에서 전기 자동차 산업에 이르기까지 IC는 떼려야 뗄 수 없는 관계입니다. 앞으로 IC 제품은 더 작은 크기와 더 미세한 회로를 갖춘 프로세스로 발전할 것입니다. 그러나 품질 요구 사항이 점점 더 까다로워지고, 더욱 엄격해지고 신뢰성에 대한 기준과 요구사항도 점점 더 세분화되고 있으며, IC를 제조하는 과정과 단계가 매우 복잡하고 제품의 성능에 영향을 미치는 변수가 많기 때문에 신뢰성 테스트가 매우 중요합니다. 신뢰성에 관한 일반적인 정의는 정상적인 사용에서 오류가 발생하는 데 걸리는 시간입니다.
IC 제품 실패의 세 단계
대개 IC 고장률에 따라 제품은 세 가지 특성 단계로 나눌 수 있으며, 이를 신뢰성의 욕조 곡선이라고도 합니다. ( 그림 1) :
그림 1 욕조 곡선
- 첫 번째 단계 유아 사망률 : 제품의 고장률이 사용초기 높은 지점에서 급격하게 떨어지는 과정을 말하며, 그 이유는 제품설계나 공정설계 불량 등이 있을 수 있으며 전체 인구 중 극히 일부를 차지하므로, 너는 보게 될 것이다 급격히 감소하는 실패 곡선 , 위에서 언급한 바와 같이 제조 공정이 점점 더 복잡해지고 있기 때문에 초기 불량률을 어떻게 줄일 수 있는지 0 이는 더 이상 가능하지 않으며 고객은 이 제품을 받기를 원하지 않으므로 이러한 조기 제품을 필터링하는 방법은 일반적으로 다음과 같습니다. 전기장과 온도를 사용하여 소위 가속 수명 실험을 수행합니다. 번인 공정상, 웨이퍼 파운드리에서 웨이퍼 제조 단계에서 전기 테스트를 사용할 수 있다면 이러한 불량 제품을 조기에 걸러낼 수도 있습니다.
- 두 번째 단계 평범한 삶 : 실제 제품을 사용하는 단계로, 이 단계의 불량률이 가장 낮으며, 전기적 간섭으로 인한 단기적인 불량, 임의의 외부 결함, 심지어 초기 단계의 불완전한 여과로 인해 발생할 수 있습니다. 제품으로 인한
- 세 번째 단계는 마모 , 제품을 정상적으로 사용하면 실제 제품은 서서히 사용 한계에 도달하게 되며, 고장률이 증가하기 시작합니다.마지막으로 수집된 데이터를 바탕으로 신뢰성 수명을 정의하고 고객 요구 사항을 충족할 수 있는지 확인합니다. .
IC 일반적인 제품 신뢰성 문제의 주요 차이점은 다음과 같습니다. IC 구성 요소 및 IC 주로 포장, IC 산화물 층 붕괴와 같은 일반적인 부품 문제 (산화물 분해) 이로 인해 누설 전류가 발생할 수 있으며 단락 또는 부분적인 회선 오류도 발생할 수 있습니다. (핫 캐리어 주입, HCI) ,에 의해 MOSFET 스위칭 소자로서 전자 운반체가 정상적인 흐름 경로를 벗어나면 스위치의 특성이 변화하여 불안정한 상황이 발생하게 되므로 임계전압, 전도도 등을 분석할 수 있습니다. (상호컨덕턴스) 시간이 지남에 따라 다른 매개변수의 붕괴 과정; 포장 신뢰성은 대부분 포장 재료 및 제조 공정에 의해 발생하므로 검 제거 또는 전기적 변화가 있는지 확인하기 위해 온도 사이클 테스트를 사용하는 것이 일반적입니다. 속도 및 고전압 테스트도 일반적인 테스트 중 하나이며 다음과 같은 차량 신뢰성에서도 흔히 볼 수 있습니다. IC 패키지 테스트는 신뢰성 테스트와 유사합니다.
통계적 방법을 이용한 신뢰성 분석
다음은 주로 소개합니다. JMP 신뢰성 가속 분석 플랫폼인 이 플랫폼은 보다 가혹한 조건에서 제품 고장 수명을 얻을 수 있으며, 정상적인 조건에서 고장 수명을 계산할 수 있습니다. Dr.의 신뢰성 데이터에 대한 통계적 방법 미커 박사와 에스코바르, 존 와일리 & 아들, 1998 , 우리는 유전체의 붕괴를 이해하고 주어진 다른 전압에서 가속 실험을 수행하고 싶습니다. (100.3, 122.4, 157.1, 219.0, kV) ,에 대해 알고 싶습니다. 50kV 수명이란 무엇입니까?먼저 수명과 전압을 선형축으로 표현합니다. ( 그림 2) , 전압이 강해질수록 수명이 짧아지는 것을 확인할 수 있으며, 각 전압에 따른 수명의 산포도가 확연히 다르다는 것을 알 수 있다.
그림 2 선형 좌표
그런 다음 축을 로그로 변환합니다. 로그 표현 ( 그림 삼) , 각 전압 하에서의 분산 범위가 가까워지기 때문에 가속 실험을 사용하여 분석할 경우 선형 모델 분석을 적용하기 전에 데이터를 변환해야 하며, 그런 다음 전압을 사용하여 정상 조건에서의 수명을 추정하면 더 정확해질 것입니다. .
이미지 3 로그 - 대수 좌표
신뢰성 가속 분석 플랫폼을 사용하면 전압 = 219kV에서 관찰할 수 있습니다. 의 경우, 몇몇 점들이 적합 직선에서 벗어나 있으나 대부분은 여전히 직선 상에 있으므로 로그정규분포를 이용하면 고정된 기울기 하에서 좋은 적합 결과를 얻을 수 있다. ( 그림 4) ,
그림 4 분배 피팅
그리고 JMP에 따르면 선택한 모델은 3매개변수 회귀모델로, 전압은 수명 성능에 큰 영향을 주지만, 위치와 스케일 매개변수가 다른 모델은 회귀모델과 크게 다르지 않습니다. ( 그림 5) , 나중에 확인하기 위해 몇 가지 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 = 50kV를 추가할 수 있습니다. 아래의 분포 곡선 ( 그림 7) ,배우다 10% , 50% , 90% Quantile이 실패하는 위치 또는 해당 값을 양식에 직접 입력하십시오. ( 그림 8) , 또는 프로필( 그림 9) 실패 확률이 어느 정도인지 결론을 내릴 수 있습니다.
그림 7 산포도
그림 8 실패 확률 데이터 테이블
그림 9 프로필
모형을 적합할 때 데이터 변환을 통해 선형 모형을 사용하여 추정하기가 더 쉬워지며, 곡선 모형 추정의 편차나 과도한 변동을 줄일 수 있습니다. 또한, 데이터 척도 변환 후에는 데이터 적합 상황을 관찰하고 확인하기가 더 쉽습니다. 그리고 서로 다른 효과의 모델 차이를 비교하고 적합한 모델을 선택할 수 있습니다.마지막으로 추정 공식과 프로필 예측 목적으로.
참고 정보:
- 반도체 IC 제품 신뢰성 통계물리학 및 공학 제2판
- JMP 온라인 비디오 : https://www.jmp.com/en_in/events/ondemand/best-practices-in-reliability-data-analytic/accelerated-life-testing.html
- 원천 : http://reliawiki.com/index.php/Inverse_Power_Law_(IPL)-Lognormal_Model
