現代生活對IC的依賴已越來越深,從消費型手機到電動車產業皆脫離不了IC,而未來IC產品朝向體積小,線路更細的製程發展,但是隨著品質要求越來越嚴格,可靠度的標準和要求也越來越細,因為製造IC的製程及步驟非常複雜,影響產品的表現的變數非常多,所以可靠度的測試就顯得非常重要,就產品可靠度來說,一般定義是正常使用下到失效需要多長時間。
通常IC產品隨著失效率的不同,可以分為三個特性階段,也就是可靠度熟知的浴盆曲線圖(圖1):
圖1 浴盆曲線
IC產品常見可靠度問題,主要區別以IC元件與IC封裝為主,IC元件常見問題如氧化層崩潰 (oxide breakdown),可能會導致漏電流,甚至造成短路或部分線路失效問題,另外是熱載子射入 (Hot carrier injection, HCI),以MOSFET作為開關元件,如果電載子跑出去正常流動的路徑之外,就會造成開關的特性改變,產生不穩定的情況,所以可以分析如臨界電壓,轉電導度 (transconductance) 等參數隨時間的衰敗過程;至於封裝可靠度,大部分是與封裝材料、製程所造成,所以常見如溫度循環測試,利用高低溫度循環測試,去看有無脫膠或是電性有無變化,此外高速高壓測試也是常見的測試之一,在車載可靠度也很常看見如IC封裝測試類似的可靠度測試。
下面主要來介紹 JMP 可靠度加速分析平台,此平台能夠在較嚴苛的條件下得到產品失效的壽命,並且可以計算出在正常條件下失效的壽命為何,接下來引用一個例子Statistical Methods for Reliability Data by Dr. Meeker and Dr. Escobar, John Wiley & Sons, 1998,我們想要了解介電質崩潰的情況在給定不同電壓下去做加速實驗(100.3, 122.4, 157.1, 219.0, kV),想要了解在50 kV下的壽命為何,首先針對壽命與電壓以線性座標軸方式呈現(圖2),可以觀察到隨著電壓越強,壽命越短,各電壓下的壽命分散情況明顯有差異。
圖2 線性座標
接著將座標軸轉換成對數-對數呈現(圖3),各個電壓下的分散範圍會變得接近,所以接著要使用加速實驗作分析時,數據需要經過轉換才能套用線性模型分析,接著再估計正常條件使用電壓下的壽命時,會比較準確。
圖3 對數-對數座標
使用可靠度加速分析平台,可以觀察在電壓=219kV時,少數幾點偏移擬合的直線,但大部分還是落在線上,所以用對數常態分配在固定斜率情況下就能夠得到不錯的擬合效果(圖4),
圖4 分布擬合
而根據JMP挑選出來的模型為三參數的迴歸模型,電壓顯著會影響壽命的表現,雖然不同位置和尺度參數的模型與迴歸模型差異不大(圖5),後續可以再多收集幾組資料驗證,最後將預測公式儲存起來(圖6),
圖5 模型挑選結果
圖6 預測公式
如果模型驗證無誤,可以添加在電壓=50kV下的分布曲線(圖7),了解10%,50%,90%分位數失效的位置,或是直接在表格上輸入對應的值(圖
圖7 散布圖
圖8 失效機率資料表
圖9 Profile
在擬合模型時,資料轉換可以更容易的使用線性模型去估計,減少曲線模型估計的偏差或是變異過大的情況發生,加上資料尺度轉換後,更容易觀察及確認資料擬合情況,JMP並可以比較不同效應的模型差異及挑選適合的模型,最後並提供估計的公式以及Profile供預測使用。
參考資訊:
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