【工程师博客】如何改变您的可靠性预测的置信度

您可以访问www.analog.com/ReliabilityData,输入产品名称,查看已发布的ADI公司产品中裸片的可靠性预测。同样,可以对流程节点实施可靠性预测,例如0.18u。这些预测基于您输入的平均工作温度计算得出,置信度为60%至90%。

图1 - 使用ADI公司AD7124 Σ-Δ ADC Web页面上的工具实施的可靠性预测

上述数据是通过在实验室实施高温工作寿命测试(HTOL)得出。可以使用阿伦尼乌斯方程,基于应用的预期平均工作温度和实施HTOL测试期间的温度,来衡量加速度因子。实施HTOL测试的典型条件是在125℃下工作1000或2000小时。HTOL是在ADI公司的每个新产品上进行的一系列测试之一,用于备份晶圆制造工艺鉴定。系列测试中的其他测试主要测试早期故障(ELF),但HTOL主要用于测量可靠性浴盆曲线底部的故障率,展示在设计期间没有用到任何不良因素。例如,HTOL测试可以检测系统错误,例如在3.3V域中使用1.8V电容或类似的错误。我有些跑题了,现在回到正题上来。

根据数据的使用情况,IEC 61508的一些条款要求数据的置信度达到70%或90%。

例如,参见下方描述路由2H的7.4.4.3.3子条款,以及下方的7.4.9.5条款。

 图2 - IEC 61508-2:2010子条款7.4.4.3对现场经验的路由2H要求

IEC 61508-2:2010子条款7.4.9.5以“E/E/PE系统实施要求”为题,7.4.5以“量化随机硬件故障的要求”为题,这些条款从安全功能层面出发,考虑架构、人为错误、诊断、诊断测试间隔等因素。

图3 - 基于IEC 61508-2:2010子条款7.4.9.5的可靠性预测

有趣的是,现在数据只要达到70%的置信度就可以使用。由于ADI工具只生成60%和90%置信度的数据,所以您可以保守地使用90%置信度的数据,或者按照标准将60%置信度数据转换为70%置信度。就我个人而言,我不愿意在裕量上再加裕量,所以我会进行转换。如果标准制定者要求90%置信度,他们会在标准中指明。我相信有些人会说,这些数字都只是近似值,没必要太过精确;但是度量的重点还是量化。如果要这样做,就应该按照标准中所写的那样做,或者应该修改标准以消除这种需求。我又跑回数学问题了。

一些数据源指出,SN29500和类似数据源中数据的置信度实际上都达到了99%。如果您觉得这是一项挑战,您可以和外部评估人员讨论,正确使用下方的公式,将置信度调低到70%。

无论如何,回到数学问题之后,可以轻松在工作表中指出,并帮助您自由做出决策,通过数据确定额外的努力是否有用,是否值得讨论。

图4 - 工作表中从一个置信度转换到另一个置信度的示例

在A2单元格中,输入工作小时总数。

在B2单元格中,输入在这些工作小时内,观察到的故障次数。

然后使用“=2*B2+2”公式,计算C2单元格的值,表示在截取的测试时段内的自由程度

在D2单元格中,输入您需要的置信度,例如70或90,分别代表70%或90%。

然后按照“=1-D2/100”计算E2单元格的值

按照“==CHISQ.INV(D2/100,C2)”计算F2单元格的值

按照“=2*A2/F2”计算G2单元格的值

按照“=F2/(2*A2)*1e9”计算H2单元格的值

在您创建自己的电子表格后,可以访问www.analog.com/ReliabilityData,使用ADI数据库中70%和90%产品数据,检查您的实施方式是否正确。

随着观察到的故障率增加,要求置信度(60%、90%或99%)的影响快速下降。可靠性数据库,例如ADI提供的数据库,其中因为持续实施改进,包括分析客户反馈,观察到的故障率非常低,对于实现所需置信度,这种灵敏度是最坏的情况。例如,假如您已经使用上述值创建了您自己的数据表,当您将置信度从70%更改为90%时,FIT会从1204增加到2303,这是按1.9倍增长。如果故障次数为10时执行这种测试,那么从70%增加到90%时,则是按1.2倍增长。

此工具还可以用于显示大部分产品都无法使用的一项新工艺,由于样本尺寸很小,所以可能会给出非常高的FIT预测值。