首頁 技术文库 HTOL寿命试验后的MTTF数值 如何判读

HTOL寿命试验后的MTTF数值 如何判读

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HTOL寿命试验后的MTTF数值 如何判读

by ruby

发布日期:2022/4/26MTTF
发布单位:iST宜特

您有过执行完HTOL实验,终端客户要求计算MTTF与λ的数值吗?
您知道MTTF与λ,要如何应用与判读?
而MTTF与MTBF又有何不同呢?

随市场需求走向系统级设计(SiP)、系统单芯片(SoC)、POP、三维(3D)和3D硅穿孔(TSV)等高阶先进封装技术,各种不同材质、不同功能的芯片整合进同一封装,这样的封装组件使用的材料相当复杂且多元,在可靠度寿命的预估上,亦是现阶段,各家厂商关注的重点之一。

为协助客户确认产品可靠度的寿命预估,宜特提供高温工作寿命实验(High Temperature Operating Live,简称HTOL) ,协助IC设计公司以更简易、低成本的方式,执行先进制程/先进封装的芯片可靠度寿命预估。这十年期间,宜特可靠度验证实验室时常收到许多客户询问,执行HTOL实验后并计算完MTTF (Mean Time To Failure)与λ(失效率),其数值该如何判读与运用?而MTTF(Mean Time To Failure)或MTBF(Mean Time Between Failure)差别在哪,应该要使用哪一种参数呢?

本期宜特小学堂,就让我们带您深入简出了解此议题吧。

何谓寿命试验

MTTF

HTOL是工作寿命试验(Operating Life Test,简称OLT)的其中一项。OLT为利用温度、电压加速方式,在短时间试验内,评估IC在长时间可工作下的寿命时间(生命周期预估)。典型浴缸曲线(Bathtub Curve)分成早夭期(Infant Mortality)、可使用期(Useful Life)及老化期(Wear out),对于不同区段的故障率评估,皆有相对应的试验手法。

  • 一、 MTTF(Mean Time To Failure)与MTBF(Mean Time Between Failure),差别在哪?如何应用?

    MTTF和MTBF都是可靠度寿命预估的一种标准,差别在于MTBF运用于可维修或单体成本昂贵的产品(如计算机、飞机、汽车),MTTF运用于不可维修或单体成本较便宜的产品(如集成电路、半导体组件)。

    • MTBF(Mean Time Between Failure): 称为平均失效间隔时间,多用于系统类产品,一般常用来看同一产品,在相邻两次失效之间的平均工作时间。
    • 例如一台计算机主机,是一个集合多产品的系统,里面包含了电源供应器/主板/硬盘/显示适配器/内存…etc,假设电源供应器异常,会导致此计算机主机(系统)失效无法使用。在修复后,过了一段时间,因为内存异常,亦再次导致此计算机主机失效无法使用。而两次失效(电源供应器/内存)的间隔时间,即可称为此计算机主机的MTBF。
    • MTTF(Mean Time To Failure) :称为平均失效平均时间,与MTBF的差异在于,常用于在不可维修的产品,像是集成电路(IC)此类的单体组件。此类组件因产品失效后,并无法透过维修,将组件本体的功能恢复。
    • 例如IC因长时间使用的金属迁移老化导致而失效,该失效的IC,并无法透过维修后复原,仅能直接更换。
  • 二、 执行完HTOL,计算完MTTF(Mean Time To Failure)与λ(失效率),应该要如何应用?

    当宜特实验室协助您执行完HTOL实验时,您的终端客户(End-customer)往往会要求计算其MTTF与λ的数值。如何计算呢?

    我们可以参考电子设备工程联合委员会(Joint Electron Device Engineering Council, JEDEC)JEP001-3A规范内所提到的计算式,并进一步计算出数值:

    MTTF计算式

    宜特举例说明,假设使用实验条件如下:

    实验后若样品失效数为0 ea,且在90%信心水平下,可以计算出其平均故障率函数λ与其倒数MTTF为:

    呈上计算,多数人的疑问在于,λ = 275.83 FITs或MTTF = 3,625,418 Device Hours这两种数值,要如何应用这个数值?这个数值是好是坏?

    首先要理解λ及MTTF的定义。实际上要计算短时间内的故障率,非常困难,代表意义也不高,因此,会选择一段时间区间的平均故障率来做计算,例如1,000Hrs / 1个月或1年作为时间单位,一般会用平均故障程度(λ) = 期间总故障数 / 总工作时数(=总样品数*工作时数) 来做为结果的呈现,因故障率非常低,所以会采用FIT来作为单位( FIT=10-9 )。MTTF则为λ的倒数,也就是到达故障的平均时间。但要留意的是,MTTF的单位是Device hours,不是Hours。

    其次可以参考规范JESD74A内,对于CDF(Cumulative Distribution Function) 或可称累积的失效分布函数的计算式:

    透过此计算式,在带入需求的预估时间后,可以计算出各时间下,预估的群体累积失效率。

    而透过下图一,我们可以了解,每个时段的预估群体累积失效率。像是5年的群体累积失效率达到1.2%,10年的群体累积失效率达到2.39%。藉由此数值,您可比对是否符合终端客户(End-customer)需求,或各公司内部规定,是否可以允收此数值。

    图一:群体累积失效率统计图

  • 三、 如何使用MTTF(Mean Time To Failure)或λ(失效率),进一步回推可靠度寿命的测试条件?

    在了解MTTF、λ、累积失效率之间的换算后,我们再拿到终端客户(End-customer)的测试要求之后,就可以依此条件来设计适合的测试条件。

    以下范例说明,假设要求的结果为10年(24Hrs都在使用的情况)的失效率在1%以下:
    首先透过CDF计算:

    即可得知需要达到λ ≦ 114 FITs即可符合要求。

    再以此目标来搭配其他实验条件,像是有多少时间可以完成测试?有多少样品可以测试?电压与温度可以增加应力(Stress)至何种条件?可以接受多少失效?想针对的Fail model?

    例如下表一所提供的三种可靠度测试范例条件,其计算出的结果,都可以符合λ ≦ 114 FITs,符合到客户最初的需求。可调整的参数是复合性的,建议在设计可靠度实验条件时,可依当时的环境条件下,进行微调,设计符合当下需求的实验条件。

    表一:三种可靠度测试范例条件

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