首頁 技術文庫 HTOL壽命試驗後的MTTF數值 如何判讀

HTOL壽命試驗後的MTTF數值 如何判讀

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HTOL壽命試驗後的MTTF數值 如何判讀

by ruby

發佈日期:2022/4/26MTTF
發佈單位:iST宜特

您有過執行完HTOL實驗,終端客戶要求計算MTTF與λ的數值嗎?
您知道MTTF與λ,要如何應用與判讀?
而MTTF與MTBF又有何不同呢?

隨市場需求走向系統級設計(SiP)、系統單晶片(SoC)、POP、三維(3D)和3D矽穿孔(TSV)等高階先進封裝技術,各種不同材質、不同功能的晶片整合進同一封裝,這樣的封裝元件使用的材料相當複雜且多元,在可靠度壽命的預估上,亦是現階段,各家廠商關注的重點之一。

為協助客戶確認產品可靠度的壽命預估,宜特提供高溫工作壽命實驗(High Temperature Operating Life,簡稱HTOL) ,協助IC設計公司以更簡易、低成本的方式,執行先進製程/先進封裝的晶片可靠度壽命預估。這十年期間,宜特可靠度驗證實驗室時常收到許多客戶詢問,執行HTOL實驗後並計算完MTTF (Mean Time To Failure)與λ(失效率),其數值該如何判讀與運用?而MTTF(Mean Time To Failure)或MTBF(Mean Time Between Failure)差別在哪,應該要使用哪一種參數呢?

本期宜特小學堂,就讓我們帶您深入簡出了解此議題吧。

何謂壽命試驗

MTTF

HTOL是工作壽命試驗(Operating Life Test,簡稱OLT)的其中一項。OLT為利用溫度、電壓加速方式,在短時間試驗內,評估IC在長時間可工作下的壽命時間(生命週期預估)。典型浴缸曲線(Bathtub Curve)分成早夭期(Infant Mortality)、可使用期(Useful Life)及老化期(Wear out),對於不同區段的故障率評估,皆有相對應的試驗手法。

  • 一、 MTTF(Mean Time To Failure)與MTBF(Mean Time Between Failure),差別在哪?如何應用?

    MTTF和MTBF都是可靠度壽命預估的一種標準,差別在於MTBF運用於可維修或單體成本昂貴的產品(如電腦、飛機、汽車),MTTF運用於不可維修或單體成本較便宜的產品(如積體電路、半導體元件)。

    • MTBF(Mean Time Between Failure): 稱為平均失效間隔時間,多用於系統類產品,一般常用來看同一產品,在相鄰兩次失效之間的平均工作時間。
    • 例如一台電腦主機,是一個集合多產品的系統,裡面包含了電源供應器/主機板/硬碟/顯示卡/記憶體…etc,假設電源供應器異常,會導致此電腦主機(系統)失效無法使用。在修復後,過了一段時間,因為記憶體異常,亦再次導致此電腦主機失效無法使用。而兩次失效(電源供應器/記憶體)的間隔時間,即可稱為此電腦主機的MTBF。
    • MTTF(Mean Time To Failure) :稱為平均失效平均時間,與MTBF的差異在於,常用於在不可維修的產品,像是積體電路(IC)此類的單體元件。此類元件因產品失效後,並無法透過維修,將元件本體的功能恢復。
    • 例如IC因長時間使用的金屬遷移老化導致而失效,該失效的IC,並無法透過維修後復原,僅能直接更換。
  • 二、 執行完HTOL,計算完MTTF(Mean Time To Failure)與λ(失效率),應該要如何應用?

    當宜特實驗室協助您執行完HTOL實驗時,您的終端客戶(End-customer)往往會要求計算其MTTF與λ的數值。如何計算呢?

    我們可以參考電子設備工程聯合委員會(Joint Electron Device Engineering Council, JEDEC)JEP001-3A規範內所提到的計算式,並進一步計算出數值:

    MTTF計算式

    宜特舉例說明,假設使用實驗條件如下:

    實驗後若樣品失效數為0 ea,且在90%信心水準下,可以計算出其平均故障率函數λ與其倒數MTTF為:

    呈上計算,多數人的疑問在於,λ = 275.83 FITs或MTTF = 3,625,418 Device Hours這兩種數值,要如何應用這個數值?這個數值是好是壞?

    首先要理解λ及MTTF的定義。實際上要計算短時間內的故障率,非常困難,代表意義也不高,因此,會選擇一段時間區間的平均故障率來做計算,例如1,000Hrs / 1個月或1年作為時間單位,一般會用平均故障程度(λ) = 期間總故障數 / 總工作時數(=總樣品數*工作時數) 來做為結果的呈現,因故障率非常低,所以會採用FIT來作為單位( FIT=10-9 )。MTTF則為λ的倒數,也就是到達故障的平均時間。但要留意的是,MTTF的單位是Device hours,不是Hours。

    其次可以參考規範JESD74A內,對於CDF(Cumulative Distribution Function) 或可稱累積的失效分佈函數的計算式:

    透過此計算式,在帶入需求的預估時間後,可以計算出各時間下,預估的群體累積失效率。

    而透過下圖一,我們可以瞭解,每個時段的預估群體累積失效率。像是5年的群體累積失效率達到1.2%,10年的群體累積失效率達到2.39%。藉由此數值,您可比對是否符合終端客戶(End-customer)需求,或各公司內部規定,是否可以允收此數值。

    圖一:群體累積失效率統計圖

  • 三、 如何使用MTTF(Mean Time To Failure)或λ(失效率),進一步回推可靠度壽命的測試條件?

    在了解MTTF、λ、累積失效率之間的換算後,我們再拿到終端客戶(End-customer)的測試要求之後,就可以依此條件來設計適合的測試條件。

    以下範例說明,假設要求的結果為10年(24Hrs都在使用的情況)的失效率在1%以下:
    首先透過CDF計算:

    即可得知需要達到λ ≦ 114 FITs即可符合要求。

    再以此目標來搭配其他實驗條件,像是有多少時間可以完成測試?有多少樣品可以測試?電壓與溫度可以增加應力(Stress)至何種條件?可以接受多少失效?想針對的Fail model?

    例如下表一所提供的三種可靠度測試範例條件,其計算出的結果,都可以符合λ ≦ 114 FITs,符合到客戶最初的需求。可調整的參數是複合性的,建議在設計可靠度實驗條件時,可依當時的環境條件下,進行微調,設計符合當下需求的實驗條件。

    表一:三種可靠度測試範例條件

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