- 摘要：在依据工业功能安全标准进行合规评估时，对安全相关系统的元器件可靠性进行预测至关重要。预测结果通常以“给定时间内的失效次数”(FIT)表示，FIT是安全性分析的重要依据，用于评估系统是否达到目标安全完整性等级。业界有多个元器件失效率数据库，可供系统集成商参考使用。本文讨论了预测集成电路(IC)失效率的三种常用技术，并介绍了ADI公司的安全应用笔记如何提供此类失效率信息。
摘要
在依据工业功能安全标准进行合规评估时，对安全相关系统的元器件可靠性进行预测至关重要。预测结果通常以“给定时间内的失效次数”(FIT)表示，FIT是安全性分析的重要依据，用于评估系统是否达到目标安全完整性等级。业界有多个元器件失效率数据库，可供系统集成商参考使用。本文讨论了预测集成电路(IC)失效率的三种常用技术，并介绍了ADI公司的安全应用笔记如何提供此类失效率信息。
为什么需要可靠性预测？
失效率或基本失效率是指产品在有效寿命期内单位时间的预期失效频次，通常以FIT（十亿小时内发生一次失效）为单位。图1显示了电子元器件失效的可靠性浴盆曲线模型，可分为三个阶段：早期失效阶段、有效寿命或稳定工作期间随机失效阶段、磨损老化失效阶段。本文重点关注元器件有效寿命期内的失效率。
图1.可靠性浴盆曲线1
了解电子系统中元器件的失效率对于开展可靠性预测以评估系统整体的可靠性至关重要。进行可靠性预测时，需要明确可靠性模型、失效模式假设、诊断间隔和诊断覆盖率。预测结果将作为输入信息，应用于失效模式和影响分析(FMEA)、可靠性框图(RBD)、失效树分析(FTA)等可靠性建模方法。2,3
根据功能安全的要求，为了实现安全完整性等级(SIL)目标，需要对安全相关系统的随机硬件失效进行定量可靠性预测。这一需求源自基础功能安全标准IEC 61508的第二部分，其中规定了安全相关系统(SRS)在硬件方面的具体要求。表1显示了SIL目标与SRS危险失效概率的对应关系。
表1.安全完整性等级要求与危险失效概率的对应关系2,3
注：当需求率为每年一次时，PFD指标和PFH指标等效。
此外，这些失效率针对的是安全功能整体，而具体到单个集成电路(IC)，其分配到的失效率限值仅为总指标的很小一部分，例如1%。
如何预测系统可靠性
业界有多个失效率数据库，可供系统集成商在设计系统时参考使用。电子和非电子元器件的失效率数据来源包括：《IEC技术报告62380: 2004》、西门子标准SN 29500、ADI元器件平均无失效时间(MTTF)数据、现场退货情况和专家判断。4
ADI元器件的MTTF数据可在analog.com上的可靠性部分中找到。在“可靠性数据和资源”下方有晶圆制造数据、组装/封装工艺数据、Arrhenius/FIT率计算器、百万分率计算器和可靠性手册。图2显示了每个资源子部分包含的内容。
图2.ADI可靠性数据和资源
为了帮助读者理解前述三个半导体失效率数据来源（侧重于Arrhenius高温工作寿命(HTOL)的ADI元器件MTTF数据、西门子标准SN 29500和IEC TR 62380:2004）之间的区别，接下来的章节将解析每种方法和相关的数据库。5,6
什么是Arrhenius HTOL？
HTOL是JEDEC标准中定义的常用加速寿命测试之一，用于评估元器件失效率。HTOL测试旨在让器件在高温下运行，以加速其老化进程，从而等效地模拟其在常温（如55°C）下长时间运行的效果。因此，HTOL是一种在加速应力条件下评估半导体元器件长期可靠性的方法，比如评估元器件的平均无失效时间(MTTF)。这种测试通过加热元器件并保持正常工作电压，在较短时间内模拟元器件的整个寿命周期。
在可靠性计算的详细分析中，HTOL加速测试（125°C下1,000小时或等效条件）产生的数据需通过Arrhenius方程和0.7 eV的活化能为进行换算，得到在最终用户使用条件下的预期寿命（比如55°C下10年）。采用卡方统计分布，基于HTOL测试的样本数量，计算失效率的60%和90%置信区间。
其中：
•x2为逆卡方分布，其值取决于失效次数和置信区间
•N为HTOL测试的样本数量
•H为HTOL测试的持续时间
•At为根据Arrhenius方程计算的测试条件到使用条件的加速因子
晶圆制造数据是analog.com上提供的可靠性数据和资源之一。点击它就会呈现包括产品整体寿命测试数据摘要在内的数据。它由总样本数量、失效数量、55°C下等效器件小时数、FIT值（基于HTOL数据）及MTTF数据（60%和90%置信度）组成。示例如图3所示。
功能安全通常需要70%的置信度，因此90%的置信度可以作为一种更保守的选择直接使用，或者可以利用某种方法（例如“如何改变可靠性预测的置信度”中介绍的方法）进行转换。
