從消費電子到新能源汽車，現(xiàn)代生活對IC芯片的依賴已越來越深。而未來IC芯片也朝向體積更小、線路更細的工藝發(fā)展。但隨著質(zhì)量要求越來越嚴格，可靠性的標(biāo)準和要求也越來越精細。因為芯片制造涉及的工藝及步驟非常復(fù)雜，影響產(chǎn)品表現(xiàn)的變量非常多，所以產(chǎn)品的可靠性測試就顯得非常重要。?

產(chǎn)品可靠性，簡單來說就是產(chǎn)品正常使用下到失效需要多長時間。通常IC產(chǎn)品隨著失效率的不同，可以分為三個特性階段，也就是大家所熟知的浴盆曲線圖(圖1)。

第一階段早夭期(Infant Mortality，也稱早期失效期)，代表產(chǎn)品使用初期失效率從高點急速下降的過程，其中原因可能因為產(chǎn)品設(shè)計或是制程設(shè)計不良所導(dǎo)致。因為占總?cè)后w一小部分，所以會看到陡然下降的失效曲線。

正如前面所提到的，IC芯片制程越來越復(fù)雜，降低早夭期的失效率到0已不太可能實現(xiàn)，顧客也不希望收到這種產(chǎn)品，所以如何過濾掉這些早夭的產(chǎn)品，通常會利用電場、溫度做加速壽命實驗，即所謂burn-in的流程，晶圓代工廠在晶圓制造階段利用電性測試也可以篩檢出這些早夭期的不良品。?

第二階段則是正常生命期（Useful Life Region），也就是產(chǎn)品實際使用的階段。這個階段出現(xiàn)的失效率是最低的。此階段的失效可能由電性干擾所引起短暫的失效，或是隨機的外部缺陷引起，或者是早夭期的某些過濾不完全的產(chǎn)品所引起。?

第三階段為衰敗期(Wear-Out，也稱退化失效期)。在正常使用產(chǎn)品下，實際產(chǎn)品會慢慢達到使用的極限，失效率開始增加，最后根據(jù)收集到的數(shù)據(jù)去定義可靠性的壽命，并確認是否可以符合客戶的需求。? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ??

IC產(chǎn)品常見可靠性問題主要以IC組件以及IC封裝為主。

IC組件常見問題如氧化層擊穿(oxide breakdown)，可能會導(dǎo)致漏電流，甚至造成短路或部分線路失效問題。另外是熱載流子注入(Hot carrier injection, HCI)，以MOSFET晶體管作為開關(guān)組件，如果電荷載子跑出去正常流動的路徑之外，就會造成開關(guān)的特性改變，產(chǎn)生不穩(wěn)定的情況，所以可以分析如臨界電壓、跨導(dǎo)(transconductance)等參數(shù)隨時間的衰敗過程。

封裝可靠性大部分是與封裝材料、制程相關(guān)，所以常見如溫度循環(huán)測試，利用高低溫度循環(huán)測試，去看有無脫膠或電性有無變化。此外，高速高壓測試也是常見的測試之一，在車載可靠性也很常見，如IC封裝測試類似的可靠性測試。? ?

JMP擁有專業(yè)強大的可靠性和生存平臺，可幫助用戶分析、預(yù)測單一部件、可修復(fù)產(chǎn)品乃至整個系統(tǒng)的可靠性。今天要介紹的可靠性加速分析平臺（JMP菜單：分析 -> 可靠性與生存 -> 以X擬合壽命），能夠在較嚴苛的條件下得到產(chǎn)品失效的壽命，并且可以計算出在正常條件下失效的壽命是怎樣的。

接下來引用一個例子Statistical Methods for Reliability Data by Dr. Meeker and Dr. Escobar, John Wiley & Sons, 1998. 我們在不同實驗電壓下(100.3, 122.4, 157.1, 219.0kV)研究介電質(zhì)崩潰發(fā)生情況，想要基于此了解部件在50 kV下的壽命。

首先針對壽命與電壓以線性坐標(biāo)軸方式呈現(xiàn)(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。

?接著將坐標(biāo)軸轉(zhuǎn)換成對數(shù)-對數(shù)呈現(xiàn)(圖3)，各個電壓下的分散范圍會變得接近。使用加速實驗作分析時，數(shù)據(jù)需要經(jīng)過轉(zhuǎn)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。

?通過JMP可靠性加速分析平臺，可以觀察在電壓=219kV時，少數(shù)幾點偏移擬合的直線，但大部分還是落在線上，所以用對數(shù)正態(tài)分布在固定斜率情況下就能夠得到不錯的擬合效果(圖4)。

而根據(jù)JMP挑選出來的模型為三參數(shù)的回歸模型，電壓顯著會影響壽命的表現(xiàn)，雖然不同位置和尺度參數(shù)的模型與回歸模型差異不大(圖5)，后續(xù)可以再多收集幾組資料驗證，最后將預(yù)測公式保存起來(圖6)。

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(shù)失效的位置，或是直接在表格上輸入對應(yīng)的值(圖8)，或是搭配Profiler(圖9)即可得出失效幾率是怎樣的。

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從圖9可以看出，在電壓為159.65KV，時間達到3428.5小時，產(chǎn)品的失效概率為98.7%，其置信區(qū)間為 [0.94751，0.997836].

在擬合模型時，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換可以更容易地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(fā)生，加上數(shù)據(jù)尺度轉(zhuǎn)換后，更容易觀察及確認數(shù)據(jù)的擬合情況，JMP還可以比較不同效應(yīng)的模型差異及挑選適合的模型，并提供估計的公式以及Profiler供預(yù)測使用，為產(chǎn)品的可靠性分析提供了科學(xué)、高效的方法和支持。

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參考資料：

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最后，如果想要體驗JMP可靠性分析強大功能的話，歡迎下載JMP免費試用。