PCBおよび電子アセンブリの故障解析の物理学

ミッションクリティカルなシステム、デバイス、または車両にPCBを搭載する前に、その信頼性と品質を証明する必要があります。製造面では、これがPCBアセンブリと個々のコンポーネントに適用される豊富な業界のテスト、検査、品質基準が存在する理由の一つです。設計面では、設計者がミッションクリティカルなシステムのリスク評価を行い、設計が期待される寿命で動作すること、および高信頼性システムの潜在的な故障点を特定することが重要です。

これらの信頼性に関する懸念に対処する電子設計と分析の領域は、故障物理学と呼ばれています。この研究分野はもともと集積回路に適用され、設計目的で今でも使用されていますが、後に電子アセンブリに適用され、最近では原材料の故障メカニズムにも適用されました。これらの方法は、プロトタイプとテストクーポンの広範なテストとデータ分析から始まり、信頼性と故障までの時間のおおまかな見積もりを提供できるいくつかの基本的な方程式を使用します。

故障物理学とは何か？

故障物理学は、製品の物理的特性、製造プロセスによってこれらの特性がどのように変化するか、および製品の運用環境によってこれらがどのように影響を受けるかという関係を理解することを含みます。この分野は、多くの信頼性分析シミュレーションや計算の基礎を形成しており、その一部はフィールドソルバーアプリケーションで実装されています。この分野は、時に信頼性物理分析と呼ばれることもあります。信頼性分析とリスク評価の関連分野には、最悪ケース分析があります。

何と呼んでも、故障物理学における基本的な計算のいくつかは、設計を導くのに役立ついくつかの利点を提供します。

• 重大な故障点を特定する： 製品が故障すると予想される設計上の位置は早期に特定されるべきであり、それはエンジニアの意見に基づくべきではありません。故障点が硬い数字で特定できれば、設計から意見や主観を排除することができます。
• 故障までの時間を予測する： 故障物理学の方法論で利用可能な基本的な計算のいくつかは、特定の運用条件における平均故障時間を予測するために使用されます。これらは平均値に過ぎませんが、環境が信頼性に与える影響を定量化するのに役立ちます。
• 設計選択を正当化する：信頼性に真剣に取り組むことは、回路レベルとレイアウトレベルの両方で重要な設計選択を正当化するのに役立ちます。

簡単に言うと、故障物理学におけるタスクと分析は、何が失敗し、なぜ失敗したかを説明するのに役立ちます。さらに進んで、統計分析を適用し、経験モデルを開発することで、設計者は与えられたテスト条件に基づいて故障が発生する可能性がある時期を、可能な故障メカニズムの全体から特定するのに役立ちます。後者の領域は、PCBAが可能な限り信頼性が高くなるように、テストエンジニアと信頼性エンジニアが時間を費やす場所です。

データからモデルを開発する

1970年代と1980年代に公開された故障物理学の初期の文献で使用されたクラシックなモデルのいくつかは、経験モデルと基本物理学の混合に基づいていました。これは、特に熱誘発および振動誘発の故障、故障物理学の分野で最も広節に研究されている二つの領域で特に当てはまります。熱誘発の故障に加えて、化学的に誘発される故障が研究されており、ワイヤーボンド/ボンドパッド接続における湿度関連の故障を扱う経験モデルがあります。

経験的およびシミュレーションに基づく方法

実証的手法は、物理ベースのモデルでパラメータを決定すること、または2つの測定変数間の関係を定量化するモデルを開発することに焦点を当てています。典型的な技術には、パワーロー・モデルを用いた単変量または多変量回帰が含まれ、これはExcelで実行できるほど十分にシンプルです。場合によっては、いくつかの問題の複雑さのために、シミュレーションがフロントエンドで使用されることがあります。

熱的および熱力学的な故障は、2つの方法で一緒に評価されることがあります。主なテスト方法には、MIL-STD-810G メソッド501.5による高温テスト、またはMIL-STD-810G メソッド503.5による熱サイクルが含まれます。前者は固体デバイスの熱的故障に対処し、後者は繰り返しの熱変動からのボードレベルの故障を評価するために使用できます。熱サイクルテストの焦点領域には、パッド、ビア（特にジョイントと高アスペクト比ビア）、およびはんだ接合部の機械的故障が含まれます。典型的なPCBAの複雑さのため、簡略化されたシミュレーションが使用されることがありますが、通常はテストからデータを取得して実証的モデルのパラメータを決定します。

振動や機械的故障メカニズムは、PCBA内でこれを手計算で算出する良い方法がないため、より陰湿です。振動による疲労と故障を評価するためには、テストが必要です。電子機器全般に対するこれらの問題を見ているテキストが1つあり、電子機器における振動誘発故障を定量化するために使用されてきたいくつかの経験的モデルが含まれています。このテキストは以下で見つけることができます：

• D. S. Steinberg, 電子機器の振動分析, 第3版。John Wiley & Sons Inc., ニューヨーク (2000).

PBCAやテストクーポンの無作為なサンプルからの故障を調査する際、加速ストレス/寿命テストおよび故障したコンポーネントの検査は、テストエンジニアが特定の設計要素と故障メカニズムを特定するのに役立ちます。過去には、テストとシミュレーションの結果が、経験的に決定されたパラメーターを持つ熱力学に基づくモデルの開発に使用され、新しい製品で設計要素が再利用される際に故障率を推定するために使用されてきました。複雑な設計での連続した反復を通じて、これは設計プロセスをガイドし、欠陥を継続的に特定して排除するのに役立ちます。

統計的方法

より一般的なアプローチとしては、基礎となる物理メカニズムを仮定せずに発生故障を統計的に調査し、その後、検査を通じて故障の根本原因を特定することが挙げられます。さらに検査を進めると、故障確率を駆動する主要なメカニズムを特定することが可能になります。十分なデータがあれば、以下に示すような曲線を構築することができます。この曲線は、x軸上の値よりも下のすべての時間に対して故障までの平均時間を定義するワイブル連続分布関数（CDF）を示しています。

この分布と、製品故障の予測におけるその使用法については、別の記事で取り上げます。MathematicaやMATLABのようなプログラムにアクセスできる場合は、自分自身で上記の適合手順を実行して、信頼性と故障までの平均時間を定量化することができます。

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