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可靠性 issues 为 硅 压力 传感器
用 theresa maudie 和 bob tucker
传感器 产品 分隔
修订 六月 9, 1997
ABSTRACT
可靠性 测试 为 硅 压力 传感器 是 的
更好 重要 比 总是 在之前 和 这 dramatic
增加 在 传感器 用法. 这个 growth 是 seen 在 applica-
tions replacing 机械的 系统, 作 好 作 新
设计. 横过 所有 market 部分, 这 expectation 为
这 最高的 可靠性 exists. 当 传感器 要求 有
grown 横过 所有 的 这些 部分, 这 substantial 增加
的 感觉到 产品 在 这 automotive arena 是 驱动
这 需要 为 改进 可靠性 和 测试 能力. 这
目的 的 这个 paper 是 至 引领 一个 closer 看 在 这些 reli-
能力 issues 为 硅 压力 传感器.
介绍
discussing 可靠性 作 它 pertains 至 半导体 elec-
tronics 是 certainly 不 一个 新 主题. 不管怎样, 当 devel-
oping 新 科技 像 传感器 如何 可靠性 测试
将 是 执行 是 不 总是 obvious. 压力 传感器
是 一个 intriguing dilemma. 自从 它们 是 electromechanical
设备, 不同的 类型 的 压力 应当 是 考虑 至
insure 这 不同的 elements 是 exercised 作 它们 将 是
在 一个 真实的 应用. 在 增加, 这 非常 不同的
包装 轮廓 相关的 至 其它 标准 半导体
包装 需要 特定的 fixtures 和 测试 设置-ups. 不管怎样,
作 这 传感器 marketplace 持续 至 grow, 可靠性
测试 变为 更多 重要的 比 总是 至 insure 那
产品 正在 使用 横过 所有 market 部分 将 满足
可靠性 存在期 expectations.
可靠性 定义
可靠性 是 [1] 这 probability 的 一个 产品 performing 它的
将 函数 在 它的 将 存在期 和 下面 这
运行 情况 encountered. 这 四 关键 elements 的
这 定义 是 probability, 效能, 存在期, 和
运行 情况. probability implies 那 这 可靠性
存在期 估计 将 是 制造 为基础 在 statistical tech-
niques 在哪里 样本 是 测试 至 预言 这 存在期 的
这 制造的 产品. 效能 是 一个 关键 在 那 这
样本 predicts 这 效能 的 这 产品 在 一个 给
要点 在 时间 但是 这 variability 在 制造 必须 是
控制 所以 那 所有 设备 执行 至 这 一样 函数的
水平的. 存在期 是 这 时期 的 时间 在 这个 这 产品 是
将 至 执行. 这个 存在期 可以 是 作 小 作 一个
week 在 这 情况 的 一个 disposable blood 压力 transducer
或者 作 长 作 15 年 为 automotive 产品. environ-
ment 是 这 范围 那 也 plays 一个 关键 role 自从 这 oper-
ating 情况 的 这 产品 能 非常 影响 这
可靠性 的 这 产品.
自然环境的 factors 那 能 是 seen 在 这 存在期
的 任何 半导体 产品 包含 温度, 湿度,
electric 地方, 有磁性的 地方, 电流 密度, 压力 differ-
ential, 震动, 和/或者 一个 化学的 interaction. 可靠性
测试 是 一般地 formulated 至 引领 在 账户 所有 的
这些 潜在的 factors 也 individually 或者 在 多样的
结合体. once 这 测试 有 被 完成 predic-
tions 能 是 制造 为 这 将 产品 客户 根基.
如果 一个 失败 将 是 发现 在 可靠性 测试, 这
导致 的 这 失败 能 是 分类 在 一个 的 这
下列的: 设计, 制造, 材料, 或者 user. 这
可能 impact 在 这 改进 那 将 需要 至 是
制造 为 一个 产品 是 影响 用 这 平台 的 产品
开发. 如果 一个 产品 undergoes 可靠性 测试 early
在 它的 开发 阶段, 这 corrective action 处理 能
一般地 出现 在 一个 expedient manner 和 在 最小
费用. 这个 将 是 真实 whether 这 导致 的 失败 是
attributed 至 这 设计, 制造, 或者 材料. 如果 一个
可靠性 失败 是 发现 once 这 产品 是 在 全部
生产, 改变 能 是 非常 difficult 至 制造 和
一般地 是 非常 costly. 这个 scenario 将 sometimes
结果 在 一个 总的 redesign.
这 潜在的 导致 为 一个 可靠性 失败 能 也 是
用户 induced. 这个 是 一般地 这 范围 那 这 least
信息 是 知道, 特别 为 一个 commodity 类型
生产者 那 achieves 销售 通过 一个 global distribu-
tion 网络. 它 是 这 task 的 这 可靠性 engineer 至 最好的
anticipate 这 multitudes 的 环境 那 一个 particular
产品 might 看, 和 决定 这 robustness 的 这
产品 用 测量 这 可靠性 存在期 参数.
这 areas 的 设计, 制造, 和 材料 是
一般地 好 理解 用 这 可靠性 engineer, 但是
没有 这 准确无误的 自然环境的 用法, 客户 satis-
faction 能 suffer 从 lack 的 optimization.
可靠性 statistics
没有 standardization 的 这 半导体 传感器 stan-
dards, 这 终止 客户 是 放置 在 一个 situation 的 可能
jeopardy. 如果 非-标准 可靠性 数据 是 发生 和
发行 用 manufacturers, 这 信息 能 是
perplexing 至 disseminate 和 对比. 可靠性 存在期
statistics 能 是 confusing 为 这 novice 用户 的 这 informa-
tion, “let 这 buyer beware”.
这 reporting 的 可靠性 statistics 是 一般地 在 条款 的
失败 比率, 量过的 在 合适的, 或者 失败 比率 为 一个 billion
设备 小时. 在 大多数 具体情况, 这 underlying assumption
使用 在 reporting 也 这 失败 比率 或者 这 mtbf 是 那
这 failures occurring 在 这 可靠性 测试 follow 一个 expo-
nential 生命 分发. 这 inverse 的 这 失败 比率 是 这
mtbf, 或者 意思 时间 在 失败. 这 详细信息 在 这
各种各样的 生命 distributions 将 不 是 explored here 但是 这 关键
concern 关于 这 exponential 分发 是 那 这 失败
比率 在 时间 是 常量. 其它 生命 distributions, 此类 作 这
lognormal 或者 weibull 能 引领 在 不同的 失败 比率 在
时间, 在 particular, 两个都 distributions 能 代表 一个 wear 输出
或者 增加 失败 比率 那 might 是 seen 在 一个 产品
reaching 这 限制 在 它的 存在期 或者 为 确实 类型 的
失败 mechanisms.
这 时间 持续时间 使用 为 这 prediction 的 大多数 可靠性
statistics 是 的 相当地 短的 持续时间 和 遵守 至 这
产品’s 存在期 能力 和 failures 是 通常地 不
observed. 当 一个 测试 是 terminated 之后 一个 设置 号码 的
小时 是 达到, 或者 时间 censored, 和 非 failures 是
observed, 这 失败 比率 能 是 estimated 用 使用 的 这 chi-
正方形的 分发 这个 relates observed 和 预期的
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