JP2006277370A - 回路基板の品質解析システム及び品質解析方法 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】現象シミュレーションによる解析結果及び応答曲面/因果相関モデルなどの確率モデルや故障物理モデルをもとに,電子機器及び構成部品における時間依存の故障率を扱える信頼度計算モデルを,想定される複数の不良モードや不良メカニズムに関して用意し,順次蓄えられる解析結果やモニタリングデータを用いて,想定されるモデルを逐次更新・算定することにより,合理的な信頼度計算モデルを推定・同定した上で,信頼性ベースの部品・部材選定/設計/製造/保守最適化,不良メカニズムの抽出,不良箇所の同定,加速試験条件の決定,不良発生確率及び品質コストを予測する。
【選択図】図2
Description
まず、現象解析と故障物理モデルおよび応答曲面モデルをもとに、モンテカルロシミュレーションにより信頼度予測を行う。
市場での負荷を想定した応力シミュレーションを実施するにあたり,まず,対象とする実装基板を熱流体解析により算出した。仮想的に想定したノートパソコン使用環境を解析条件として,ノートパソコンの温度解析を実施する。初期温度は、例えば使用時の室温(使用温度)を想定する。熱流体解析の結果得られた温度分布を応力解析での熱負荷条件に設定する。
仮想的に想定した市場条件において,はんだ接合部に発生する非弾性ひずみ範囲(Δεin)を明らかにするため,熱応力解析を実施する。はんだ溶融温度を初期状態として,十分な保持時間を経た後,ノートパソコン稼動時の半導体パッケージ実装構造の温度を上限温度,ノートパソコンの未使用状態での環境温度を下限温度,稼動時間を保持時間として設定し,はんだ接合部に生じる非弾性ひずみ範囲を抽出した。はんだ接合部に生じる非弾性ひずみを求めるにあたって,まず,半導体パッケージ実装構造の全体モデルによる応力解析によりはんだ接合部に生じる変形量を算出し,次に,得られた変形量をはんだ接合部の詳細モデルの境界条件として与えることにより,はんだ接合部のひずみ集中部(端から50μm位置)の非弾性ひずみを求める。応力解析は,有限要素法に基づく応力シミュレーションにより実施する。
はんだ接合部に生じる非弾性ひずみ範囲について,環境温度,保持時間,半導体パッケージ実装構造の温度,材料特性,形状寸法,冷却構造起因圧縮荷重を変数として,応答曲面近似式を作成した。近似式作成においては,実験計画法を用いて数値実験点を決定する。得られた近似式の例を以下に示す。
-0.00691+0.00288 [-49.4-0.112 X1+0.000453 X1 2-11.7 ((24/(2 X2+(5・2/60)))(1/6))+3.26 ((24/(2 X2+(5・2/60)))(1/6))2+0.325 X10-0.00104 X10 2+0.00124 X3 X4+0.0000366 (X3 X4)2+27.5 X5-9.73 X5 2+36.7 X6-12.1 X6 2-0.363 X7+0.00949 X7 2]-0.0000920 [-49.4-0.112 X1+0.000453 X1 2-11.7 ((24/(2 X2+(5・2/60)))(1/6))
+3.26 ((24/(2 X2+(5・2/60)))(1/6))2+0.325 X3-0.00104 X3 2+0.00124 X3 X4+0.0000366 (X3 X4)2+27.5 X5-9.73 X5 2+36.7 X6-12.1 X6 2-0.363 X7+0.00949 X7 2]2-0.00825 ((24/(2 X2+(5・2/60)))(1/6))+0.00135 ((24/(2 X2+(5・2/60)))(1/6))2+0.0674 X8-0.0291 X8 2-0.0320 X9+0.0126 X9 2-0.0000666 X1+0.000000386 X1 2-0.0000522 X10+0.00000112 X10 2
ただし,
X1: 環境温度(℃)
X2: 保持時間(h)
X3: マザーボード弾性率(GPa)
X4: マザーボード線膨張率
X5: マザーボード厚(mm)
X6: キャリア基板厚
X7: はんだ接合部高さ(mm)
X8: はんだ接合部直径(mm)
X9: 冷却構造起因圧縮荷重
X10: チップ温度
ここで,マザーボードの弾性率X3と線膨張率X4は,積の形で,非弾性ひずみ範囲に影響を及ぼすことを考慮し,X3・X4を一つの変数として再定義した。また,疲労寿命が,温度サイクルの周波数の1/3乗にほぼ比例するという経験則を考慮し,保持時間X2については事前に変数変換を行い,できるだけ非弾性ひずみ範囲に線形の影響を与えるように配慮した。ただし,1/3乗則は,パッケージ剛性などによっては大きく外れる場合があることも指摘されており,パッケージの種類によっては事前検討が必要であると考えられる。
温度サイクル試験(Thermal Cycle Test:TCT)結果から,応力シミュレーションを介して,破損寿命とき裂発生寿命の相関を割り出すことにより,不良発生基準値(疲労強度)を算定する。故障物理モデルとしてはCoffin-Manson 則を適用する。はんだ接合部の疲労強度分布は,はんだバルク材のねじりせん断疲労強度試験結果から得られたCoffin-Manson 則(き裂発生寿命Nf =0.146×Δεin -1.94 )をベースに,TCT結果より得られた破損寿命分布(対数正規分布)を考慮して算定する(図16参照)。
市場での環境温度変化の影響を考慮するために,線形累積損傷則を導入し,平均気温確率分布に関して等価な非弾性ひずみ範囲を算出した。
構造応答(はんだバンプの非弾性ひずみ範囲)のばらつき分布と,不良発生基準値(Manson-Coffin則をベースに算出したはんだ疲労強度分布)とを照らし合わせ,モンテカルロ法(試行回数106)により不良発生確率を算出した。信頼性解析条件を以下に示す。
上述した(1)を不良要因の組合せに関するサンプリング点について繰返し行い、不良要因と故障率に関するデータセットを得る。このデータセットから、以下の不良要因と故障率の因果相関モデルを作成する。
(3)信頼度計算モデルへの組み込み
ここでは、信頼度計算モデルとして以下のPRISMのRACRatesモデルに、(2)で得られたはんだ接合部故障率モデルを組み込む。
πG(λOBπDCOπTO+λEBπDCNπRHT+λTCBπCRπDT+λEOS)+λSJ
ここで、πGは信頼度成長ファクター、λOBは動作状態の基礎故障率、πDCOは動作状態のデュティサイクルファクター、πTOは動作状態の温度加速ファクター、λEBは非動作状態(または環境)の基礎故障率、πDCNは非動作状態のデュティサイクルファクター(非動作状態の時間に比例する)、πRHTは非動作状態の温度及び相対湿度の加速ファクター、πTCBは温度サイクルの基礎故障率、πCRは温度サイクルレート加速ファクター、πDTは温度サイクルΔT加速ファクター、λEOSは電気的過ストレスによる故障率、λSJ(t,x1,x2,x3,・・・)ははんだ接合部の故障率を示している。
(1)〜(3)に工程を対象とする実装部品や部材について行い、不良発生シナリオモデルに基づき作成したFTAと、各故障率モデルをもとに、信頼度計算を行う。この信頼度予測もモンテカルロシミュレーションにより算出することができる。これにより、はんだ接合部の故障率を、故障物理モデルに基づく応答曲面モデルにより高精度化した上で、信頼度予測を行うことが可能となる。他の不良現象についても同様の考え方を適用できる。
図15に示すように、回路基板に埋め込まれた光ファイバ23から、ひずみなどの物理量の時間的・空間的データを一定期間においてモニタリングした結果と,シミュレーションにより予測した結果を比較照合することにより,想定した解析モデルあるいは統計・確率モデルの適合度を評価し,モデルの更新あるいは,適合度の高いモデルの抽出を行う。
16・・・部材/設計/材料データベース、17・・・モデルデータベース、18・・・モニタリングデータベース、19・・・現象解析、20・・・信頼度解析、21・・・モデル適合評価、22・・・アウトプット、23・・・光ファイバ。
Claims (18)
- 回路基板のCADあるいは材料データベースを利用して現象解析する手段と、
前記現象解析の結果を利用して、現象解析のためのモデルを仮定し、特定現象に対する故障率推定用のモデルベースを作成する手段と、
前記モデルベースを信頼度計算モデルに組み込んで、信頼度解析を実施する信頼度解析手段と、
前記信頼度解析の結果とモニタリングデータベースから取り込んだモニタリングデータとを比較照合する比較照合手段と、
前記比較照合手段の比較結果に基づいて、前記仮定した現象解析のためのモデルの適合評価を行い、適合度の高い前記現象解析のためのモデルを抽出する抽出手段と、
を備え、前記抽出手段によって抽出された前記現象解析のためのモデルと信頼度解析手段の結果から、不良要因、試験方法、不良発生確率、または品質コストの少なくとも一つに関する情報の予測を行うことを特徴とする回路基板の品質解析システム。 - 前記回路基板のCADあるいは材料データベースは、回路基板や各構成部品のCAD情報、コスト情報、各構成部材の材料特性情報の少なくとも一つに関するものであることを特徴とする請求項1記載の回路基板の品質解析システム。
- 前記現象解析手段は、素子製造、パッケージング、基板実装、アセンブリ、筐体実装、試験、フィールドの製造、検査、フィールド使用の少なくとも一つに関連する工程における,信号伝送、熱、変形、応力、電磁気の少なくともいずれか一つの前記現象解析のためのモデルを作成し、前記現象解析を単独で、あるいは連成解析することを特徴とする請求項1記載の回路基板の品質解析システム。
- 前記現象解析のためのモデルは、形状モデル,材料モデル,負荷モデル,境界条件モデル,解析条件モデルの少なくとも1つであることを特徴とする請求項3記載の回路基板の品質解析システム。
- 前記現象解析のためのモデルの作成は、回路基板のCAD情報から信号伝送解析用あるいは熱解析用あるいは変形や応力解析用あるいは電磁気解析用の有限要素あるいは有限体積あるいは境界要素モデルなどの数値解析用モデルを作成するために、
各配線層のCADデータを材料特性ごとに属性を分けて表示した上で、対象とする属性について、ビットマップデータに変換する手段と、
前記解析用モデルにおける各要素内の特定ビット存在割合データおよび属性に基づき、各要素の材料特性を指定する手段と、
各要素の(存在割合‐50%)の絶対値の総和が最大になるように、あるいは対象とする材料の要素集合の合計領域が指定の領域サイズに近くなるように、各要素の分割数や分割割合及び要素形状を変化させる手段,を具備することを特徴とする請求項3記載の回路基板の品質解析システム。 - 前記モデルベースは、不良要因に関するもので、調達、設計、製造、試験、フィールド使用、保守の少なくとも1つの工程に内在するものであることを特徴とする請求項1記載の回路基板の品質解析システム。
- 前記モデルベースは、不良要因に関するもので、確率モデル,応答曲面モデル,因果/相関モデル,回帰モデル,不良メカニズムモデル,不良発生シナリオモデル,状態遷移モデル,故障物理モデル,故障率モデル、潜在不良箇所あるいは構成部品あるいはシステムについての信頼度計算モデルの少なくとも1つから成ることを特徴とする請求項1記載の回路基板の品質解析システム。
- 前記信頼度解析手段は、不良メカニズムモデル,不良発生シナリオモデル,状態遷移モデル,潜在不良箇所や構成部品やシステムの信頼度計算モデル及びモデルパラメータ値、信頼度要求レベルの少なくとも一つを設定したものであることを特徴とする請求項1記載の回路基板の品質解析システム。
- 前記信頼度解析手段は、素子設計から製造、試験、保守に至る工程、あるいは、素子実装設計から製造、試験、保守に至る工程、あるいは、アセンブリ設計から製造、試験、保守に至る工程、の各工程に潜在する可能性のある各不良モードについて,各設計アーキテクチャーあるいは各設計案に対して信頼度解析するものであって、設計マージン,不良発生確率,不良モード相関,アンアベイラビリティ,不良が発生した場合の損失コストの少なくとも1つをパラメータとする評価関数から成る信頼性指標を抽出する手段を、さらに具備し、
部材ベンダー、素子ベンダー、パッケージングメーカ、アッセンブリメーカ間の不良発生に関するリスクコミュニケーションのための指標とすることを特徴とする請求項1乃至8のいずれか1つに記載の回路基板の品質解析システム。 - 前記モニタリングデータは、調達、製造、試験、使用状況、品質の少なくとも一つの情報をモニタリングすることによって得られる部材、製造、検査、負荷、不良の少なくとも一つの情報に関するものであることを特徴とする請求項1記載の回路基板の品質解析システム。
- 前記現象解析のためのモデルの適合度評価は、仮定された前記現象解析のためのモデルに内在する変数のサンプリング条件を制御及び設定し、仮定された前記現象解析のためのモデルの適合度算定工程・更新工程・適合度の高いモデルの抽出を行うためのものであることを特徴とする請求項1記載の回路基板の品質解析システム。
- 前記現象解析あるいは前記モニタリングデータ取得と各モデルの更新や適合度算定を繰り返すことにより、すべてあるいは一部のデータに対して適合度が高いモデルを抽出する手段を、さらに具備することを特徴とする請求項1記載の回路基板の品質解析システム。
- 製造時、試験時あるいは製品使用時における一定時間間隔ごとに,所定の素子回路または光ファイバへ,特定の空間的あるいは時間的パターンを負荷する手段と,
物理量の空間的あるいは時間的変化データを製品内に搭載された計測専用の回路から計測し一時保存する手段と,
一定時間間隔ごとに前記一時保存したデータを取得する手段と,
前記得られた空間的あるいは時間的変化データを類型化しデータ処理することにより,不良、損傷あるいは破損箇所と時間の関係を同定する手段,を具備し、所定の品質モニタリングによるデータセットを取得することを特徴とした回路基板の品質解析システム。 - 前記所定の素子回路は、TEG(Test Element Group)あるいは製品内に搭載されまたは組み込まれた複数あるいは単一の指定箇所におけるものであることを特徴とする請求項13記載の回路基板の品質解析システム。
- 前記負荷手段は、特定電流、電圧、波長、スペクトラムあるいはパワーにて負荷するものであることを特徴とする請求項13記載の回路基板の品質解析システム。
- 前記物理量は、温度,電流,電圧,抵抗,電磁場、変形、ひずみ、加速度、応力、湿度であることを特徴とする請求項13記載の回路基板の品質解析システム。
- 前記一時保存する手段は、TEGまたは製品内に搭載された回路から計測するものであり、
前記データ取得手段は、製造後、試験後あるいは製品回収後にオフラインデータとして取得するものであることを特徴とした請求項13記載の回路基板の品質解析システム。 - 現象シミュレーションによる解析結果及び統計モデル、不良要因に関する確率モデル、あるいは故障物理モデルを基に,
電子機器及びその構成部品の時間依存の故障率を取り扱う信頼度計算モデルを,想定される複数の不良発生シナリオや不良メカニズムについて用意するステップと,
順次蓄えられる現象解析/信頼度解析の解析結果あるいはモニタリングデータを参照するステップと、
想定される前記モデルを逐次更新あるいは算定することにより,合理的な信頼度計算モデルを推定あるいは同定するステップと、
部品や部材の選定、設計、製造、保守の最適化,不良メカニズムや不良発生シナリオの抽出,不良箇所の同定,加速試験条件の決定,不良発生確率または品質コストの予測を行うステップ、
とから構成される回路基板の品質解析方法。
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