Física del fallo

La física de fallos es una técnica que forma parte de la práctica del diseño de fiabilidad y que aprovecha el conocimiento y la comprensión de los procesos y mecanismos que provocan fallos para predecir la fiabilidad y mejorar el rendimiento del producto.

Otras definiciones de Física de Fallos incluyen:

• Un enfoque científico para la confiabilidad que utiliza modelos y simulaciones para integrar la confiabilidad en el diseño. Ayuda a comprender el rendimiento del sistema y a reducir el riesgo en la toma de decisiones durante el diseño y una vez que el equipo está en funcionamiento. Este enfoque modela las causas fundamentales de las fallas, como la fatiga , la fractura , el desgaste y la corrosión .
• Un enfoque para el diseño y desarrollo de productos confiables que prevengan fallas, basado en el conocimiento de los mecanismos de falla de causa raíz. El concepto de Física de Fallas (PoF) se basa en la comprensión de las relaciones entre los requisitos y las características físicas del producto y su variación en los procesos de fabricación, así como la reacción de los elementos y materiales del producto a las cargas (factores de estrés) y la interacción bajo cargas y su influencia en la idoneidad para el uso con respecto a las condiciones de uso y el tiempo. ^{[ 1 ]}

El concepto de Física de Fallos, también conocido como Física de la Confiabilidad, implica el uso de algoritmos de degradación que describen cómo evolucionan los mecanismos físicos, químicos, mecánicos, térmicos o eléctricos con el tiempo y, finalmente, provocan fallos. Si bien el concepto de Física de Fallos es común en muchos campos estructurales, ^{[ 2 ]} la denominación específica surgió de un intento por predecir mejor la confiabilidad de las primeras generaciones de componentes y sistemas electrónicos.

Dentro de la industria electrónica , el principal impulsor de la implementación de la Física de Fallos fue el bajo rendimiento de los sistemas de armas militares durante la Segunda Guerra Mundial . ^{[ 3 ]} Durante la década siguiente, el Departamento de Defensa de los Estados Unidos financió un gran esfuerzo para mejorar especialmente la fiabilidad de la electrónica, ^{[ 4 ]} con esfuerzos iniciales centrados en la metodología estadística o retrospectiva. ^{[ 5 ]} Desafortunadamente, la rápida evolución de la electrónica, con nuevos diseños, nuevos materiales y nuevos procesos de fabricación, tendió a invalidar rápidamente los enfoques y predicciones derivados de la tecnología anterior. Además, el enfoque estadístico tendía a conducir a pruebas costosas y que consumían mucho tiempo. La necesidad de enfoques diferentes llevó al nacimiento de la Física de Fallos en el Centro de Desarrollo Aeronáutico de Roma (RADC). ^{[ 6 ]} Bajo los auspicios del RADC, el primer Simposio de Física de Fallos en Electrónica se celebró en septiembre de 1962. ^{[ 7 ]} El objetivo del programa era relacionar el comportamiento físico y químico fundamental de los materiales con los parámetros de fiabilidad. ^{[ 8 ]}

Inicialmente, las técnicas de física de fallos tendían a limitarse a los mecanismos de degradación en los circuitos integrados . Esto se debía principalmente a que la rápida evolución de la tecnología generó la necesidad de capturar y predecir el rendimiento varias generaciones por delante de los productos existentes.

Uno de los primeros grandes éxitos en la física predictiva de fallas fue una fórmula ^{[ 9 ]} desarrollada por James Black de Motorola para describir el comportamiento de la electromigración . La electromigración ocurre cuando las colisiones de electrones hacen que los átomos de metal en un conductor se desprendan y se muevan aguas abajo del flujo de corriente (proporcional a la densidad de corriente ). Black utilizó este conocimiento, en combinación con hallazgos experimentales, para describir la tasa de fallas debida a la electromigración como

${\displaystyle {\text{MTTF}}=A(J^{-n})e^{\frac {E_{\text{a}}}{kT}}}$

donde A es una constante basada en el área de la sección transversal de la interconexión, J es la densidad de corriente , E _a es la energía de activación (por ejemplo, 0,7  eV para la difusión en el límite de grano en el aluminio), k es la constante de Boltzmann , T es la temperatura y n es un factor de escala (generalmente establecido en 2 según Black).

La física de fallos suele diseñarse para predecir el desgaste o una tasa de fallos creciente, pero el éxito inicial de Black se centró en predecir el comportamiento durante la vida útil, es decir, una tasa de fallos constante. Esto se debe a que la electromigración en las pistas se puede eliminar siguiendo las reglas de diseño, mientras que la electromigración en las vías se debe principalmente a efectos interfaciales, que tienden a estar relacionados con defectos o procesos.

Aprovechando este éxito, se han desarrollado algoritmos adicionales basados ​​en la física de fallos para los otros tres mecanismos principales de degradación ( ruptura dieléctrica dependiente del tiempo [TDDB], inyección de portadores calientes [HCI] e inestabilidad de temperatura con polarización negativa [NBTI]) en circuitos integrados modernos (ecuaciones que se muestran a continuación). Trabajos más recientes han intentado integrar estos algoritmos discretos en una predicción a nivel de sistema. ^{[ 10 ]}

TDDB : τ = τo( T ) exp[ G ( T )/ εox] ^{[ 11 ]} donde τo( T ) =5,4 × 10 ⁻⁷ exp(− E _a / kT ), G ( T ) = 120 + 5,8/ kT , y εox es la permitividad.

HCI : λ _HCI = A ₃ exp(− β / VD ) exp(− E _a / kT ) ^{[ 12 ]} donde λ _HCI es la tasa de falla de HCI, A ₃ es un parámetro de ajuste empírico, β es un parámetro de ajuste empírico, V _D es el voltaje de drenaje, E _a es la energía de activación de HCI, típicamente −0,2 a −0,1  eV, k es la constante de Boltzmann y T es la temperatura absoluta.

NBTI : λ = A εoxm V _T μ _p exp(− E _a / kT ) ^{[ 13 ]} donde A se determina empíricamente normalizando la ecuación anterior, m = 2,9, V _T es el voltaje térmico, μ _p es la constante de movilidad superficial, E _a es la energía de activación de NBTI, k es la constante de Boltzmann y T es la temperatura absoluta.

Los recursos y los éxitos obtenidos con los circuitos integrados, junto con una revisión de algunos de los factores que provocan fallos en el campo, motivaron posteriormente a la comunidad de física de la fiabilidad a iniciar investigaciones sobre la física de los fallos en los mecanismos de degradación a nivel de encapsulado. Se realizó un extenso trabajo para desarrollar algoritmos que pudieran predecir con precisión la fiabilidad de las interconexiones. Las interconexiones específicas de interés se ubicaban en el primer nivel (uniones de hilo, contactos de soldadura, fijación del chip), el segundo nivel (uniones de soldadura) y el tercer nivel (orificios metalizados).

Así como la comunidad de circuitos integrados tuvo cuatro grandes éxitos con la física de fallas a nivel de chip, la comunidad de empaquetado de componentes tuvo cuatro grandes éxitos derivados de su trabajo en las décadas de 1970 y 1980. Estos fueron:

Peck : ^{[ 14 ]} Predice el tiempo hasta la falla de las conexiones de unión de cables/almohadillas de unión cuando se exponen a temperaturas/ humedades elevadas.

${\displaystyle {\text{TTF}}=A_{0}(RH)^{-2.7}f(V)\exp \left({\frac {E_{a}}{k_{\text{B}}T}}\right)}$

donde A es una constante, RH es la humedad relativa, f ( V ) es una función de voltaje (a menudo citada como voltaje al cuadrado), E _a es la energía de activación, k _B es la constante de Boltzmann y T es la temperatura absoluta.

Engelmaier : ^{[ 15 ]} Predice el tiempo de falla de las uniones de soldadura expuestas a ciclos de temperatura.

${\displaystyle N_{\text{f}}(50\%)={\frac {1}{2}}\left[{\frac {2\epsilon '_{\text{f}}}{\Delta D}}\right]^{\frac {-1}{c}}\quad \Delta D({\text{sin plomo}})=\left[{\frac {FL_{\text{D}}\Delta (\alpha \Delta T)}{h}}\right]}$

donde ε _f es un coeficiente de ductilidad por fatiga, c es una constante que depende del tiempo y la temperatura, F es una constante empírica, L _D es la distancia desde el punto neutro, α es el coeficiente de expansión térmica, Δ T es el cambio de temperatura y h es el espesor de la junta de soldadura.

Steinberg : ^{[ 16 ]} Predice el tiempo de falla de las uniones de soldadura expuestas a vibración

${\displaystyle Z_{0}={\frac {9.8\times 3{\sqrt {\pi /2\times {\text{PSD}}\times f_{n}\times Q}}}{f_{n}^{2}}}\quad Z_{\text{c}}={\frac {0.00022B}{chr{\sqrt {L}}}}}$

donde Z es el desplazamiento máximo, PSD es la densidad espectral de potencia ( _g2 / Hz), fn es la frecuencia natural del CCA, Q es la transmisibilidad (que se supone es la raíz cuadrada de la frecuencia natural), ^Zc es el desplazamiento crítico (20 millones de ciclos hasta la falla), _B es la longitud del borde de la PCB paralelo al componente ubicado en el centro de la placa, c es una constante de empaquetado del componente, h es el espesor de la PCB, r es un factor de posición relativa y L es la longitud del componente.

IPC-TR-579 : ^{[ 17 ]} Predice el tiempo de falla de orificios pasantes metalizados expuestos a ciclos de temperatura.

${\displaystyle \sigma ={\frac {(\alpha _{\text{E}}-\alpha _{\text{Cu}})\Delta TA_{\text{E}}E_{\text{E}}E_{\text{Cu}}}{A_{\text{E}}E_{\text{E}}+A_{\text{Cu}}E_{\text{Cu}}}},\quad {\text{for }}\sigma \leq S_{Y}}$

${\displaystyle N_{\text{f}}^{-0.6}D_{\text{f}}^{0.75}+0.9{\frac {S_{\text{u}}}{E}}\left[{\frac {\exp(D_{\text{f}})}{0.36}}\right]^{0.1785\log {\frac {10^{5}}{N_{\text{f}}}}}-\Delta \epsilon =0}$

donde a es el coeficiente de expansión térmica (CTE), T es la temperatura, E es el módulo elástico, h es el espesor de la placa, d es el diámetro del orificio, t es el espesor del recubrimiento, y E y Cu etiquetan las propiedades correspondientes de la placa y el cobre, respectivamente, S _u es la resistencia a la tracción máxima y D _f es la ductilidad del cobre recubierto, y De es el rango de deformación.

Cada una de las ecuaciones anteriores utiliza una combinación de conocimientos sobre los mecanismos de degradación y la experiencia en pruebas para desarrollar ecuaciones de primer orden que permiten al ingeniero de diseño o de fiabilidad predecir el tiempo hasta el fallo basándose en información sobre la arquitectura del diseño, los materiales y el entorno.

Trabajos más recientes en el área de la física de fallas se han centrado en predecir el tiempo de falla de nuevos materiales (es decir, soldadura sin plomo, ^{[ 18 ] [ 19 ]} dieléctrico de alta K ^{[ 20 ]} ), programas de software , ^{[ 21 ]} utilizando los algoritmos con fines de pronóstico, ^{[ 22 ]} e integrando predicciones de física de fallas en cálculos de confiabilidad a nivel de sistema. ^{[ 23 ]}

Existen algunas limitaciones en el uso de la física de fallos en las evaluaciones de diseño y la predicción de fiabilidad. La primera es que los algoritmos de física de fallos suelen asumir un «diseño perfecto». Intentar comprender la influencia de los defectos puede ser complejo y, a menudo, lleva a predicciones de física de fallos (PoF) limitadas al comportamiento al final de la vida útil (en lugar de la mortalidad infantil o la vida útil operativa). Además, algunas empresas manejan tantos entornos de uso (por ejemplo, ordenadores personales) que realizar una evaluación de PoF para cada posible combinación de temperatura, vibración, humedad, ciclos de encendido /apagado , etc., sería engorroso y potencialmente de valor limitado.

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