La física de fallas es una técnica dentro de la práctica del diseño de confiabilidad que aprovecha el conocimiento y la comprensión de los procesos y mecanismos que inducen fallas para predecir la confiabilidad y mejorar el desempeño del producto.
Otras definiciones de Física del Fracaso incluyen:
El concepto de Física de Fallas, también conocido como Física de la Confiabilidad, implica el uso de algoritmos de degradación que describen cómo los mecanismos físicos, químicos, mecánicos, térmicos o eléctricos evolucionan con el tiempo y finalmente inducen fallas. Si bien el concepto de Física de Fallas es común en muchos campos estructurales, [2] la marca específica evolucionó a partir de un intento de predecir mejor la confiabilidad de las partes y sistemas electrónicos de primera generación.
Dentro de la industria electrónica , el principal impulsor de la implementación de la Física de Fallas fue el pobre desempeño 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 una gran cantidad de esfuerzos para mejorar especialmente la confiabilidad de la electrónica, [4] con los esfuerzos iniciales enfocados en la metodología estadística o posterior al hecho. [5] Desafortunadamente, la rápida evolución de la electrónica, con nuevos diseños, nuevos materiales y nuevos procesos de fabricación, tendió a negar rápidamente los enfoques y predicciones derivados de la tecnología más antigua. Además, el enfoque estadístico tendió a conducir a pruebas costosas y que consumían mucho tiempo. La necesidad de diferentes enfoques llevó al nacimiento de la Física de Fallas en el Centro de Desarrollo Aéreo de Roma (RADC). [6] Bajo los auspicios del RADC, se celebró el primer Simposio de Física de Fallas en Electrónica en septiembre de 1962. [7] El objetivo del programa era relacionar el comportamiento físico y químico fundamental de los materiales con los parámetros de confiabilidad. [8]
El enfoque inicial de las técnicas de física de fallas tendió a limitarse a los mecanismos de degradación en circuitos integrados . Esto se debió principalmente a que la rápida evolución de la tecnología creó la necesidad de capturar y predecir el rendimiento varias generaciones antes del producto existente.
Uno de los primeros grandes éxitos en el campo de 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 debido a la electromigración como
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 del límite de grano en aluminio), k es la constante de Boltzmann , T es la temperatura y n es un factor de escala (normalmente establecido en 2 según Black).
La física de fallas generalmente está diseñada para predecir el desgaste o una tasa de fallas creciente, pero este éxito inicial de Black se centró en predecir el comportamiento durante la vida útil o una tasa de fallas constante. Esto se debe a que la electromigración en las trazas se puede diseñar siguiendo reglas de diseño, mientras que la electromigración en las vías son principalmente efectos interfaciales, que tienden a estar impulsados por defectos o procesos.
Aprovechando este éxito, se han derivado algoritmos adicionales basados en la física de fallas para los otros tres mecanismos de degradación principales (ruptura dieléctrica dependiente del tiempo [TDDB], inyección de portador caliente [HCI] e inestabilidad de temperatura de polarización negativa [NBTI]) en circuitos integrados modernos (ecuaciones que se muestran a continuación). Trabajos más recientes han intentado agregar 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 con los circuitos integrados, y una revisión de algunos de los impulsores de las fallas de campo, motivaron posteriormente a la comunidad de física de la confiabilidad a iniciar investigaciones de física de fallas en los mecanismos de degradación a nivel de encapsulado. Se realizó una gran cantidad de trabajo para desarrollar algoritmos que pudieran predecir con precisión la confiabilidad de las interconexiones. Las interconexiones específicas de interés se encontraban en el primer nivel (uniones de cables, protuberancias de soldadura, unión de matrices), el segundo nivel (uniones de soldadura) y el tercer nivel (orificios pasantes revestidos).
Así como la comunidad de circuitos integrados tuvo cuatro grandes éxitos con la física de fallas a nivel de matriz, la comunidad de empaquetado de componentes tuvo cuatro grandes éxitos que surgieron de su trabajo en las décadas de 1970 y 1980. Estos fueron:
Peck : [14] Predice el tiempo hasta la falla de las conexiones de los cables de unión/almohadillas de unión cuando se exponen a temperaturas y humedades elevadas.
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 hasta la falla de las uniones soldadas expuestas a ciclos de temperatura.
donde ε f es un coeficiente de ductilidad por fatiga, c es una constante dependiente 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 hasta la falla de las uniones soldadas expuestas a vibraciones
donde Z es el desplazamiento máximo, PSD es la densidad espectral de potencia ( g 2 /Hz), f n es la frecuencia natural del CCA, Q es la transmisibilidad (se supone que es la raíz cuadrada de la frecuencia natural), Z c 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 hasta la falla de los orificios pasantes revestidos expuestos a ciclos de temperatura
donde a es el coeficiente de expansión térmica (CTE), T es la temperatura, E son los módulos elásticos, h es el espesor de la placa, d es el diámetro del orificio, t es el espesor del enchapado, y E y Cu etiquetan las propiedades correspondientes de la placa y del cobre, respectivamente, siendo Su la resistencia máxima a la tracción y Df la ductilidad del cobre enchapado, y De es el rango de deformación.
Cada una de las ecuaciones anteriores utiliza una combinación de conocimiento de los mecanismos de degradación y experiencia en pruebas para desarrollar ecuaciones de primer orden que permiten al ingeniero de diseño o confiabilidad poder predecir el tiempo hasta el comportamiento de falla basándose en información sobre la arquitectura de diseño, los materiales y el entorno.
Los trabajos más recientes en el área de la física de fallas se han centrado en predecir el tiempo hasta la falla de nuevos materiales (es decir, soldadura sin plomo, [18] [19] dieléctrico de alto K [20] ), programas de software , [21] utilizando los algoritmos para fines de pronóstico, [22] e integrando la física de las predicciones de fallas en los cálculos de confiabilidad a nivel de sistema. [23]
Existen algunas limitaciones en el uso de la física de fallas en las evaluaciones de diseño y la predicción de confiabilidad. La primera es que los algoritmos de física de fallas generalmente suponen un "diseño perfecto". Intentar comprender la influencia de los defectos puede ser un desafío y, a menudo, conduce a predicciones de física de fallas (PoF) limitadas al comportamiento al final de la vida útil (en contraposición a la mortalidad infantil o la vida útil operativa). Además, algunas empresas tienen tantos entornos de uso (piense en computadoras personales) que realizar una evaluación PoF para cada combinación potencial de temperatura/vibración/humedad/ ciclos de energía /etc. sería oneroso y potencialmente de valor limitado.
![{\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]}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/baf1b1ba1d2a784e480d239e6892d3b76f06bf77)
![{\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}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/2af55a37102f9824930c651e41959e29f3bb8796)