완전 자율 주행 차량 경주가 시작되었다. Tesla, Google, Uber 및 거의 모든 주요 자동차 회사와 같은 큰 규모의 업체들은 최첨단 자율 주행 차량을 제공하기 위해 경쟁 중이다. 그러나 새로운 첨단 기술의 개발 역량이 새로운 차원에 도달함에 따라 자동차 제조업체는 기존 자동차들과 유사한 신뢰성, 수리 가능성 및 보증 표준이 필요하게 되었다.
전자 신뢰성 표준의 새로운 시대
현대 자동차에서 자동차 전자 장비는 일반적으로 전체의 최소 35%를 차지한다.
최근 반도체 엔지니어링 기사에서 Optimal Plus의 기업 기술 펠로우인 Michael Schuldenfrei는 “전자 공학이 곧 자동차 비용의 35%를 차지할 것이며 2030년까지 자율 주행이 곧 자동차의 50%를 차지할 것이라고 PWC는 생각한다.”라고 말했다.
소비자는 차량의 전자 제품에 반복적인 오류가 발생하는 경우 제조업체로부터 차량을 구매할 가능성이 훨씬 적고 일부 OEM(Original Equipment Manufacturer)은 최대 20년까지 지속되는 자동차 전자 제품을 요구하기도 한다. 이러한 요구를 충족하기 위해 자동차 제조업체는 신뢰할 수 있고 수리 가능한 전자 하드웨어를 생산하는 새로운 표준과 워크플로우를 구현해야 하며 보증 기간은 훨씬 더 길어야 한다.
자동차 전자 제품 신뢰성 문제에 대해 자세히 알아보자.
SAE J3168 표준이란?
SAE J3168은 항공우주, 자동차, 방위 및 기타 고성능(AADHP) 산업 분야에서 사용하기 위해 특별히 개발된 최초의 신뢰성 물리 분석(RPA) 표준
2020년에 SAE Automotive Electronic Systems Reliability Standards Committee와 SAE Avionics Process Management Committee는 SAE J3168 표준인 “전기, 전자, 전자 기계 장비, 모듈 및 부품의 신뢰성 물리학 분석”을 통과했다. 이는 항공 우주, 자동차, 방위 및 기타 고성능(AADHP) 산업에서 사용하기 위해 특별히 개발된 최초의 RPA(신뢰성 물리학 분석) 표준이다.
RPA의 사용은 지난 20년 동안 급증했고 사용된 방식은 매우 다양하다. 기술이 발전함에 따라 불일치 및 잘못된 해석의 가능성이 증가하여 사용자 간의 합의를 공식화하고 RPA를 EEE(전기, 전자 및 전기 기계) 장비, 모듈 및 부품에 적용하는 표준 방법을 문서화하는 SAE J3168이 개발되었다.
RPA는 과학적으로 파생된 알고리즘과 강력한 시뮬레이션 기술을 사용하여 물리적, 화학적, 기계적, 열적 또는 전기적 메커니즘의 진화가 성능 저하를 유발하고 결국 실패로 유도하는 가정을 예측하는 프로세스이다. 설계 및 검증에 관련된 모든 엔지니어는 RPA를 활용하여 하드웨어 프로토타이핑 전에 잠재적인 위험을 식별하고 완화하여 조직의 리소스, 시간 및 예상치 못한 비용을 절약할 수 있다.
SAE J3168로 자동차 전자 제품의 신뢰성 향상
SAE J3168은 5가지의 주요 잠재적 오류 메커니즘과 관련하여 보드 수준의 신뢰성과 내구성을 평가하기 위한 기본 프로세스를 설명한다.
– 열 순환으로 인한 솔더 연결부 피로
– 진동으로 인한 솔더 부착 피로
– 기계적 충격으로 인한 솔더 연결부 고장
– 열 순환으로 인한 인한 약화된 PCB 비아 홀의 피로
– 일렉트로 마이그레이션(electromigration), 산화물 파괴, 바이어스 온도 불안정성 및 핫 캐리어 주입으로 인한 미세 회로의 노화 및 마모
SAE J3168 표준은 각 메커니즘을 평가하기 위해 업계에서 인정하는 최소 접근 방식을 제시한다.
예를 들어, 열 순환으로 인한 솔더 약화의 위험을 평가하려면 첫 번째 단계에서 잠재적 환경에 대한 강력한 이해가 필요하다. 최소 및 최고 온도, 램프 속도 및 체류 시간을 모두 고려해야한다. 전력 손실로 인한 국부적인 온도 상승도 포착해야 한다. 이를 위해서는 RPA 도구와 열 분석 결과가 원활하게 통합되어야 하는데 이것은 Ansys에서 구현한 정확한 워크플로우이며, Ansys Sherlock (RPA) 및 Ansys Icepak(열 분석)은 고유 한 양방향 정보 교환을 가지고 있다. 이는 최종 고객에게 솔더 약화의 모든 중요한 매개 변수가 RPA 활동에 통합되었다는 확신을 제공한다.
Ansys HFSS, Icepak, Mechanical, Sherlock 및 SIwave를 활용한 통합 전자 부품 신뢰성 워크플로우
세부 설계 정보를 통합하는 것도 중요하다. 부품 및 PCB 형상에 대한 가정은 검증 테스트 중에 예측과 실제 성능 간에 상당한 편차를 초래할 수 있다. Sherlock은 이 요구 사항을 두 가지 방식으로 지원한다.
첫 번째는 다이, 오버 몰드, 납 및 솔더 볼 형상뿐만 아니라 외부 치수에 대한 자세한 정보를 포함하는 포괄적인 부품 및 패키지 라이브러리를 사용하는 것이다. 이 라이브러리는 정적이 아니며 특정 고객 요청에 따라 맞춤화 및 향상될 수 있다.
Sherlock이 상세한 설계 정보를 지원하는 두 번째 방법은 ECAD(Electronic Computer-Aided Engineering) 파일을 구문 분석하고 FEA(Finite Element Analysis)에 사용할 수 있는 다양한 형상 및 요소 유형을 사용자에게 제공하는 기능이다. 여기에는 효과적인 속성, 트레이스 메슁, 트레이스 모델링 및 보강이 있는 레이어가 포함된다. CAE 도구 중 유일한 이 기능은 Sherlock 사용자에게 솔더 조인트 실패에서 점점 더 중요한 역할을 하는 본드 패드 크기 및 비아 스택과 같은 PCB 기능에 대한 핵심 통찰력을 제공한다.
테스트 및 분석은 신뢰할 수 있는 전자 제품을 개발하기위한 중요한 구성 요소다. 설계 엔지니어와 전자 제조업체는 사용 환경과 잠재적인 오류 메커니즘을 시뮬레이션 할 수 있는 시뮬레이션 도구에 액세스하고 제품이 SAE J3168에 명시된 표준을 충족하는지 확인하는 것이 중요하다. 기술이 발전함에 따라 시뮬레이션 도구는 물리적 테스트에 의존할 필요없이 제품 설계 단계 초기에 안정성 및 실패 위험을 해결하기위한 주요 솔루션이 될 것이다.
출처 : Ansys How the SAE J3168 Standard Will Improve Automotive Electronic Hardware
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