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Test Navi 通信 創刊号

58号　信頼性に関する評価・解析の現状と機械学習の活用について


技術レポ−ト   Technology Report
信頼性に関する評価・解析の現状と機械学習の活用について
エスペック株式会社　開発本部　藤本　恵一
 

　製品の設定寿命や安全性を確保することは必須であり、そのために製品開発プロセスの中で長期の信頼性評価を行い、問題が無いことを確認しているのが現状である。しかし、近年では製品開発サイクルの短期化や車載電子機器など対する評価の長期化などが、製品開発期間に影響を及ぼしている。ここでは加速試験の現状とさらなる試験時間短縮の候補として、機械学習による試験結果の評価・予測などを紹介する。
　なお、本文の内容は、一般財団法人　KEC関西電子工業振興センター発行の情報誌「KEC情報」No.262（2022年７月発行）にて掲載した内容を一部追記、再構成したものである。


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IoT・自動車分野にて活用が進む最先端半導体の検査時間を短縮 高発熱負荷対応「バーンインチャンバー」をラインアップ

温度環境下における半導体パッケージや実装基板の反り変形を可視化する熱変形計測システムを開発し、2024年1月より販売ならびに計測サービスを開始しました。

■熱変形計測システム　用途例
・実装基板の反り変形箇所の特定と熱対策
・熱サイクル試験時の熱変位量の確認
・熱設計シミュレーション（CAE）の検証
・樹脂モールドデバイスのひずみ分布の計測
・異種複合材料のひずみ計測

■熱変形計測システム　概要
卓上型無風恒温槽と3次元デジタル画像相関法（3D DIC）を組み合わせ、温度環境下における実装基板の反り変形を可視化するシステム。卓上型無風恒温槽の窓方向に対し、GOM社製3D DICを設置することで温度を変化させた時の反り変化量を精度良く計測することが可能。

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信頼性物理　物理・化学モデルに基づく信頼性検証技術
 
信頼性物理　物理・化学モデルに基づく信頼性検証技術  

　故障解析や信頼性試験は、半導体デバイス・情報機器・自動車など技術分野毎に特化したノウハウや知識が重要ですが、新しいテクノロジーに対応する際、過去のデータや経験だけでは十分ではないことがあります。そのような場合、故障現象の原理原則に立ち返って考察することで解決の糸口となる可能性があります。
　本書では故障に至る代表的な加速因子として温度、湿度、応力が挙げられ、各因子の物理的意味とそれぞれの故障メカニズムに対する物理的影響、各因子で促進される故障メカニズムを構成する物理的・化学的現象および反応について解説されています。
　信頼性課題を考察する上で参考となる内容で、信頼性技術者だけでなく、研究・開発・設計・製造に携わる技術者にもぜひ読んでいただきたい書籍です。

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