3 产品寿命内的随机故障和 BFR 的估算

图 3-1 是一条浴盆曲线，以一种典型方式展示了半导体产品寿命内三个关键时期的随机硬件故障。它们是：

• 早期故障率（或婴儿死亡率）：此阶段的特点是初始 故障率较高，后期会迅速降低。通过执行加速寿命测试（例如老化或 I_DDQ 测试），可进一步减少早期故障率，这些测试作为德州仪器 (TI) 出厂测试中的一部分在工厂内完成。早期故障主要是由于未能有效筛查出制造缺陷而引起的。缺陷始终会存在，开发和持续改进有效的筛选方式势在必行。

• 正常寿命期故障：这是浴盆曲线中故障率相对较低 且恒定 的区域。BFR 估算针对的就是半导体组件生命周期的这一部分。该故障率以“时基故障”(FIT) 为单位进行量化 - 这是对产品运行累计十亿小时 (10⁹) 可能发生的故障数量的估算。

• 内在损耗：这是产品寿命的一个时段，内在损耗占主导地位并且故障数量呈几何级增长。产品有效寿命结束的时间被指定为出现损耗的时间。这些类型的故障是由众所周知的因素引起，例如通道热载流子效应、电迁移、与时间有关的介电击穿和负偏置温度不稳定性。诸如 ISO 26262 和 IEC 61508 等功能安全标准不支持基于非恒定故障率的随机硬件指标计算。因此，使用产品寿命内的恒定（但悲观）近似值来估算 BFR。

系统集成商必须在正常使用寿命期间以及出现内在损耗时解决随机硬件故障问题。在此类情况下，系统集成商必须依靠安全机制，该机制可提供一定的诊断范围，并将风险（由严重性、暴露程度和可控制性而定）降至允许值。