汽車產業的任務剖析

車用晶片面臨的挑戰

前所未有的尖端技術製程、先進 IP與繁複設計，讓車用晶片與解決方案供應商面臨製程變異(process variability)、老化(aging)與退化(degradation)所致的風險。物理缺陷是無可避免的，其中包含測試逃脫、潛在缺陷與應力引起的缺陷。一般而言，使用強度可說是一種催化劑，受到頻繁重度使用的零件會更快發生故障。

晶片本質上並不可靠，也與安全毫無相關。但是只要付出相對應的「代價」，晶片就可以根據需求變得可靠且安全。這些代價包括設計工作、增加的電路、功率與效能的經常性費用，以及不斷增加的開發成本等。

使用強度對產品壽命的影響

許多產品都是在動態的操作或環境條件下運作，尤其是車輛，必須應對極端天氣變化、劇烈振動、複雜的相互連結性以及驅動晶片設計的其他物理影響等。可靠度工程師會將這些因素納入任務剖析(mission profile)清單中，並在進行故障分析時加以運用。然後，這些裝置被設計成可針對代表性任務剖析達到可靠度與安全預期。通常預期使用壽命可單純以指定溫度下的工作時數呈現。特別針對汽車的可靠度分析，(預期的)「任務剖析」被定義為元件在其使用壽命和相應的工作時數內，所面臨的相關環境與功能負載的集合。最簡單的形式是以溫度為基礎的任務剖析，透過表格呈現出處於某個溫度下所經歷的時間。除此之外，更多繁複的應用場景(像是在停車場/怠速/市區行駛/高速公路行駛等所花費的時間)也會被納入其中。在設計階段期間，我們會投入時間進行所有必要的精準審核(due diligence)，以確保裝置能夠成功滿足應用要求。

我們想實現的目標是什麼？

在「更嚴苛」的環境中，裝置磨損速度可能會比預期地更快，而導致可靠度與品質問題。因此，目標是在於測量並解讀電路監控器(in-circuit monitor)測得的數據資料，將實測情況跟預期的情況進行比較，並提出可行見解(actionable insights)來協助應對操作/執行環境中所面臨的挑戰。

這些計算中使用的核心概念為元件所承受的強度，並根據溫度與電壓等運作條件進行評估。對於絕大多數的故障機制而言，溫度是一項強大的加速因子，通常以著名的阿瑞尼斯方程式(Arrhenius equation)進行建模。電壓越高也會導致強度增加，可以透過電壓加速(voltage acceleration)或強度因子來體現。最後，訊號的狀態(負載因子，duty factor)或活動(轉換)也在特定退化機制的惡化中扮演重要角色。

可能要復原並解讀環境監測器(電壓/溫度/訊號與電路活動/工作負載等，如果有的話)所測量的資料，才能建置可精準反映產品實際使用(in-field)狀況的任務剖析。

建置監控與分析架構

新思科技透過「晶片生命週期管理 (Silicon Lifecycle Management, SLM)」全方位解決方案的分析技術，在深矽(deep-silicon)可觀測性(observability)市場中扮演著領導角色。SLM 的主要差異在於能夠讓客戶透過端到端(end-to-end)解決方案使用經實際矽晶驗證(silicon-proven)的感測器 IP(包含硬體與軟體)。其中涵蓋自動化實作(implementation)、利用感測器資料來加速新產品上市和良率提升(yield ramp)，或者在正常現場運作期間進行洞察分析，最終實現裝置層級(device-level)和車隊層級(fleet-level)的壽命可靠度管理。

新思科技提供了一個豐富的製程、電壓與溫度(Process, Voltage and Temperature, PVT) 監測器元件資料庫，可以智慧化地嵌入設計中，在足夠的空間與時間粒度(granularity)下進行環境和活動資料監測。除此之外，我們也提供分析輔助資料檔(晶載與晶片外元件資料庫與工具集) ，此為一種預測性架構，可將資料處理成有意義的可靠度與功能安全(functional safety)指標，並藉由數據可視化工具(dashboard)將結果轉化為可行的車隊層級摘要。

從晶片供應商所提供的平均故障時間(Meant-Time-To-Failure, MTTF)基準資料開始，累積的強度會逐漸縮短零件的預期壽命，讓實地(in-field)和雲端(cloud)的 SLM軟體能夠持續評估汽車或車隊晶片中每個元件的剩餘使用壽命(Remaining Useful Life, RUL)、故障時間(Failure-in-Time, FIT)、故障率與更新的安全操作區域 (Safe Operating Area, SOA) 等指標。整體而言，這是一種以預測為基礎的間接方法。

預測性維護(predictive maintenance)概念

為因應半導體壽命的全新挑戰，ISO/TR 9839「道路車輛 – 根據ISO 26262-5 對硬體進行預測性維護的應用」工作小組^[1]針對第三版ISO 26262建立了一份建議清單。在這項提案中，從早期模型和設計到現場應用，對於老化或強度過大(over-stressed)狀況所造成的退化性間歇故障(degrading intermittent faults)，都必須根據基於永久(permanent)和暫時性(transient)故障的考量加以管理。

預測性維護概念可作為有效的安全機制來抵禦退化性間歇故障，並針對間歇故障提供充分又即時的偵測與覆蓋。而前述建議的標準更新，針對預測性維護技術提出兩種應用。

第一個使用案例調查由隨機事件造成的故障。如果故障導致壽命提前終止(End-of-Life)，是因為依循可直接在線(online)測量的已知退化物理定律(degradation physical law)，那麼預測技術就有助於減緩故障的影響。使用新思科技電路(in-circuit)監控器、RO、PMM、CDM、MTR以及相關分析，即可成功完成此案例。

第二個使用案例，則解決了系統性電路退化所導致的故障。在這種情況下，可使用實際(「線上」)測量的任務剖析資料來執行退化或老化模型，以進行壽命終止的計算。使用建議的基於預測的間接方法可實現這個目標，即透過分析處理新思科技監控IP提供的測量環境電壓、溫度與工作負載資料。

結論

新思科技的 SLM 方案提供豐富的IP元件資料庫、分析原理與技術工具，可實作最高效的任務剖析與預測性維護架構。

其所提出的方法可以滿足最先進(state-of-the-art, SOTA)、直接的加速因子，乃至於基於感測器的複雜邏輯與記憶體健康狀態評估。在經濟層面上，此解決方案可在晶載(on-chip)、邊緣(edge)或雲端(cloud)平台進行實作，並提供高度差異化的見解，可用於提升可靠度並改善現場運作。

如欲瞭解新思科技 SLM 解決方案詳細資訊，請造訪我們的網站。

參考資料

• https://www.iso.org/standard/83605.html