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聊聊汽车电子的可靠性问题

出处:万物云联网 发布于:2019-01-21 13:59:53 | 210 次阅读

供应链的变化,对共享数据的抵制和技术的未知性加剧了持续的不确定性。

确保汽车电子产品的可靠性已经引发了整个半导体供应链的争夺,并且发现了一系列数据不足,缺乏明确定义的标准以及不一致的专业知识水平的问题。

可靠的功能安全性,可在恶劣环境中使用18至20年,或在自动出租车或卡车上持续使用,这是一项艰巨的任务,需要在人工智能,激光雷达,雷达,车辆和车辆通讯等领域取得工程技术进步。它还需要管理一个全球供应链,这个供应链由初创公司,没有汽车经验的芯片制造商以及在先进电子方面经验不足的汽车供应商组成。

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图1.系统验证应确定系统出于正确的原因做正确的事情。

此时,没有人确切知道7nm AI(人工智能)系统的可靠性,或者在出现故障时故障将会如何有效地转移到另一个系统中。事实上,没有人确定在测试期间要问什么是正确的问题。供应链上下的所有供应商之间的沟通必须清晰和开放,但一些供应商通过隐瞒重要数据来保护其知识产权,使汽车制造商需要自己发现一些数据。更糟糕的是,将所有这些结合起来的规则充其量只是参差不齐的规则。

卡内基梅隆大学的Phillip Koopman和Edge Case Research的Mitch Wagner在2018年SAE世界的一篇2018年的论文中写道:“目前,还没有普遍认可的技术战略来验证这些车辆的非常规软件方面的安全性。”。 “一旦开发团队认为他们的车辆准备就绪,似乎会部署许多HAV,然后他们就会看到公路上的事情如何发挥作用。即使试点部署产生可接受的低故障率,仍然存在这样的问题:有限规模部署是否能够准确预测更大规模部署的安全性以及随之而来的软件更新。

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图2、全自动电动汽车电子技术的趋势和挑战

缺乏关于自动驾驶汽车的政府法规使得消费者受到竞争激烈的新兴自动驾驶汽车(AV)行业支配的影响。但如果失败,这些行业将会损失很多。这种经济威胁与ISO 26262标准的不断发展相结合,可能是拯救的恩典。 ISO 26262要求在采购和制造的所有环节跟踪所有的材料和零件,为供应商之间的安全行为文化和合作奠定基础。故障的故障诊断看起来像航空调查。毫无疑问,对于安全关键系统而言,测试和跟踪过程更加昂贵,而可靠性和良好质量仍然是非安全关键系统(如信息娱乐系统)的重要卖点。

在先进工艺节点上盲目飞行

通过向后看是真正了解高级节点的寿命和可靠性的唯一方法。 “先进节点的最大问题是你需要为压力筛选测试获得可靠的数据,并且在先进节点生产一段时间之前你没有它们,”Gert J?rgensen说道。 Delta Microelectronics的销售和营销。 “你可以使用模拟生命周期的旧方法,但实际上你不知道这个模型在时间消失之前是否合适。这些工具是因为你将旧模型强加给新技术,但实际上你不知道它是否在时间消失之前是有用可靠的。“

对零件可靠性的信心随着时间的推移而增加。 “当你有多年调试过程时,你自然会有更高的可靠性,”KLA-Tencor战略合作高级主管Jay Rathert说。 “但是当你将7纳米和10纳米零件放入其中时,这些工艺仍然有很多成熟的工作要做。仍然存在许多尚未调试的系统缺陷和集成挑战。“

大多数汽车芯片不是在先进节点上开发的。但是那些需要大量计算能力才能做出瞬间安全关键决策的应用,例如AI,需要最高的密度。这就产生了在先进节点上常常被忽略的可靠性问题,因为使用这些过程开发的大多数芯片都用于消费者设备或受控环境。

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图3、汽车电子系统架构复杂性的演进

“较新的制造工艺通常会产生比有时间成熟的旧工艺技术更多的缺陷部件,”西门子事业部Mentor的高级营销总监Tessent Benware表示。 “在汽车应用中使用最新的工艺技术是两个关键挑战。这种较高的缺陷密度意味着制造后的测试必须达到更高水平的缺陷覆盖率以达到同等质量水平。使用抽象逻辑故障模型生成检测缺陷的测试序列的传统方法已不再充分。使用先进工艺节点实现复杂IC的汽车级质量水平要求测试模式生成需要了解缺陷在物理上的表现方式和位置,并且必须了解这些缺陷在模拟意义上的行为,而不仅仅是数字意义。 ”

Benware看到了单元内部更多的缺陷。 “在finFET工艺技术之前,通常会看到逻辑单元内部有50-50个缺陷分裂,互连线中有缺陷。随着finFET的引入,与互连层相比,制造晶体管和相关逻辑单元的工艺复杂性不成比例地增长。随着更多异国晶体管技术的引入,这种差异有望持续到5nm,3nm及以下。现在汽车IC将利用这些先进节点,必须更多地专门用于测试电池内部的缺陷。“

所有汽车电子产品 - 特别是安全关键部件和系统 - 现在都在制造期间和之后经过严格的测试。目标是淘汰早起失效或早期有隐患的设备:早期失效的设备。

“每一台设备都经历了加速的生命周期测试,然后你需要这样做128小时 - 整整一周,”Jrgensen说。 “你测试设备,你把它们放入烤箱,加速生命周期测试,一周后将它们取出,然后你就模拟了一年的寿命。接下来,您将设备放入汽车或车内的模块中,它们应该持续工作20年。通过[做到这一点],你摆脱了所谓的早期失效或者有隐患的设备。“

第二步进一步进行测试。 “然后你有另一部分批次,这是你放在同一个温箱里的很多生产批次,”

Jrgensen教授继续说,“但它在那里待了1000个小时。这是很多1,000个组件,然后你加速老化测试,然后你看看这1000个组件是否可以持续1,000小时大约相当于三个月。然后应该产生20年的模拟寿命。所以,我们有1,000台设备正在通过这一点,你得出结论,其他设备也会这样做。这就是你如何对汽车零件进行质量保证,这就是为什么它们如此昂贵。您在将它们放入车内之前,需要通过大量的QA(质量评估)测试。“

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图4、未来汽车中电子系统的分层和模块化结构

可靠性问题之一是它与成本成正比。在汽车安全关键部件和系统的设计中,在供应链的上下,每个供应商都有更多的测试步骤要做,这会增加更多的测试时间并需要更多的测试,这反过来又会增加成本。虽然正在制定战略以同时进行更多测试,但成本仍在不断上升。

“制造和测试的早期部分肯定会有更多的关注,”Astronics高级经理Anil Bhalla说。 “汽车测试是最复杂和最昂贵的,现在每个人都在试图削尖他们的铅笔,并找出如何削减成本的方法。汽车是由大量数据驱动的。这是非常小心和有条理的,它发生在很宽的温度范围内。但是测试流程中也有很多冗余,重点是尝试在正确的插入点找到正确的覆盖范围。由于汽车首次获得更多前沿零件,这一点变得更加困难。我们在汽车行业看到了7nm的零件,如果你看一下半导体市场的增长点,汽车就是最大的细分市场之一。“

有两种不同的方法可以解决这个问题。一种是利用系统级测试,这种测试更昂贵,但允许在实际系统的环境中进行测试。目前尚不清楚系统级测试是否会实际上增加总体成本,因为温度通常需要三个不同的插入点,而它可能只是一个系统级测试。另一个是首先关注成本,并找出测试可能需要或不需要的东西。

“问题是你不能两者都做,因为活动的部件太多了,”Bhalla说。 “在消费类设备中,您可以每六个月更换一次。但在汽车领域,他们谈论的是零缺陷和万亿分之一。这必须与能负担得起的人保持平衡。“

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图5:ISO 26262故障参考。资料:Arteris IP

并非所有故障都是相同的,并非所有故障都是可预测的。 ISO 26262识别系统故障,这是我们可以找到并可能预测和修复的故障,以及属于“事物发生”线的随机故障。

“汽车制造商正在记录所有故障,看它是否是一次周期性故障,或者是否是随机故障,”Delta的Jrgensen说。 “当然,你有快速的报告系统。当我们发现失效时,我们需要确定它是否对其他部件产生影响,这是否是随机失效。“

因此,有处理这些的质量问题的测量方法,以及需要存储哪些数据的程序。所有东西都按照飞机的方式进行记录,并且应该保存15到20年。但即使这样也可能还不够。

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图6、用于动力传动系统控制的本地智能系统(C3U)

“虽然可以通过监控内置自检性能的细微变化来预测许多可靠性故障,但我认为预测故障不会100%准确,”Mentor的Benware说。 “许多可靠性故障在发生之前都没有任何迹象。只要无法达到100%的准确性,故障缓解将优先于故障预测。“

一个庞大的,纠结的供应链

现在,整个汽车供应链必须参与安全文化,以使汽车系统可靠和安全。可靠性是团队的努力。

“我们转向的每个地方都听到零缺陷,”KLA的Rathert说。 “在过去两年中,我们一直致力于调整我们的工具,人员,方法和合作伙伴,以帮助实现这一目标。”

这是一个难题。另一个是准确理解谁在供应链中扮演的角色。

KLA-Tencor营销高级主管Rob Cappel说:“你肯定会看到五年前你不会看到的汽车电子游戏中的玩家。” “有人设计自己的芯片 - 谷歌,苹果,亚马逊。这可能不仅仅适用于汽车。他们正在研究人工智能。我们五年前所知道的生态系统正在发生变化。对于汽车而言,全面的生态系统,从大型企业到半导体厂商,都认为质量和可靠性是关键。“

与此同时,这些供应链关系变得越来越复杂,Arteris IP营销副总裁Kurt Shuler在一篇关于ISO 26262的论文中解释道。“现在制造或设计芯片以实现自动驾驶应用的传统半导体供应商如今有时与一级电子系统设计人员和原始设备制造商竞争,他们可能正在制造自己的芯片或向其半导体供应商合作伙伴提供明确的要求。此外,Uber,Waymo和Apple等新进入者正在设计自己的完整系统,尽管他们在汽车行业缺乏相关经验。 ISO 26262要求在整个过程中进行高水平的协作和信息共享,而新进入者可能不熟悉整个价值链。“

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图7、汽车供应链。资料:Arteris IP

ISO 26262标准是问题和整个供应链必须达到的长度的快照。协作是关键。现在,通信是汽车安全关键供应链上下安全标准的一部分。它内置于标准中。

分享供应商皇冠上的知识 - 知识产权 - 必须在供应商和汽车OEM之间进行。 “半导体和软件供应链的参与者通常会对他们的知识产权的开发方式以及它的工作原理保密,”舒勒说。供应商应记住“您的客户仍有义务确认您是否符合ISO 26262”。

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图8、组合环境压力测试的设备和概念

这也为利用IP的公司带来了一些有趣的挑战,因为IP表征可能差异很大。 “如果你想在市场上竞争,你需要比以前更好地利用IP,”ClioSoft营销副总裁Ranjit Adhikary说。 “这就是为什么你听到很多汽车公司都在谈论知识产权管理。但你也想确保从事IP工作的人不会看到其他IP。“

IP的价值随着在实际应用中通过芯片认证和测试而上升。 “对于我们作为这些市场的IP供应商,我们还通过汽车认证将我们的IP应用到这些应用中,”Synopsys的DDR PHY高级产品营销经理Graham Allen说。 “因此,当供应商购买汽车级IP时,他们知道他们将获得IP,一旦他们获得了芯片的汽车级认证,他们的IP就不会在这方面造成任何问题。”。

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图9

  图9、通过组合热循环和振动测试监测基于电阻的菊花链结构(左)和汽车电池管理系统的电路板(右)。
  汽车制造商也为自己验证和验证零件。福特汽车公司的高级可靠性工程师Keith Hodgson说:“我们实际上将每个人的设计分开,并将它们重新组合在一起。”我们经历了最糟糕的电路分析过程,我们实际上帮助他们重新设计我们的实际汽车客户使用情况和任务情况。“福特希望IC设计人员和制造商获得的数据是,对于99%的客户而言,使用最坏情况温度和冲击,芯片实际上能够正常运行多长时间。 “然后让[IC制造商]希望与我们分享这些数据,这样我们就可以估算出我们对最坏情况客户的影响时间,然后尝试在失效之前采取措施减轻这种情况。”

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图10、动力循环测试台:具有执行叠加主动/被动循环测试的能力

  失效在某些时候是不可避免的,但是如何应对它会带来各种各样的选择。 “在福特,我们假设部件将会出现故障,因此我们试图通过预测来缓解故障 - 这是一种预测方法,我们希望集成电路制造商帮助我们了解退化模型,以便我们将其构建到我们的软件中运行芯片并估算我们认为有用的生命。然后,自主很容易。让车辆自己回家并更换处于故障边缘的模块。而客户会忽略一些细节问题。“汽车制造商正在向芯片行业寻求有关性能退化模型的详细数据,但其中大部分尚未存在。
  Dfr Solutions公司首席执行官兼管理合伙人克雷格希尔曼说:“让我们对半导体公司有点疯狂的一件事就是他们在这些小型工艺节点上使用了令人惊讶的复杂工具来预测晶体管的可靠性。” “但是当他们的用户询问可靠性时,他们会说它只有0.70 v并且设备的故障率恒定为77,没有故障。”
  Dfr并不孤单。 “我们正在与一些德国汽车制造商进行谈判,他们基本上也有同样的问题,”弗劳恩霍夫自适应系统部门工程部门设计方法部负责人罗兰·詹克说。 “他们没有从技术的能力中获得足够的信息。如果你正在考虑最新的技术--10,12,7nm - 那么问题是它们没有得到足够的信息。“在过去,供应链使用瀑布模型,OEM将向一级供应商提供规格,然后他们将决定涉及哪个第2级玩家,依此类推至第3级和第4级。
  “这种模式不再有效,”Jancke说。 “它太慢了,沿线提供的信息确实不够。这是一个相当长的线 - 一个各种各样的价值链 - 并且有一些信息没有交给整个供应链。因此,汽车制造商并不完全了解他们在汽车中涉及某些技术时会得到什么。我们从众多原始设备制造商那里听到他们开始打破这个价值链。他们开始直接联系技术提供商和代工厂,因为他们想知道这项技术的真正用途,特别是在先进技术方面。他们想知道什么是代工厂正在测试,他们正在做些什么来确保该技术将持续20多年或能满足所有的要求”。

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图11、温度范围增加的高温循环系统

  他指出,代工厂对此特别感兴趣,因为它提供了双向信息流。 “一位汽车制造商告诉我的是他们无法穿透一级层。他们只传递最低限度必要的信息,而不是所有信息。原因是OEM和第1层供应商之间存在业务关系。这有法律原因。他们没有透露所有信息的原因有很多,但从OEM到技术提供商到代工厂,没有直接的法律联系。因此,他们可以在业务层面进行交谈,但不能在技术层面上进行交谈。代工厂很感兴趣,因为他们想知道最终用户 - 原始设备制造商 - 是用这些芯片做的。这些芯片应该适用的应用条件是什么?“其他可靠性问题
  汽车供应链比芯片和IP更深入,更远。它还包括用于首先创建芯片的材料,以及制造过程完成时留下的材料。
  “可靠性始于供应和与供应商的合作,”Brewer Science首席执行官Terry Brewer说。 “他们必须带来一定的质量和能力。因此,您需要查看,他们与供应商的关系以及供应商的期望。在过去,我们从未与供应商建立过亲密关系。现在我们这样做,因为你必须对材料进行数百次测试。我们从头开始构建新材料,因此我们需要监视器和预监视器。如果我们不做所有这些,我们就没有机会获得所需的可靠性。如果你看看More Than Moore,材料就是可靠性的代名词,而且分析更加复杂和繁琐。“

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图12

  图12、测量层堆栈顶部的应力测量。 平均应力取决于离子铣削的深度(i)在窄传感器结构上和(ii)在普通测试层上。
  Brewer表示,由于先进工艺节点的容差正在缩小,而且在电子元件比以前更多的系统中,客户要求的缺陷率甚至比过去低。 “十亿分之五十可能存在于某个地方,但每万亿分之五,我们不确定现实中是否存在。我们已经从牛顿变为量子,每万亿分之五。它不仅仅是芯片。这就是系统集成,既可以是救星也可以是挑战。“

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图13、用于多组分的PHM金丝雀特征

  其中一些可以通过系统进行分配。 “使用系统,你可以修改可靠性,”他说,“因此你可能能够降低分辨率并仍能从计算机中获得相同的性能。因此,如果您向芯片制造商供货,他们可能需要万亿分之一。如果您向系统供应商供货,他们可以更舒适地使用较低的数字。“所有这些都对汽车电子的可靠性产生了重大影响。但它首先也提出了一些有关可靠性的有趣问题。

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图14 240℃和450℃之间的热循环TSV结构在500次循环后显示出降解(右)

  图14、 240℃和450℃之间的热循环TSV结构在500次循环后显示出降解(右);应用材料公司副总裁桑杰·纳塔拉扬说:“关键问题在于你是否能让它更可靠,以及你是否能够容忍它更不可靠。” “什么时候不够可靠?你是如何让它变得可靠的,甚至在那里我们可以将它切割成我们今天生活的传统冯·诺依曼AI。你在谈论数字设备的良好可靠性,你仍然想要扩展。如果你每隔几年没有更多的晶体管和更高的功效,这一切都会破裂。如果你没有,那你就被困住了。所以你真的在谈论如何在使它们更小并且运行温度更低的情况下使其可靠。这有很多挑战。然后,说我们采用更具脑力的方法。那么你就不能再隐藏数字背后的变化,这就是我们今天所做的。我们今天所有的晶体管都有变化,但这种变化都比时钟速度小。因此,晶体管A可能会快速切换,晶体管B可能会切换为慢速,但只要所有晶体管都在一个时钟周期内完成切换,就没有人注意到这种变化。数字世界隐藏了这种变化。现在,如果你想要模拟,它更节能。但是你必须控制变化。我们正在研究的部分原因是,因为您无法隐藏变化,现在您必须消除或最小化变化。而这正是其中一些综合材料解决方案发挥作用的地方。“

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图15

  图15、在MG器件的Ag烧结层和DCB铜之间的界面处的垂直裂纹网络的SEM图像和CT扫描有两个问题正在引起汽车方面的可靠性问题。一个是电子产品中的软错误(soft errors)。另一种是更经典的故障类型。
  “由于软错误,我们面临的挑战是如何隔离或重启部分芯片,”Arteris IP营销副总裁Kurt Shuler表示。 “使用瞬态IP,您需要关闭部分互连,刷新数据,隔离数据,关闭数据并重新启动并同步备份。对于永久性故障,您希望将其隔离但不重新启动它。你想确保你可以使用降额或进入紧急模式。“

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图16

  图16、电源循环期间的正向电压演变(左)和相应的引线键合故障(右);舒勒注意到了目前,在老化和可靠性方面,封装问题导致的问题比硅芯片更多。 (这些是标准的塑料或陶瓷封装,而不是先进的封装方法。)消费者想要什么
  汽车的可靠性意味着用户可以在需要时依赖它们工作,而不会出现任何性能问题和维修需求。随着时间的推移,汽车不按宣传方式工作或完全失效的频率将使用户感受到交通工具的整体可靠性。

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图17、通过FEM评估的多场效应和热机械失效模式示意图

  “推动汽车算法的假设存在很多差异,”National Instruments汽车营销负责人Jeff Phillips表示。 “有些人想要顺利骑行。其他人则专注于100%的安全性。算法本身需要做出很多决策,而与供应链无关。在所有这些方面,可靠性将成为一个差异化因素。“

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图18

  图18、冷却后功率晶体管芯片中最大主应力的参数有限元研究,假设不同的连接层(金属间化合物);“如果你买车,你通常会依靠品牌亲和力和对汽车可靠性的看法,”美国国家仪器公司首席产品营销经理David Hall说。 “问题在于电气化,可靠性是未知的。 [雪佛兰]伏特或特斯拉没有10年的数据。而另一方面就是服务水平(Uber,Lyft等)。与汽车本身相比,这将更多地取决于用户体验和服务可靠性。“

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图19、热负荷下整个模块的变形测量。 扩展的光学配置设备

  Hall指出,传感器融合设备上运行的代码也会随着时间的推移而发生变化。
  “也存在芯片级可靠性问题,”他说。 “大多数问题区域都是电气的,他们使用的是非汽车用的部件。今天发生的很多事情是人们正在设计场景而不是为汽车设计零件。随着行业在所有汽车模型中针对ADAS的ISO 26262标准化,这将发生变化。这将加速一切,帮助我们实现硬件的完全自治,但我们在软件开发过程中也需要这一点。这种情况发生在像韩国这样的地方,在任何时候发生事故时,他们都会填写一个用于改变传感器融合算法的标准化表格。这在亚洲受到严格要求。不过,在美国,汽车制造商不必共享崩溃数据。“

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图20

  图20、压力传感器,带有一叠压阻传感膜,由负载膜上的测量梁顶部的Si3N4覆盖应力;结论
  通常,汽车可靠性正在提高。 J.D. Power发现,三年前的模型(2015款车型,2017年末的测量车主)的可靠性提高了9%。不到三年的时间可能是对汽车普遍可靠性进行初步评估的好时机,但20年 - 安全系统的零缺陷 - 是汽车的预期使用寿命。总的来说,现在汽车平均每100辆车遇到142个问题(PP100)。该研究中最可靠的车辆达到了99到100 PP100。

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图21、汽车电子设备中PHM实现的多级方法

  (Prognostics health management (PHM):预测健康管理(PHM))“车载技术仍然是最成问题的,”J.D. Powers报道,“音频/通信/娱乐/导航(ACEN)对于车主而言仍然是一个麻烦的类别,受到最多的投诉。两个最常见的问题与内置语音识别(9.3 PP100)和内置蓝牙连接(7.7 PP100)有关。“虽然这对汽车行业来说是个好消息,但还有很长的路要走。

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