產品品質暨可靠度保證技術 -下部 Product Quality and Reliability Assurance

3.2.1 選定應力類別 – 指決定所施加的環境應力，其試驗的條件，先選定，影響特性壽命的因子，例如： 溫度、電壓、電流、功率，濕度、頻率、振動等，再考慮其應力方式。

3.2.2 前置試驗 – 經實驗找出，能忍受最高強度應力，其「機能界限」，取少數樣品(約3件)，使用逐步應力測試方法(SST- Step Stress Test)，找到能忍受機能，其最高和最低的「機能界限」，且所有測試樣品，測得的「機能界限」，皆為相同的近似值。

3.2.3 多種高應力同時施加，於待測物件的基本要求 – 失效需相互獨力，非相互作用，若欲同時施加，多種因子應力，必需事前分別執行，此各個因子應力的「失效試驗」，和分別的「失效模式」，為「相互獨立」，即「互不影響」。

3.2.4 試驗流程規劃，若對完全不了解的待測物件，其流程規劃概念，從探索影響壽命特性，其因子應力類別、找機能界限、失效分析、試驗規劃、單應力試驗，到多應力試驗，此前後流程規劃，具邏輯順序概念，將模糊事物，逐漸釐清，以利能順利執行，高加速試驗。

A.前置試驗                                                                                               B.界限試驗，目的找到各應力，其機能界限值。

C.失效分析                                                                                               D.試驗規畫，目的決定各項，高加速試驗的試驗條件。

E.單應力試驗                                                                                           F.多應力試驗。

3.2.5 高加速試驗，產出資訊解讀，高加速試驗概念，最早於約1985，IBM日本，內部的「超規格測試(Over Spec. Test)」，用於了解和分析比較，「機能界限」和「設計邊際」，約10年後，因有學界和IBM研究計畫，後續才將此，新型態的試驗方法，公告發表於業界，因其打破傳統，試驗方法，可快速得知，潛在問題、試驗成本低、可得大量有用資訊等，故已成為全球買方，要求試驗項目之一，並普遍載入產品規格書中。

A.非Pass or Fail的試驗                                                                       B.能得知產品的設計缺陷或盲點。

C產出的產品資訊多又快                                                                     D.方法用途廣泛。

E.可用於非量化，比較用之決策，亦可量化推算可靠度，及市場使用退回（修）率。

F.可依不同應力屬性，找到其應力加速倍數，繼而得知，多種應力同時施加，其總加速倍數。

G.總試驗時間 T = 〔（n-r）‧t + △r〕‧ AFALL。

H.試驗結束，從總試驗時間（T）、發現失效數（r）及總加速倍數（AFALL），即可量化推算可靠度，及市場使用退回（修）率等。

3.3.1 高溫之加速倍數計算，阿式（Arrhenius Model），因高溫，增加電子運動能量，愈高溫使電子運動，愈不穩定，其為電子物理，自然現象，已有物理學家Arrhenius，發現高溫和低溫，其加速倍數，推算公式，稱「Arrhenius式子」，或稱「阿式」，式中Ea ，為電子運動活化能，單位為電子伏(eV)，Ea和環境溫度成正比，不同產品，以記憶體為例，Ea推算，其值會有不同。

█ 溫度加速倍數AFTemp = Exp.[(Ea/K)․(1/TL – 1/TH)] ， 此式即為「阿式」溫度加速倍數表達，呈指數變化模式，常用於電子零組件、產品，其高溫可靠度試驗，加速倍數推算。

3.3.2 反冪次Inverse Power Law式子 – 高及低應力之間，其加速倍數推算，如機械 / 物理 / 電學等領域。 本式子為高低應力，相對倍數推算的通用式，但受試驗物件，於高低應力的受試驗樣品，必需是同物件，且相同設計和工程水準。

加速倍數AF = [SH/SL] power n ， SH高應力值 ， SL低應力值，此公式，即為「反冪次規則」。

「n」值大部分，約略在1到5之間，若小於1，違反物理現象，是不對的，若大於5，通常使用的特殊性材料，或機構特性、機構特殊性設計等，因此不同材料、零組件等，皆有不同值，事前要先求得。

3.3.3 高濕高溫，用Hallberg-Peck式子，高濕度和高溫度應力，同時施加的試驗，於半導體元件，極為常見，此式稱「Hallberg-Peck」式。

高濕高溫加速倍數AFRH+T = [RHH/RHL] power 3 ․Exp.[(Ea/K)․(1/TL–1/TH)] ，此式子稱「Hallberg-Peck」，代表「高濕度和高溫度」，高加速試驗，「加速倍數推算」此式由兩部份組成，前半部為半導體濕度應力式子，後半部為高溫阿式(Arrhenius式子)。

A.本例高濕， [RHH/RHL]3 以半導體為主，RHH：高濕條件， RHL：正常濕度條件。

B. 高溫加速倍數Exp.[(Ea/K)․(1/TL–1/TH)]，為Arrhenius式子，本項為「阿式」模式。

C.高濕高溫，為此二種因子應力，倍數相乘，即為整體之加速倍數，指高濕度加速倍數，乘高溫的加速倍數，即稱「高加速倍數」的「高濕高溫Hallberg-Peck式子」。

3.3.4 溫度循環，用Coffin-Manson式子，本式子適用於溫度循環，也適用於溫度衝擊試驗，因溫度衝擊，是為很嚴謹的溫度循環，只是頻率，和上下溫差的不同。

修正的Coffin-Manson : AFTC = [△TS/△TO] power1.9  ․[FS/FO] power 1/3  ․Exp[0.01(TS-TO)]，

․以「電子/資訊/通訊/工控」產品為例， ΔTs為高應力上下溫差，ΔTo為操作期間上下溫差，Fs為高應力的頻率，Fo為操作應力的頻率，Ts為高應力最高溫，To為操作應力最高溫。

3.4.1 當次試驗結束，依結果研判可靠度水準，若執行「固定試驗條件」，且用於確認、證實、比較、展示可靠度之用，則所實驗之結果，需要量化推算，產品可靠度水準，以下各項目，為表述此「試驗結果，即可量化可靠度」。

A.總試驗時間T需要夠大，約MTBF規格值或期望值的3到5倍。

B.試驗結束，可得知 T 和 r， T = 〔（n-r）‧t + △r〕‧AF， 式中「n」為試件數，「r」為失效數，「t」為每件安排試驗時間，單位為小時數，△r為失效物件，已完成試驗的時間，單位亦為小時數，AF為加速倍數，則總試驗時間（T）及失效數（r）已知。

C.當次MTBF觀測值 = T / r ，查閱卡方分配表或泛指數模式（GEM）表，即可得知多少信心水準，其平均失效期間（MTBF）。

D.取60%信心水準的MTBF值，其倒數，即為「失效率λ值」。

3.4.2 當次試驗總時間（T）不足之因應，若每次取樣數(即 總試驗時間T)不足，或每件試驗時間「t」太短，或加速倍數不夠等，即T不夠大(3-5倍MTBFspec)時，可考慮採用「分批執行」，「合併計算」方式。

A.此情況，可執行「分批次試驗，合併計算」方式，如 T = T1 + T2 + T3+ …… + Tn ， r = r1 + r2 + r3 + …… + rn ， 另得知總的「T 和 r」，即可推算，本次試驗的可靠度水準。

B.若要求90%信心水準，總試驗時間T，需要達到，約3-5倍MTBF規格值或期望值，再依r值，即可推算可靠度水準。

3.4.3 若試件為「電子/資訊/通訊/工業控制」產品，依指數模式量化推算，因為此類產品，其可靠度R(t)，為(負)指數分佈，累積失效率 F(t) = 1 – R (t)。

A.可靠度R(t) = exp(-λ‧t) ， 累積失效率F(t) = 1-R(t) = 1 – exp(-λ‧t) ，當試驗結束，當次傳統累積失效率， F(t) = 總失效數r / 試驗樣品數 n = 1-R(t)，只代表當次試驗概念。

B.若試驗結束，欲推算累積失效率F(t)，請採用中階值法（Media Rank）， 代表性較客觀。 即累積失效率 F(t) = (r-0.3) / (n+0.4)， r失效總數， n試件樣品數，因此試驗結束 F(t)已知， F(t) = 已知 = 1 – exp(-λ‧t)，t為每件試驗時間，故即可反推失效率λ值。