解讀AEC-Q004零缺陷車規標準 - 電子工程專輯

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作者 : 宜特科技

本文針對AEC-Q004的基本觀念以及Zero Defect的六大類工具詳盡說明...

需求來自於人性，人們將科技帶入生活之中，追求便利、舒適及娛樂性，以提升生活品質，這樣的概念亦體現於汽車產業。在汽車電子化、車聯網與自動駕駛功能等需求的驅動下，一輛汽車中的車用電子所佔比重正逐步攀升。在傳統機械元件的世代，電子系統佔總成本僅18%，如今每輛新車平均約有40%的成本落在電子系統(多達8,000個半導體IC)。這正加速著汽車電子與核心半導體零組件的變革，意味著半導體元件已成為汽車產業鏈中的新星。

科技是把雙面刃，半導體在推動汽車革命的同時，也相對伴隨必然的風險。越來越複雜的電子系統應用於汽車中，當任一功能失效時，都可能會對駕駛、乘客、附近車輛以及行人引發難以預料的威脅。汽車電子的缺陷，不但對人身安全帶來潛藏危機，緊隨其後的召回事件也將使企業擔負昂貴的認賠責任。因此，減少及預防電子元件缺陷變得至關重要。

當人們對電子系統反饋的倚重程度越高，更需著重於功能安全問題，且將故障風險對人員影響最大限度地降低。為了提高電子產品的品質和可靠性，汽車製造商和Tier 1系統供應商要求電子元件故障率的等級降至十億分之一(ppb)，故在電子產品供應鏈中推行「零缺陷」(Zero Defect)的概念。

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如何做到零缺陷？為了讓相關汽車電子供應鏈有所依循，宜特科技(iST)針對美國汽車電子委員會(Automotive Electronics Council，AEC)一系列汽車電子規範中，在2020年針對零缺陷推出的新版AEC-Q004指導性方針，主要針對AEC-Q100 (IC晶片)、AEC-Q101 (離散元件)、AEC-Q102 (離散光電元件)、AEC-Q103 (MEMS)、AEC-Q104 (多晶片模組)以及AEC-Q200 (被動元件)規範中未盡之處做補充。

本文將針對AEC-Q004的基本觀念以及Zero Defect的六大類工具詳盡說明。

AEC-Q004的基本觀念

AEC-Q004針對零缺陷提供一個策略架構(參見圖1)，主要目標是將業界最佳的製程、方法和工具，或是元件供應商內部專屬的缺陷篩檢手法，運用在製程設計、產品設計、生產以及產品/製造改善等階段，以達減少缺陷。

適用對象則包括符合AEC-Q100、AEC-Q101、AEC-Q102、AEC-Q103、AEC-Q104以及AEC-Q200規範的半導體產品。

圖1：車用電子零缺陷策略架構。

(來源：AEC-Q004、iST)

Zero Defect架構的應用

車用電子零缺陷策略架構提供了一套工具，半導體供應商可以利用這些工具來檢測、減少和消除缺陷。供應商可以與半導體元件使用者進行協議，考慮到有效性、易用性、可用性和成本等等，選擇架構中的工具加以組合，進而達成客戶對產品的期望與要求。

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為了達到零缺陷的目標，此架構將工具分為六大支柱(參見圖2)，包括一、產品設計階段；二、製造階段；三、測試階段；四、應用與性能；五、持續改善手法；六、問題解決，分別用於電子元件的開發設計、製造、測試、產品應用、改善手法及問題解決等階段。以下針對各工具進行簡易說明。

圖2：零缺陷架構的六大支柱。

(來源：iST)

產品設計(Product Design)

設計階段的失效模式與影響分析(DFMEA)

設計階段的失效模式與影響分析(Design Failure Mode and Effect Analysis，DFMEA)用於辨識設計階段的潛在故障模式及其對系統與應用中產品的影響，評估風險指數的嚴重度(Severity)、發生度(Occurrence)與偵測度(Detection)，確定可能的真正原因並採取控制措施，FMEA亦為IATF16949五大核心工具之一(參見圖3)。

圖3：IATF16949五大核心工具。

(圖片來源：iST)

備援(冗餘)機制(Redundancy)

指具有相同功能之單元或元件的備用系統。基於失效安全的考量，用於無縫替換故障的單元或元件，延長系統順利運作到出現失效的時間。

內建自我測試(BIST)

內建自我測試功能(Built-in Self-Test，BIST)是在IC中加入自我檢測的技術，一般使用於高複雜性的元件。在開發階段和大量生產中，利用該檢測電路測試元件之功能、參數或兩者，降低對外部自動測試設備(ATE)的依賴以及測試成本，並縮短上市時間(Time to Market，TTM)。

可測試設計(Design for Test；DfT)

使用於高複雜性的元件，在合理的時間內測試盡可能多的節點(nodes)，從而在測試過程中提供最大的故障覆蓋率。簡單來說，就是在量產前，利用測試程式(Test Program)去測試無法察覺或潛在的故障，如果測試能夠發現所有潛在的故障，其覆蓋率越高，IC產出的錯誤(bug)就越少。

分析設計(Design for Analysis；DfA)

為了避免高複雜性的元件無法找到缺陷，從電路設計階段著手，允許直接觀察和控制嵌入式及底層電路，以便找出故障的電路及執行物性故障分析(Physical Failure Analysis；PFA)。

可製造性設計(Design for Manufacturability；DfM)

在電路設計上透過更大的設計餘裕度，使零件的製造更具可重複性和複製性，以減少製程缺陷對產品的影響，進而提高產品產量和質量。

可靠度設計(Design for Reliability；DfR)

可靠度設計能夠提供預估元件可靠度壽命的能力。在不犧牲性能的前提下，透過電路、佈局或結構面來防止可靠度問題。

模擬與建模(Simulation & Modeling)

模擬是一種對最終產品或其一部份的功能和可靠性表現進行模擬的方法。該方法使用製程元素模型、封裝物理/材料模型及設計準則，驗證產品在整個生命週期中的功能性及表現。與僅在實際產品上進行驗證相比，模擬可提供更多樣的參數變化。

特性分析(Characterization)

藉由觀察元件的溫度、電壓、頻率、安全機制等參數特性，了解元件的製程屬性、表現、限制，用以建立該產品的製程規格限制及規格書。此部分亦符合ISO26262對於產品功能安全設計的要求。

製造(Manufacturing)

製程階段的失效模式與影響分析(PFMEA)

製程階段的失效模式與影響分析(Process Failure Mode and Effect Analysis，PFMEA)用於辨識生產階段潛在的故障模式及其對系統與應用中產品的影響，評估風險指數「嚴重度、發生度、偵測度」，確定可能的真正原因並採取控制措施，FMEA亦為IATF16949五大核心工具之一。

變異統計分析(Statistical Analysis of Variance)

運用統計手法將製程中的變數(如製程參數)進行分析，此變數會與產品的特定電性或其他參數有關。由數據中發現的變異性可分為系統性因素和隨機性因素。藉此方法調配製程參數或產品特性，以實現最佳的良率、功能或可靠性。

控制計劃(Control Plan)

控制計劃概述產品/製程的特性以及相關的製程變量，確保產品能力達到目標或標準值，且隨時間推移保持其穩定性。例如Cpk是控制計劃中用於測量穩定性的一種方法。控制計劃包含遇到偏移時所需採取的措施，如品質異常矯正執行計劃(Out of Control Action Plan，OCAP)。

統計製程管制(SPC)

統計製程管制(Statistical Process Control；SPC)主要利用管制圖(Control Chart)與製程能力分析(Ca, Cp, Cpk)…等統計方法，即時監控產品的生產流程、蒐集資料，發掘製程中之異常，找出變異的原因、提出對策且立即改善製程，進而保持品質和參數穩定性。

批次驗收(Lot Acceptance Gates)

針對批次成品進行取樣測試，以確定該批產品是否適合進一步製造或出貨給客戶。

稽核–管理系統、製造過程和產品

稽查或審核是否按照IATF16949等車用業界標準，確保品質管理系統、製程與產品檢驗相關規範的維持、發展及改進。

測試(Test)

零件平均測試(Part Average Testing)

一個用於設計、分析、控制製造和測試參數(電性或物理)的系統，以監控產品品質。利用緊縮規格以更嚴謹的品質提升可靠性，意即把分佈中的異常元件(outlier)從所有產品中剔除的統計方法(參見圖4)。

圖4：零件平均測試原則。

(圖片來源：AEC-Q001、iST)

統計良率分析(Statistical Bin Yield Analysis)

利用統計方法，在晶圓測試(wafer sort)階段統計、分析特定關鍵測試參數(Bin)，設定某一個失效參數(fail bin)的數量及良率的條件，用以做品質卡關的動作，確保產品的品質和可靠度。

數據收集、儲存和檢索(Data Collection, Storage & Retrieval)

數據資料的測量、儲存、歸檔及檢索。可用於解決可靠性與產品製造相關的問題。快速的數據取用性將加快問題的控制及改善，並允許快速的風險評估，成為品質改進的基準。

篩選(Screens)

測試篩選是用來確保產品表現及穩健性(Robustness)的工具，防止由缺陷所引起的故障機制。

應用及能力(Application and Capability)

產業標準(Industry Standards)

提供一標準測試方法適用於供應商及用戶，並針對設備、製程和材料提出業界基準。

環境應力測試(Environmental Stress Testing)

利用測試驗證找出產品在設計、製程或封裝中的弱點，確保產品滿足供應商和用戶之間對於品質和可靠度的要求。測試驗證透過物理、機械、電氣和環境應力等加速手法，使潛在磨耗和缺陷問題提早浮現。

應力強度分析(Stress-Strength Analysis)

應力強度分析是一種使用「測試至失效」(Test to fail)的原理，並分析所得到的故障分佈數據，進而決定對於特定應用之設計及製程餘裕度。

系統工程(Systems Engineering)

此為系統設計與使用者應用面保持一致的方法。系統工程的實踐涉及將用戶需求轉換為系統要求，然後可以透過建構和設計來實現。要實現零缺陷目標，需要考慮系統級結構，以納入可靠度設計(DfR)、可製造性設計(DfM)和測試設計(DfT)。在開發的早期，產品規格和驗證計劃必須確保滿足系統要求。此外，具有功能安全(Functional Safety)要求的產品已定義了包含系統工程的標準，如ISO26262 V model (參見圖5)，以達到各車輛安全完整性等級(Automotive Safety Integrity Level，ASIL)相應的功能安全設計之故障指標(Fault Metric)，及診斷覆蓋率(Diagnostic Coverage)允收標準。

圖5：V model。

(圖片來源：ISO 26262: 2018)

產品降額定(Product Derating)

小於製造商/供應商指定之規格或操作範圍內使用產品的方式。將元件上的電、熱、機械應力降低到低於額定值的水平，用於延長元件的壽命、增加可靠性，有助於保護元件免受意外的應用異常。

持續改善手法(Continuous Improvement Methods)

晶圓級製程監控(Wafer Level Process Monitoring)

於製造初期快速測試特定的故障機制(如TDDB、HCI、BTI、EM等)，進行修復、報廢有缺陷的晶圓或批次，及早發現潛在問題，透過分析與控制特定的故障機制，為分析和篩選提供統計參考依據。

製程及產品改進(Process & Product Improvements)

為解決根本問題(Root Cause)或基於製程與設計的持續改善，對材料、製程或嵌入式軟體(硬體)進行更改，以提升產品功能、產量及可靠性，但應注意風險管理，例如FMEA更新。

產品可靠度監控(Product Reliability Monitoring)

定期對代表性樣品進行可靠度測試，目的是監控製程是否發生偏差，造成產品的缺陷，提供解決方案並進行修正，以降低後續生產產品發生異常之風險。

缺陷監控(Defect Monitoring)

實現零缺陷取決於所有供應商在半導體產品層面的共同努力，而達成零缺陷的成功關鍵在於監控與消除缺陷。缺陷可能會受到許多不同的影響，包括製程、設備、環境和人為因素。故缺陷監控是在整體生產流程的關鍵階段中，定期觀察或檢查生產材料品質的過程，含括電氣量測、目檢…等。藉此提高良率和可靠性，以降低早期現場故障，避免能夠輕鬆解決的問題愈演愈烈。

六、問題解決(Problem Solving)

問題解決技巧(Problem Solving Techniques)

透過辨識別根本問題、遏制和糾正產品及製程問題，驗證問題是否得到解決以及防止問題再次發生。另外還可以作為報告工具，為客戶記錄問題，例如：8D報告、魚骨圖(Fishbone)、失效樹分析(Fault Tree Analysis)等。

故障分析程序(Failure Analysis Process)

當汽車製造鏈中的任何層級發生故障時，終端客戶可以要求其供應商進行故障分析(Failure Analysis；FA)。故障分析是確認故障原因的過程，此過程中涉及收集和分析大量數據，找出明確的故障原因後，採取相應的遏制和糾正措施，以防止再次發生。分析程序應先由非破壞的電性故障分析(Electrical Failure Analysis；EFA)著手，確認故障後再進行破壞性的物性故障分析(Physical Failure Analysis；PFA)。