追逐在汽车电子产品可靠性

保证可靠性在汽车电子已经引发了一场争夺整个半导体供应链和发掘出一个问题列表的数据不足,缺乏明确的标准,和不一致的专业知识水平。

功能安全可靠,跨度18到20年的服务在严酷的环境下,或者在不断使用自治出租车和卡车,是一项艰巨的任务,需要工程人工智能等领域的进步,激光雷达,雷达,vehicle-to-vehicle沟通。和它需要管理全球供应链所填充的初创公司,芯片制造商没有汽车的经验,先进的电子技术和汽车供应商几乎没有经验。

在这一点上没有人确切地知道如何可靠7纳米人工智能系统,或如何有效地将故障转移到另一个系统在出现故障的情况下。事实上,甚至没有人知道什么是正确的问题在测试过程中。上下之间的沟通所有的供应商的供应链必须清晰和开放,然而,一些供应商保留重要数据保护自己的知识产权,使得汽车制造商发现一些数据。更糟的是,把所有这一切在一起的的规则是参差不齐的,在最好的。

“在这个时候,没有一般约定技术策略验证这些车辆的非传统的安全软件方面,“写了卡内基梅隆大学的菲利普•库普曼和边缘案例研究的迈克尔•瓦格纳2018年的论文发表于2018年的SAE世界大会。”似乎很多甲肝病毒将部署尽快开发团队认为他们的车辆准备好,然后他们将看到如何在公共道路上行驶。即使试点部署收益率可以接受低事故利率,仍有问题的有限范围内部署能否准确预测规模更大的安全部署和伴随未来的软件更新”。

缺乏政府规定的自动驾驶汽车离开消费者竞争的摆布,新兴的自主车辆(AV)行业。但这些行业有很多损失如果他们失败。经济威胁的不断演变,结合ISO 26262标准,可能是可取之处。ISO 26262需要跟踪所有的材料和零部件点采购和生产,为一种安全的文化行为和供应商之间的合作。失败的死后诊断看起来像一个航空调查。几乎毫无疑问,检测和跟踪过程是安全至上的系统尤其是更加昂贵,而可靠性和质量仍无安全关键系统的重要卖点,喜欢娱乐。

盲目的高级节点
唯一真正知道什么是高级节点的寿命和可靠性回头看。“高级节点最大的问题就是你需要应力筛选试验的可靠数据,之前,你没有一个先进的节点已经在生产一段时间,“说哥特Jørgensen,销售和营销的副总裁三角洲微电子。“你可以使用旧的方法模拟的一生,但你真的不知道如果这个模型是好的时间已经过去了。有因为你的工具实施旧模式的新技术,但你真的不知道如果它是防水的时间已经过去了。”

信心部分的可靠性随时间上升。“当你年调试过程中,你自然会有更高的可靠性,”Jay Rathert表示,战略合作高级主管KLA-Tencor。“但是当你把7和10 nm的部分,这些过程仍然有很多成熟。仍然有很多系统性缺陷尚未调试和集成挑战。”

大多数汽车芯片不发达先进的节点。但那些需要大量计算能力瞬间安全性至关重要的决策,如人工智能,将需要最高密度可用。创建高级节点的可靠性问题,在很大程度上被忽视了,因为大多数的芯片使用这些流程开发的用于消费设备或控制环境。

“新制造过程通常会产生更多的有缺陷的零件比老工艺技术有时间成熟,”布雷迪Benware说,高级营销总监Tessent产品组导师,西门子业务。“使用最新的工艺技术在汽车应用中提出了两个关键的挑战。这种更高的缺陷密度意味着post-manufacturing测试必须达到一个更高层次的缺陷覆盖率达到同样水平的质量。使用抽象逻辑故障模型的传统方法生成测试序列检测缺陷不再是足够的。实现生产质量水平为复杂的ICs使用先进工艺节点要求测试模式生成注意缺陷,如何体现身体上,而且必须意识到这些缺陷表现在一个模拟的意义,不仅仅是一个数字。”

细胞内Benware看到更多的缺陷。“之前finFET过程技术,常见是平分秋色的逻辑细胞内部的缺陷和缺陷的连接电线。随着finFET的引入,流程复杂制造晶体管和相关逻辑细胞增长不成比例而互连层。这种差异预计将持续到5 nm, 3 nm和下面的介绍更加奇异的晶体管技术。现在汽车ICs将利用这些高级节点,必须做更多的工作专门检测内部缺陷的细胞。”

所有汽车electronics-especially安全性至关重要的部件和系统进行严格的测试期间和之后制造。目的是清除芯片与婴儿死亡率或child-sick设备:早期的设备要失败。

“每个设备通过加速寿命,然后对我们说128小时一周,“Jørgensen说。“你测试设备,你把它们放进烤箱,加快生活,带他们出去一个星期后,然后模拟生活大约一年。接下来你把设备在汽车或模块,就在车里,他们应该在接下来的20年。(这样做),你摆脱所谓的婴儿死亡率或child-sick设备。”

第二步需要进一步测试。”然后你有另一个批处理的一部分,这是一个很多的总生产批,你把在同一室,“Jørgensen说,“但它停留1000小时。很多1000组件,然后加速的生活,然后你看看这1000组件可以持续三个月相应的约1000小时。然后应该产生20年模拟。所以,我们有1000台设备通过这一点上,你认为其他的设备也将这样做。这就是你对汽车零部件质量保证,这就是为什么他们是如此昂贵。你有很多QA盖茨通过之前,你可以把他们在车里。”

与可靠性的一个问题是它直接与成本成正比。在汽车安全关键组件和系统设计,在供应链每个供应商有更多的步骤,这增加了更多的测试时间和需要更多的测试,进而推高了成本。虽然策略正在开发测试更多的同时,成本持续上升。

”肯定有更多的注意力被集中在制造和测试的早期,“Anil Bhalla)说,高级经理天体电子学。“汽车测试是最复杂和昂贵,现在每个人都在试图提高他们的铅笔和如何降低成本。汽车是由大量的数据。很细心和有条理,它发生在宽温度范围。但是也有很多冗余测试流程,重点是试图找到合适的覆盖在正确的插入点。这是更加困难的,第一次,汽车越来越尖端的部分。我们看到7海里零件在汽车,如果你看看那里的增长发生在半导体,汽车是最大的部分之一。”

有两种不同的方法来解决这个问题。一个是利用系统级测试,这是更昂贵但允许测试在一个实际的系统环境中完成的。其实还不清楚系统级测试是否会增加总成本,然而,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。另一种是关注成本,找出可能是也可能不是必要的测试。

“问题是你不能两样都做,因为有太多的移动块,“Bhalla)说。“在消费设备,每六个月你可能会改变部分。但在汽车,他们正在讨论零缺陷和兆分之。必须平衡买得起。”

图2:ISO 26262错误引用。来源:Arteris IP

并不是所有的错误都是一样的,不都是可以预测的。ISO 26262识别系统性错误,缺点我们可以找到或者预测和修复,和随机故障,落进的东西发生。”

“汽车制造商注册所有的失败是否周期性故障或如果它是一个随机的失败,“三角洲的Jørgensen说。“当然,你有快速报告系统。当我们发现失败,我们需要确定其是否会影响其余的人口,这是否是一个随机失败。”

有质量的测量和处理的方法,为数据需要存储和程序。一切都是登录和注册的方式完成了飞机,它应该是保持15到20年。但即便如此,可能是不够的。

“虽然很多可靠性预测的失败可能会监视微妙的内建自测的性能的变化,我不认为预测失败会是100%准确的,”导师的Benware说。“许多可靠性故障将之前发生的任何迹象。只要100%的准确率达不到的话,缓解将优先于失败的预测。”

一个大的,复杂的供应链
整个汽车供应链参与安全文化在努力使汽车系统可靠和安全。可靠性是一个团队的努力。

“无论我们把我们听到零缺陷”,解放军的Rathert说。“在过去的两年里,我们旋转对齐工具,人,方法,合作伙伴,来帮助这一现实。”

这是一个拼图的。另一种是理解饰演在供应链。

“你当然看到玩家在游戏中你不会看到了五年前,”罗伯·卡佩尔说,高级营销主任KLA-Tencor。“有些人设计自己的chips-Google,苹果、亚马逊。这可能不仅仅是汽车。他们看着人工智能。我们知道这五年前的生态系统正在改变。与汽车、生态系统,从大玩家一直到半导体晶圆厂,都同意质量和可靠性是关键。”

与此同时,这些供应链关系变得更加复杂,库尔特·舒勒解释说,负责营销的副总裁Arteris IP,在一个纸ISO 26262。“传统半导体厂商制造或设计芯片,使自主驾驶应用程序现在有时与一级电子系统设计师和oem厂商竞争,他们可能会让自己的芯片或为半导体供应商合作伙伴提供明确的需求。此外,新进入者喜欢乳房,Waymo和苹果正在设计自己的完整的系统,尽管他们相对缺乏经验在汽车行业。ISO 26262要求高水平的整个价值链的协作和信息共享,新进入者可能不太熟悉。”

图03。汽车供应链。来源:Arteris IP

ISO 26262标准是快照的问题和整个供应链的长度。合作是关键。沟通是安全标准的一部分,在汽车安全关键的供应链。它内置的标准。

知识共享供应商的皇冠jewels-intellectual产权发生在供应商和汽车oem厂商。“半导体和软件供应链的参与者通常是秘密如何他们的IP是发达国家和它是如何工作的,”舒勒说。供应商应该记住“你的客户仍然有义务确认您符合ISO 26262。”

这对企业利用提出了一些有趣的挑战知识产权,,因为IP特性可以有很大区别。“如果你想在市场上竞争,你需要利用IP比以前更好,”Ranjit说Adhikary,负责营销的副总裁ClioSoft。“这就是为什么你听到许多汽车公司讨论IP管理。但你也要确保人们在IP看不到其他IP。”

知识产权的价值上升,因为它是在硅在实际应用程序中认证和测试。“对我们作为一个IP供应商进入这些市场,我们也经过汽车资格IP到这些应用程序,”格雷厄姆·艾伦说,DDR phy高级产品营销经理Synopsys对此。“所以当供应商购买汽车IP他们知道他们会得到IP,一旦汽车芯片级认证,IP不会引起他们在这方面的任何问题。”

汽车制造商核实和验证部分,。“我们实际上需要每个人的设计又在福特,”基思·霍奇森说,福特汽车(f.n:行情)高级可靠性工程师。“我们经历最坏的电路分析过程实际上帮助他们为我们实际的汽车客户使用和重新设计任务轮廓。”

福特想从IC设计师和制造商的数据是多久使用最坏的芯片会正常工作温度和冲击第99百分位客户。“然后IC制造商希望与我们分享的数据我们得到估计多久你认为它会对我们坏的客户,然后试着有一种方法来缓解之前失败。”

失败是不可避免的,但是如何处理它打开各种各样的选项。“在福特,我们假设部分会失败,所以我们试图减轻失败prognostics-a预测方法,我们想要集成电路制造商帮助我们理解退化的模型我们可以构建成软件,芯片和做估计我们认为有用的生活。然后,自主是容易的。只有车辆自动驾驶回家,改变模块在失败的边缘。这是客户将忽略一个扳手的光。”

汽车制造商正在寻找详细数据的芯片产业退化模型,其中大部分还不存在。

“半导体驱使我们有点疯狂的人,他们用令人惊讶的复杂的工具来预测这些较小的流程节点可靠性的晶体管,”克雷格·希尔曼说,首席执行官和执行合伙人的Dfr的解决方案。“但当他们的用户询问可靠性,他们说这只是0.70 v和恒定失效率77设备,没有失败。”

Dfr并不孤独。“我们与德国汽车制造商,和他们有相同的问题,”罗兰Jancke说,部门的负责人,设计方法弗劳恩霍夫自适应系统的工程部门。“他们得不到足够的信息技术的能力。如果你正在考虑最新的technologies-10, 12日7海里,接着的问题是,他们没有得到足够的信息。”

在过去,供应链使用瀑布模型,在OEM会给一级供应商的规范,然后他们将决定涉及二级运动员,等等层3层4。

说:“这个模型不再是工作Jancke。“这是太慢,却没有足够的资料。这是一个相当长一个价值链的排序和有一些信息没有移交整个链。因此,汽车制造商没有完整的照片时,他们会得到什么涉及某些技术在他们的车里。我们听到许多oem厂商,他们开始打破这个价值链。他们开始直接接触的技术提供商和铸造厂,因为他们想知道技术是真正的能力,尤其是在先进技术。他们想知道铸造厂正在测试,他们在做什么,以确保技术将持续20多年或者任何需求。”

他指出,铸造厂特别感兴趣,因为它提供了一个双向的信息流。“什么是一个汽车制造商告诉我他们无法穿透一级层。他们只有通过必要的最低限度的信息,而不是所有的信息。原因是有OEM和一级之间的业务关系。有合法的理由。有很多原因他们不透露的所有信息,但从OEM铸造技术提供商,没有直接的法律关系。因此,他们可以在业务层面上,但不是在技术层面上。铸造厂感兴趣,因为他们想知道最终用户是oem真正做这些芯片。是什么芯片的应用条件是如何工作的?”

其他可靠性问题
汽车供应链达到更深、更远的不仅仅是芯片和IP。它还包括材料,用于创建芯片首先,以及时剩下的材料制造过程是完整的。

“可靠性始于供应源和与供应商接触,”特里说布鲁尔的首席执行官布鲁尔科学。“他们必须带来一定程度的质量和功能。所以你需要看看源,与供应商的关系,供应商的期望。在过去,我们从来没有面对面的与供应商的关系。现在我们做的,因为你必须运行数百个测试材料。我们从头开始构建新材料,所以我们需要监控和pre-monitors。如果我们不做,我们没有机会将得到我们需要的可靠性。如果你看摩尔多,材料可靠性的代名词,分析更复杂的和复杂的。”

布鲁尔说,由于公差萎缩,高级节点,并在系统比以前有更多的电子元件,客户要求比过去更低缺陷率。“5十亿分之几可能存在某个地方,但5,我们甚至不知道存在于现实。我们已经从牛顿与5兆分之量子。而且不只是芯片。这是系统集成,可以救主和挑战。”

其中的一些可以在一个系统。”一个系统,您可以修改可靠性,”他说。“所以你可以降低分辨率和仍然得到相同的电脑性能。如果你提供芯片制造商,他们可能希望兆分之。如果你提供一个系统供应商,他们可以更舒适的数量较低。”

所有的这些对汽车电子产品的可靠性有很大影响。但它也提出了一些有趣的问题关于可靠性放在第一位。

“关键的问题是你是否能让它更可靠,以及是否可以容忍不太可靠,“Sanjay Natarajan说,公司副总裁应用材料。“当它是不够可靠吗?你如何让它可靠,甚至我们可以把它分成传统冯·诺依曼人工智能,我们今天的生活。你在谈论有可靠性与数字设备,和你还想规模。这一切优惠如果你没有更多的晶体管和功率效率每两年。如果你没有,你被困。所以你真的谈论如何让事情的存在使他们越来越可靠运行冷却器。有自己的大量收集的挑战。然后,说我们去更brain-inspired的方法。然后你可以不再隐藏数字背后的变异,这是今天我们所做的。今天我们所有的晶体管有变化,但这种变化小于时钟速度,例如。所以晶体管开关可能快,晶体管B可能转换慢,但只要他们所有人在一个时钟周期内完成切换没有人注意到变化。 The digital world has hidden that variation. Now, if you want to go模拟更节能。但是你必须控制变化。我们工作的一部分,因为你不能隐藏变异,现在你必须消除或减少变异。这就是其中的一些综合材料解决方案发挥作用。”

有两个问题创造可靠性在汽车方面的担忧。一个是软电子产品中的错误。另一种是比较经典的类型的错。

“软错误,我们面临的挑战是如何隔离或重新启动芯片的一部分,”库尔特·舒勒说,负责营销的副总裁Arteris IP。“瞬态IP,你想关掉互连的一部分,刷新数据,孤立它,把它关掉,然后重新引导,同步备份。与一个永久的错误,你想隔离,但不重新启动它。你要确保你可以商店使用退化或紧急模式。”

舒勒指出,目前,包装问题导致更多的问题比硅老化和可靠性。(这些都是标准的塑料或陶瓷包,而不是高级包装方法。)

消费者想要什么
可靠性在汽车汽车意味着用户可以依靠他们工作时要求没有任何性能问题,需要维修。随着时间的推移,汽车多长时间不做广告或者是完全的委员会将给用户一个感觉为交通工具的整体可靠性。

“有很多差异在算法假设开车,“杰夫·菲利普斯说,汽车营销主管国家仪器。“一些想要平稳。其他人则专注于100%的安全。有很多需要做的决定等算法,独立的供应链。在所有的可靠性将区别。”

“如果你买一辆车,你通常去品牌亲和力和汽车可靠性的看法,”大卫·霍尔说主要国家仪器产品营销经理。“问题是,随着电气化,可靠性是一个未知数。没有10年的数据(雪佛兰)伏或特斯拉。还有另外一面,也就是服务水平(Uber, Lyft等)。要受更重的判断,用户体验和服务的可靠性比汽车本身。”

霍尔指出,代码运行在传感器融合设备将改变随着时间的推移,。

“芯片级可靠性的担忧,”他说。“大多数问题都是电,他们使用部分没有为汽车设计的。很多今天发生的事情是人们设计一个场景,而不是为汽车设计部分。改变的行业标准化在ISO 26262 ADAS所有汽车模型。一切加速和帮助我们在硬件拥有充分的自主权,但我们也需要这样的软件开发过程。这是发生在朝鲜,随时有一个事故,他们填写一个标准化的表单,用于改变传感器融合算法。这是在亚洲大量授权。在美国不过,汽车制造商不必共享事故数据。”

结论
一般来说,汽车可靠性提高。J.D. Power发现三岁的模型可靠性增长了9%(2015模型,测量所有者在2017年底)。不到三年的时间可能是一个好时机的一个初步评估汽车的可靠性,但20年零缺陷的汽车安全系统预期的一生。总的来说,汽车现在平均142个问题每100辆(PP100)经验。研究中最可靠的车辆达到99到100 PP100。

“车载技术仍然是大多数问题,“J.D.权力报道,“音频/通信/娱乐/导航(ACEN)仍然是一个棘手的类别对车主来说,接受投诉的最高频率。两个最常见的问题与内置的语音识别(9.3 PP100),内置蓝牙连接(7.7 PP100)”。

虽然这对于汽车行业来说是个好消息,仍然有很长的路要走。

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