深度数据方法的可靠性监测先进电子，基于退化作为故障的前兆。
本文描述了一种基于退化作为故障前兆的先进电子产品可靠性监测的深度数据方法。通过将机器学习算法和分析应用于片上监控ip(代理)创建的数据，可以在产品生命周期的所有阶段持续监控IC/系统的健康和性能。在现场条件和应用环境下，对关键参数和故障机制进行实时退化分析，指出了潜在的故障物理，从而可以估计故障发生的时间。通过基于云的分析平台，用户可以提前收到故障警报，并可以采取纠正措施来防止故障。可靠性物理和工程的未来正在从加速寿命测试转向现场故障预测。
本文介绍了用例，包括测试和现场的余量监测，以及2.5D包装退化监测。点击在这里读报纸。
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