Pendahuluan
Prediksi keandalan perangkat semikonduktor merupakan tantangan utama dalam industri elektronik, khususnya pada komponen yang digunakan di sektor-sektor kritikal seperti nuklir dan militer. Metode tradisional seperti MIL-HDBK-217F, Telcordia, dan PRISM masih memiliki keterbatasan, terutama karena ketidakmampuannya mengikuti laju perkembangan teknologi dan material.
Sebagai solusi, artikel ini mengusulkan pendekatan baru yang menggabungkan Physics of Failure (PoF) dan metode statistik. Pendekatan ini tidak hanya memperbaiki akurasi prediksi keandalan, tetapi juga memberi kerangka kerja sistematis untuk menganalisis dan merancang ulang komponen agar lebih tahan terhadap kegagalan.
Mengapa Physics of Failure (PoF) Perlu Dimodifikasi?
PoF adalah metode berbasis akar penyebab kegagalan pada level mikroskopis. Namun, dalam praktiknya, PoF memiliki keterbatasan karena:
- Kompleksitas model MTTF (Mean Time To Failure)
- Kurangnya formulasi universal untuk kegagalan semikonduktor
- Ketergantungan pada data manufaktur yang seringkali tidak tersedia
Oleh karena itu, kombinasi PoF dengan pendekatan statistik memberikan nilai tambah yang signifikan.
Komponen Pendekatan Baru: Gabungan PoF dan Statistik
- Analisis Mekanisme Kegagalan (Failure Mechanism) Artikel mengidentifikasi 10 mekanisme kegagalan utama pada wafer level, seperti:
- Electromigration (EM): Terjadi pada densitas arus tinggi dan suhu tinggi. Dapat menyebabkan open/short circuit.
→ Waktu gagal (MTTF) ditentukan oleh Black’s Equation:
MTTF = A(J^-n) * exp(Eg/kT) - TDDB (Time-Dependent Dielectric Breakdown)
- Hot Carrier Injection (HCI)
- Negative Bias Temperature Instability (NBTI)
- Thermal Fatigue, Stress Migration, Surface Inversion, dll.
- Electromigration (EM): Terjadi pada densitas arus tinggi dan suhu tinggi. Dapat menyebabkan open/short circuit.
- Model Statistik dan Simulasi Untuk melengkapi data fisik, digunakan alat statistik seperti:
- DOE (Design of Experiments)
- Regression Analysis
- Response Surface Models
- Bayesian Modeling
Simulasi dilakukan dengan perangkat lunak seperti SPICE, Cadence, Ansys, dan nanoHUB.
- Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support System) Keputusan akhir dalam desain dan perbaikan diambil dengan mempertimbangkan:
- Data eksperimen & simulasi
- Biaya siklus hidup (LCC)
- Regulasi & risiko teknis
- Faktor non-teknis (kebijakan, waktu rilis produk, dll)
📊 Studi Kasus: Perbandingan Model Prediksi
Data perbandingan prediksi Mean Time To Failure (MTTF) dari berbagai model untuk komponen DC–DC Converter dan Power Supply Unit (PSU) menunjukkan perbedaan hasil yang sangat signifikan. Misalnya, pada suhu 25°C, model MIL-HDBK-217F memperkirakan umur hingga 31,6 juta jam (3.606 tahun), sementara model Telcordia SR332 memproyeksikan angka yang jauh lebih tinggi, yaitu 104,2 juta jam (11.895 tahun). Bahkan model HRD5 memberikan estimasi yang jauh lebih konservatif, yakni hanya 2,46 juta jam (281 tahun). Ketika suhu dinaikkan menjadi 85°C, prediksi juga mengalami perbedaan mencolok, mulai dari 686.771 jam (78 tahun) hingga 57 juta jam (6.525 tahun).
Perbedaan yang ekstrem ini menimbulkan satu pertanyaan penting: model mana yang benar-benar bisa diandalkan? Jawabannya justru terletak pada keterbatasan pendekatan tunggal dalam merepresentasikan kenyataan operasional. Di sinilah pentingnya pendekatan yang lebih presisi dan berbasis fisika seperti gabungan Physics of Failure (PoF) dengan metode statistik. Pendekatan gabungan ini memungkinkan analisis yang mempertimbangkan variabilitas nyata, kondisi lingkungan spesifik, dan degradasi fisik komponen secara langsung, bukan sekadar estimasi berbasis data historis atau asumsi suhu rata-rata. Dalam konteks desain sistem kritis, pemilihan model prediksi yang tepat bukan hanya menyangkut keakuratan teknis, tapi juga menyentuh ranah keselamatan, biaya, dan kepercayaan jangka panjang terhadap suatu produk atau sistem.
📌 Insight Penting:
Perbedaan ekstrem ini memperlihatkan urgensi untuk menggunakan metode yang lebih presisi—yakni metode gabungan yang diusulkan.
Langkah Implementasi: Dari Data Hingga Keputusan
- Deskripsi Komponen & Data Historis
- Menyusun data bahan, layout, arsitektur, dan proses manufaktur
- Analisis Produk Serupa
- Membandingkan dengan perangkat sejenis untuk mendapatkan insight awal
- Indeks Keandalan (Reliability Indices)
- MTTF, failure rate, degradasi % dsb., digunakan sebagai parameter utama
- Analisis Kegagalan
- Menggunakan alat seperti FTIR, SEM, XRF, OBIC, Curve Tracer, dll.
- Eksperimen & Simulasi Paralel
- Menguji di kondisi normal dan ekstrem (accelerated testing)
- Model Arrhenius digunakan untuk menghitung akselerasi kegagalan: AF = exp(Ea/k * (1/T1 - 1/T2))
Keunggulan Pendekatan Gabungan
✅ Lebih Akurat: Kombinasi data fisik dan statistik memperkaya analisis
✅ Efisiensi Biaya: Mengurangi kebutuhan akan pengujian ulang dan recall
✅ Desain Fleksibel: Data dapat diadaptasi untuk item sejenis
✅ Dukungan Pengambilan Keputusan: Sistem pendukung menjadikan proses lebih objektif dan efisien
Tantangan & Keterbatasan
❗ Akses Data Terbatas: Banyak informasi penting disembunyikan oleh manufaktur
❗ Biaya & Waktu: Butuh alat mahal dan proses panjang
❗ Butuh Keahlian Multidisiplin: Tim harus mencakup ahli statistik, fisika material, desain elektronik, dan manajemen risiko
Kesimpulan
Pendekatan modified Physics of Failure menawarkan kerangka kerja komprehensif untuk meningkatkan prediksi keandalan komponen elektronik. Dengan mengintegrasikan analisis deterministik dan probabilistik, pendekatan ini dapat mengungkap akar masalah, mengurangi biaya perbaikan, dan mempercepat pengambilan keputusan.
Namun, pendekatan ini ideal diterapkan hanya pada komponen kritikal bernilai tinggi, seperti di industri nuklir, dirgantara, dan medis. Untuk komponen standar, pendekatan ini mungkin terlalu mahal dan kompleks.
📄 Sumber Artikel : Thaduri, A., Verma, A.K., Gopika, V., Gopinath, R., & Kumar, U. (2013). Reliability prediction of semiconductor devices using modified physics of failure approach. Int J Syst Assur Eng Manag, 4(1), 33–47.