“2021 年汽车产业全面复苏，国际汽车供应链纷纷来台敲门，半导体业者难得的机会来了，产品零缺陷 Zero Defect 是一门槛，您准备好了吗?”
因 COVID-19 疫情各国封城下，2020 上半年车用半导体市场大幅衰退，不过到了 2020 下半年，汽车的需求与生产情况好转、现阶段汽车库存水位低、以及各国对于自驾车法规的逐步制定，将驱使 2021 年车用电子市场大幅成长。
宜特观察，台湾半导体市场也没有闲着，近期国际汽车供应链来台敲门，除了来抢晶圆代工产能，也顺道了解台湾在地汽车零组件供应链，特别是未来电动车、ADAS、自驾车等普及，对于半导体的需求将会快速拉升，然而汽车电子产品的设计制造思维，不若是一般消费性产品“Time to Market”，必须以“Design for Reliability”品质为优先。
当越来越复杂的电子系统应用于汽车中，任一功能失效时，都有机会对驾驶、乘客、附近车辆以及行人引发难以预料的威胁。汽车电子的缺陷，不但对人身安全带来潜藏危机，紧随其后的召回事件也将使企业担负昂贵的认赔责任。因此，减少及预防电子元件缺陷变得至关重要。
汽车制造商（Vehicle Maker）和一级系统供应商（Tier 1）为提高电子产品的品质和可靠性，要求电子元件故障率的等级降至十亿分之一（Parts Per Billion；ppb），因此，在电子产品供应链中推行“零缺陷（Zero Defect）”的概念。
零缺陷（Zero Defect）如何做到？为了让相关汽车电子供应链有所依循，美国汽车电子委员会（Automotive Electronics Council， 简称 AEC）推出一系列的汽车电子规范 （进一步阅读: 六大重点，秒懂车用多芯片模组 AEC-Q104 规范），其中在2020年针对零缺陷（Zero Defect）推出新版 AEC-Q004 指导性方针（Guideline），此方针类似工具书的概念，主要针对 AEC-Q100（IC芯片）、AEC-Q101（离散元件）、AEC-Q102（离散光电元件）、AEC-Q103（MEMS）、AEC-Q104（多芯片模组）以及 AEC-Q200（被动元件）规范中未尽之处做补充。
本次宜特小学堂，将针对 AEC-Q004 基本观念、与 Zero Defect 的六大类工具做一详尽说明。
壹、基本观念
AEC-Q004 对零缺陷（Zero Defect）提供一个策略架构（参见图一），主要目标是将业界最佳的制程、方法和工具，或是元件供应商内部专属的缺陷筛检手法，运用在制程设计、产品设计、生产、以及产品/制造改善等阶段，以达减少缺陷。
适用对象则包括，符合 AEC-Q100（IC芯片）、AEC-Q101（离散元件）、AEC-Q102（离散光电元件）、AEC-Q103（MEMS）、AEC-Q104（多芯片模组）以及 AEC-Q200（被动元件）规范的半导体产品。
▲图一：Automotive Zero Defects Framework（图片来源：AEC-Q004）
贰、Zero Defect 架构之应用
此架构提供了一套工具，半导体供应商可以利用这些工具来检测、减少和消除缺陷。供应商可以与半导体元件使用者进行协议，考虑到有效性、易用性、可用性和成本等等，选择架构中的工具加以组合，进而达成客户对产品的期望与要求。
为达零缺陷的目标，此架构将工具分为六大支柱（参见图二），包括一、产品设计阶段（Product Design）；二、制造阶段（Manufacturing）；三、测试阶段（Test）；四、应用及能力（Application and Capability） ；五、持续改善手法（Continuous Improvement Methods）；六、问题解决（Problem Solving），分别使用于电子元件开发设计、制造、测试、产品应用、改善手法及问题解决等阶段。以下内文针对各工具进行简易说明。
▲图二：零缺陷架构的六大支柱
一、产品设计（Product Design）
1.设计阶段的失效模式与影响分析（Design Failure Mode and Effect Analysis，简称 DFMEA）
DFMEA 用于识别设计阶段潜在的故障模式及其对系统与应用中产品的影响，评估风险指数“严重度（Severity）、发生度（Occurrence）、侦测度（Detection）”，确定可能的真因并采取控制措施，FMEA 亦为 IATF 16949 五大核心工具之一（参见图三）。 (进一步阅读: 了解三大面向，顺利取得IATF 16949汽车品质管理系统证书)
▲图三：IATF16949 五大核心工具
2.备援（冗余）机制（Redundancy）
指具有相同功能之单元或组件的备用系统。基于失效安全的考量，用于无缝替换故障的单元或组件，延长系统顺利运作到出现失效的时间。
3.内建自我测试（Built-in Self-Test，简称 BIST）
内建自我测试功能（BIST）是在积体电路中加入自我检测的技术，一般使用于高复杂性的元件。在开发阶段和批量生产中，利用该检测电路测试元件之功能、参数或两者，降低对外部自动测试设备（Automatic Test Equipment，简称 ATE）的依赖以及测试成本，并缩短上市时间（Time to Market，简称 TTM）。
4.可测试设计（Design for Test）
使用于高复杂性的元件，在合理的时间内测试尽可能多的节点（nodes），从而在测试过程中提供最大的故障覆盖率。简单来说，就是在量产前，利用测试程式（Test Program）去测试无法察觉或潜在的故障，如果测试能够发现所有潜在的故障，其覆盖率越高，IC 产出的错误（Bug）就越少。
5.分析设计（Design for Analysis）
为避免高复杂性的元件无法找到缺陷，从电路设计阶段着手，允许直接观察和控制嵌入式及底层电路，以便找出故障的电路及执行物性故障分析（Physical Failure Analysis；PFA）。
6.可制造性设计（Design for Manufacturability）
在电路设计上通过更大的设计余裕度（design margins），使零件的制造更具可重复性和复制性，以减少制程缺陷对产品的影响，进而提高产品产量和质量。
7.可靠度设计（Design for Reliability）
可靠度设计可以提供预估元件可靠度寿命的能力。在不牺牲性能的前提下，透过电路、布局或结构面来防止可靠度问题。
8.仿真模拟及模型建立（Simulation and Modeling）
仿真模拟是一种对最终产品或其一部分的功能和可靠性表现进行模拟的方法。该方法使用制程元素模型、封装物理/材料模型及设计准则，验证产品在整个生命周期中的功能性及表现。与仅在实际产品上进行验证相比，仿真模拟可以提供更多样的参数变化。
9.特性分析（Characterization）
借由观察元件的温度、电压、频率、安全机制等参数特性，了解元件的制程属性、表现、限制，用以建立该产品的制程规格限制及规格书。此部分亦符合 ISO26262 对于产品功能安全设计的要求。
二、制造（Manufacturing）
1.制程阶段的失效模式与影响分析（Process Failure Mode and Effect Analysis，简称 PFMEA）
PFMEA 用于识别生产阶段潜在的故障模式及其对系统与应用中产品的影响，评估风险指数“严重度（Severity）、发生度（Occurrence）、侦测度（Detection）”，确定可能的真因并采取控制措施，FMEA 亦为 IATF16949 五大核心工具之一。
2.变异统计分析（Statistical Analysis of Variance）
运用统计手法将制程中的变数（如：制程参数）进行分析，此变数会与产品的特定电性或其他参数有关。由数据中发现的变异性分可为系统性因素和随机性因素。借此方法调配制程参数或产品特性，以实现最佳的良率、功能或可靠性。
3.控制计划（Control Plan）
控制计划概述产品/制程的特性以及相关的制程变量，确保产品能力达到目标或标准值，且随时间推移可保持其稳定性。例如 Cpk 是控制计划中用于测量稳定性的一种方法。控制计划包含遇到偏移时所需采取的措施，如：品质异常矫正执行计划（Out of Control Action Plan，简称 OCAP）。
4.统计制程管制（Statistical Process Control）
统计制程管制（SPC）主要利用管制图（Control Chart）与制程能力分析（Ca, Cp, Cpk）…等统计方法，即时监控产品的生产流程、搜集资料，发掘制程中之异常，找出变异的原因、提出对策且立即改善制程，进而保持品质和参数稳定性。
5.批次验收（Lot Acceptance Gates）
针对批次成品进行取样测试，以确定该批产品是否适合进一步制造或出货给客户。
6.稽核-管理系统、制造过程和产品（Audits–Management System, Manufacturing Process and Product）
稽查或审核是否按照 IATF16949 等车用行业标准，确保品质管理系统、制程与产品检验相关规范的维持、发展及改进。
三、测试（Test）
1.零件平均测试（Part Average Testing）
一个用于设计、分析、控制制造和测试参数（电性或物理）的系统，以监控产品品质。利用紧缩规格以更严谨的品质提升可靠性，意即把分布中的异常元件（outlier）从所有产品中剔除的统计方法（参见图四）。
▲图四：Guidelines for Part Average Testing（图片来源：AEC-Q001）
2.统计良率分析（Statistical Bin Yield Analysis）
2.统计良率分析（Statistical Bin Yield Analysis）
利用统计方法，在晶圆测试（wafer sort）阶段统计、分析特定关键测试参数（Bin），设定某一个失效参数（fail bin）的数量及良率的条件，用以做品质卡关的动作，确保产品的品质和可靠度。
3.数据收集、存储和检索（Data Collection, Storage and Retrieval）
数据资料的测量、存储、归档及检索。可用于解决可靠性与产品制造相关的问题。快速的数据取用性将加快问题的控制及改善，并允许快速的风险评估，成为品质改进的基准。
4.筛选（Screens）
测试筛选是用来确保产品表现及稳健性（Robustness）的工具，防止由缺陷所引起的故障机制。
四、应用及能力（Application and Capability）
1.行业标准（Industry Standards）
提供一标准测试方法适用于供应商及用户，并针对设备、制程和材料提出行业基准。
2.环境应力测试（Environmental Stress Testing）
利用测试验证找出产品在设计、制程或封装中的弱点，确保产品满足供应商和用户之间对于品质和可靠度的要求。测试验证透过物理、机械、电气和环境应力等加速手法，使潜在磨耗和缺陷问题提早浮现。
3.应力强度分析（Stress-Strength Analysis）
应力强度分析是一种使用“测试至失效（Test to fail）”的原理，并分析所得到的故障分布数据，进而决定对于特定应用之设计及制程余裕度（margin）。
- 系统工程（Systems Engineering）
此为系统设计与使用者应用面保持一致的方法。系统工程的实践涉及将用户需求转换为系统要求，然后可以通过建构和设计来实现。要实现零缺陷目标，需要考虑系统级结构，以纳入可靠度设计（Design for Reliability，简称 DfR）、可制造性设计（Design for Manufacturability，简称 DfM）和测试设计（Design for Test，简称 DfT）。在开发的早期，产品规格和验证计划必须确保满足系统要求。此外，具有功能安全（Functional Safety）要求的产品已定义了包含系统工程的标准，如：ISO26262 V model（参见图五），以达到各车辆安全完整性等级（Automotive Safety Integrity Level，简称 ASIL）相应的功能安全设计之故障指标（Fault Metric），及诊断覆盖率（Diagnostic Coverage）允收标准。
▲图五：V model （图片来源：ISO 26262: 2018）
5.产品降额定（Product Derating）
小于制造商/供应商指定之规格或操作范围内使用产品的方式。将元件上的电、热、机械应力降低到低于额定值的水平，用于延长元件的寿命、增加可靠性，有助于保护元件免受意外的应用异常。
五、持续改善手法（Continuous Improvement Methods）
1.晶圆级制程监控（Wafer Level Process Monitoring）
于制造初期快速测试特定的故障机制（如：TDDB、HCI、BTI、EM等），进行修复、报废有缺陷的晶圆或批次，及早发现潜在问题，透过分析与控制特定的故障机制，为分析和筛选提供统计参考依据。
2.制程及产品改进（Process and Product Improvements）
为解决根本问题（Root Cause）或基于制程与设计的持续改善，对材料、制程或嵌入式软件(硬件)进行更改，以提升产品功能、产量及可靠性，但应注意风险管理，例如：FMEA 更新。
3.产品可靠度监控（Product Reliability Monitoring）
定期对代表性样品进行可靠度测试，目的是监控制程是否发生偏差，造成产品的缺陷，提供解决方案并进行修正，以降低后续生产产品发生异常之风险。
4.缺陷监控（Defect Monitoring）
实现零缺陷取决于所有供应商在半导体产品层面的共同努力，而达成零缺陷的成功关键在于监控与消除缺陷。缺陷可能会受到许多不同的影响，包括制程、设备、环境和人为因素。故缺陷监控是在整体生产流程的关键阶段中，定期观察或检查生产材料品质的过程，含括电气量测、目检…等。借此提高良率和可靠性，以降低早期现场故障，避免能够轻松解决的问题愈演愈烈。
六、问题解决（Problem Solving）
1.问题解决技巧（Problem Solving Techniques）
通过识别真因（Root Cause）、遏制和纠正产品及制程问题，验证问题是否得到解决以及防止问题再次发生。另外还可以作为报告工具，为客户记录问题，例如：8D 报告、鱼骨图（Fishbone）、失效树分析（Fault Tree Analysis）等。
2.故障分析程序（Failure Analysis Process）
当汽车制造链中的任何层级发生故障时，终端客户可以要求其供应商进行故障分析（Failure Analysis；FA）。故障分析是确认故障原因的过程，此过程中涉及收集和分析大量数据，找出明确的故障原因后，采取相应的遏制和纠正措施，以防止再次发生。分析程序应先由非破坏的电性故障分析（Electrical Failure Analysis；简称 EFA）着手，确认故障后再进行破坏性的物性故障分析（Physical Failure Analysis；简称 PFA）。
参、结语
与以往相比，现今的汽车工程环境中，是由半导体元件与高复杂度的系统相互依存在一起，每辆车在技术上都更加先进。因此，减少缺陷对于所有制造商来说都是极其重要的努力标的，但采取“零缺陷计划”显著提高了技术、品质及成本等门槛。
零缺陷的产生来自于预防的概念，如果选择零缺陷策略，那么运作及思维模式必须变化，从各自独立运行或是沟通甚少的单位，转变为跨部门的网络式系统思维，串联并共享资讯，以更全面的方法来解决缺陷问题。
宜特建议往零缺陷方向努力的供应商，除了符合 AEC-Q 系列规范外，在设计阶段可运用 ISO26262 对于功能安全设计的要求，于制造与出货阶段，符合 IATF16949 以降低品质变异。宜特拥有汽车电子可靠度验证与体系面辅导服务的丰富经验，若您有车规验证、ISO26262 及 IATF16949 辅导需求，想要更进一步了解细节，欢迎洽询 +886-3-579-9909 分机 1068 邱小姐│Email: marketing_tw@istgroup.com
（图片来源：宜特科技）
