전자제품 디지털트윈 솔루션 및 서비스

전자제품 디지털트윈 프로세스

전자제품 디지털트윈은 신뢰성물리학분석(Reliability Physics Analysis) 기법을 활용하여 신뢰성을 예측합니다. 전통적인 신뢰성 개선은 실 개발품 또는 프로토타입 하드웨어가 준비된 상태에서나 가능했습니다. 실물테스트나 현장고장을 확인하지 않고는 신뢰성 문제가 노출되지 않아 구체적인 검증이나 입증이 어렵다고 생각하기 때문에 아직도 시험만을 고집하고 다른 대안을 찾는 노력이 부족한 것이 현실입니다. 이러한 문제를 해결한 것이 전자제품 디지털트윈입니다. 실물이 없이도 설계도 만으로 컴퓨터상에 가상 디지털트윈으로 시험이나 현장상황을 반영하여 수명과 신뢰성을 예측할 수 있습니다.​​

디지털트윈 신뢰성 프로세스를 도식화

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RPA(신뢰성물리학분석, Reliability Physics Analysis) 도구 Sherlock

RPA 도구 Sherlock 은 신뢰성 물리학 분석이라는 방법론을 상용 시장에서 처음으로 적용한 솔루션입니다. 글로벌 베스트 프랙티스에 기반한 기술이기 때문에 시장친화적이고 소비자 중심적이고 고장메커니즘에 기반한 근본 원인 중심적입니다.

 

신뢰성을 한마디로 정의한다면 “전 수명 기간 동안 요구 품질 수준 만족”(“Quality over Time”)입니다. 즉, 고객이 제품을 사용하는 기대 기간 동안 계속해서 원하는 기능과 성능을 문제없이 발휘할 수 있어야만 고객이 만족하는 제품으로 선택됩니다. 신뢰성이 낮은 제품은 미션 크리티컬 시스템의 핵심요소로서 가치가 없기 때문에, 미션의 성취를 중요시하는 고 신뢰성 제품 응용 환경에서는 사용될 수 없습니다. 자동차, 유도무기, 항공기, 인공위성 같은 전통적인 고 신뢰성 제품 산업분야는 물론, 최근  새로운 시장으로 각광받고 있는 초소형 의료기기, 드론, 웨어러블 기기, 로봇 등의 제품 응용분야에서는 이러한 신뢰성 보장이 필수적으로 요구됩니다.

 

미션의 수행 여부도 중요하지만, 신뢰성 구현을 얼마나 경제적으로 수행할 수 있는지도 중요합니다. 글로벌 시장에서 신뢰성은 물론 가격으로도 고객의 선택을 받고자 하는 자동차산업에서는, 경쟁자보다 낮은 가격으로 고 신뢰성을 구현하고 보증하는 것이 핵심 역량입니다. 기술적으로 더 신뢰성 높은 새로운 제품을 남보다 싸게 만들어야만 합니다. 개발이나 테스트 과정을 단축하고, 최적화된 부품을 사용하고, 다양한 고객 요구나 시장 상황에 신속히 응대하고, 기술적 혁신을 수용하면서도 품질과 신뢰성을 유지해야 하는 것이 과제이자 생존의 문제가 되었습니다.

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주요기능 및 특징 1.png

주요 기능 및 특징
 

  • 글로벌 시장 유일의 전주기 수명곡선

  • 전자제품(Single Point of Failure) 고유 특징

  • 고장메커니즘별 수명예측곡선

  • 부품(패키지), PCB, PWA(보드), LRU 분석

  • SAE J3168 표준 준수

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RPA 도구 Sherlock은 전자제품 디지털트윈으로 이에 대한 해답을 제시합니다. 테슬라와 Space X와 같은 글로벌 기업은 경쟁의 도구로 이러한 기술과 방법론을 초기부터 채택하였고, 고객이 인정하는 신뢰성을 얻었으며, 만족한 고객들로부터 제품과 회사에 대한 Royalty를 얻어가고 있습니다.   

40 : 1

ROI
 

$350.000

시험 건당 절감
 

4

PTC 시험 제거

1.4Mil

​시험비용 절약 총액

RPA 도구 Sherlock을 전원 온도 사이클 (Power Temperature Cycling) 시험과 병행하여 전자적 모듈 분석을 수행함으로써, 재시험을 없애고, 값 비싼 엔지니어 시간, 시험시간, 시장 출시 시간을 줄임

 

RPA 도구 Sherlock 활용 방법

RPA 도구 Sherlock 도구는 설계 신뢰성을 평가하고 검증하는 데 사용할 수 있습니다. 만일 디지털트윈 모델을 기계와 구조해석, 열해석도구와 연동하게 되면 상세한 패키지나 PCB구조, 운영 시 열발산을 반영한 수명해석을 할 수 있습니다. 가속수명시험이나 HALT 시험계획을 수립하는 데 활용할 수도 있고, 제조과정에서 발생하는 위험을 평가하거나 완화하는 목적으로 활용이 가능합니다.

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제조과정 위험 평가 및 제거

시험계획 수립 및 반복시험 제거

 

전자제품 디지털트윈 응용분야

전자화 자동화 지능화의 영향으로 거의 전 산업분야에 걸쳐 전자제품 디지털트윈 응용이 가능합니다. 특히 고 신뢰성이 요구되는 자동차, 우주항공, 국방, 의료등의 분야에서 가장 먼저 활용되고 있습니다. 또한, 스마트폰으로 촉발된 소비자 시장이 자동차를 중심으로 한 고 신뢰성 시장으로 이동하게 되면서 신뢰성에 대한 요구는 새로운 국면을 맞이하고 있습니다. 전자제품은 COTS(Commercial Off the Shelf, 상용품)이 주도하는 시장인데, 그동안 스마트폰중심의 부품공급망이 자율차, 전기차 등의 고신뢰성 부품 공급망으로 바뀌면서 수요의 증가 뿐 아니라 신뢰성 요구요건도 크게 달라지고 있습니다. 

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항공기나 자동차등과 같은 최종 완제품을 만들어 판매하는 기업들은,  고 신뢰성 COTS 전자부품의 수명이 응용환경에서 요구하고 있는 목표수명에 도달하지 못하는 상황에 특히 주목하고 있습니다. 2015년 12월 제정된 SAE ARP 6338 “제한수명 마이크로 회로의 조기마모에 대한 평가 및 완화프로세스 (Process for Assessment and Mitigation of Early Wearout of Life-limited Microcircuits)”는 이런 우려를 반영한 반도체 신뢰성 규정입니다. 반도체를 공급하고자 하는 기업은 이제 응용환경이 요구하는 요구요건을 충족할 수 있다는 보증(시험, 가속모델, 또는 제 3의 방법)으로 완제품을 만드는 기업에게 신뢰성목표충족여부를 입증해야 하게 되었고, 이 과정을 통과하지 못하는 부품 공급기업은 해당 요구요건을 충족하지 못하면 더 이상의 부품공급이 불가능하게 되었습니다.

SAE ARP 6338.png

우주항공 또는 국방분야에서는 국내는 물론 선진국에서도 계리적방법의 MIL-HBK-217 기반의 고장률예측 기법을 아직도 사용하고 있습니다. 그러나 이러한 기법의 정확성이 현장의 고장률과 크게 차이가 나기 때문에 더 이상 무기나 장비조달의 기준으로 사용하지는 못하게 되었습니다. 미국방분야에서는 이에 대한 대안으로 고장물리(Physics of Failure, 신뢰성물리학분석의 이전용어)를 반영하고 있고, 국방조달시 좋은 공급업체의 기준에서 이 기법을 잘 활용하는 기업을 선호하고 있습니다. 국내 국방조달시장에서는 이런 변화된 기준과 검증 방법이 아직  적용되고 있지 않아, 우수한 사용사례가 앞으로도 많이 필요한 실정입니다.

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고장물리 적용시 기대효과

  • 설계 내 신뢰성 선제 반영

  • 시험 전 고장 제거

  • 시험통과 가능성 높임

  • 현장신뢰성 개선

  • 개선된 예지(수명사용분 모니터링)

  • 운영 및 지원비용 절감

신뢰성 베스트프랙티스 (좋은 국방 공급업체 선정 방법 : 미 국방부)

  • 디자인 상태나 성숙도 지표로 핸드북예측에 의존하기 않는 공급업체. 핸드북이나 유사 접근법에 기초한 예측은 역사적으로 매우 부정확하고 매우 부족한 설계 결정으로 나타남 (The contractor does not rely on handbook predictions as an indicator of design status and maturity. Reliability predictions, based on handbooks or similar approaches, are historically highly inaccurate and can lead to very poor design decisions.) 

  • 신뢰성 향상때문에 비용 증가를 요구하지 않는 공급업체.  많은 경우에 상당한 신뢰성 개선은 최소한의 비용으로 달성될 수 있음.  특히, 설계프로세스의 일부로서 신뢰성 개선이 이루어질 경우에. Test-Fix-Test-Fix 프로세스만을 통한신뢰성 개선을 하는 업체는 비용효과 대비 신뢰도 높은 제품을 생성하지 못할 가능성이 높음 (The contractor does not equate increases in reliability to huge increases in cost. In many cases, significant improvements in reliability can be achieved at minimal cost, especially when reliability improvement is addressed as part of the design process. Contractors that see reliability increasing only through a test-fix-test-fix-test process will likely not produce a cost-effective and reliable product.)

  • 잠재적인 고장메커니즘과 고장사이트를 찾아내기 위해 주기적으로 열적 및 진동 분석 수행. 피로분석도구, 유한요소 모델링, 동적 시뮬레이션, 연전달 분석등이 이런 분석에 사용됨. 전반적으로 개발프로세스 초기에 설계에서 많은 고장을 제거하는 통합적인 접근법을 사용 (The contractor routinely conducts thermal and vibration analyses to address potential failure mechanisms and failure sites (i.e., a physics-of-failure approach to reliable design). These analyses would likely include the use of fatigue analysis tools, finite element modeling, dynamic simulation, heat transfer analyses, etc. Overall, the contractor should have an integrated approach to design out many failures early in the development process.)

  • 핵심적인 부하와 스트레스를 특성화. 좋은 설계팀은 부품이 경험하게 될 환경을 특성화할 수 있어야 함. 때로는 추가적인 테스트와 데이터수집이 필요. 주어진 부품이 노출될 환경 또는 사용환경에 대한 합리적인 범위를 알지 못하면 설계팀은 주어진 부품이 신뢰성이 있을지를 확신할 수 없음 (The contractor has characterized the critical loads and stresses. A good design team will ensure that they can characterize the environment that their components will see. Sometimes this will require additional testing and data collection. Without knowing the environment that a given component will see, or at least some reasonable bounds for the usage environment, a design team cannot be confident that a given component will be reliable.)

RPA 도구 Sherlock 은 이러한 산업계 필요성에 대한 해결책을 제공합니다. 부품공급업체가 시험결과나 가속모델을 제공하지 않더라도 완제품 생산업체의 입장에서 해당 부품의 신뢰성 만족여부를 응용 환경 요구 요건에 맞추어 판단할 수 있는 기능을 제공합니다. 전자 패키지내의 주된 고장메커니즘인  전자 마이 그레이션(Electromigration, EM), 시간의존 유전체파괴(Time-dependent dielectric breakdown, TDDB), 고온 캐리어 주입(Hot Carrier Injection, HCI), 바이어스 온도 불안전성(Bias Temperature Instability, BTI) 각각에 대한 전 주기 수명곡선을 IC Wearout 기능을 통해 제공합니다. 물론 시간과 비용이 허락한다면, 완제품 생산업체가 요구하는 응용환경요건에 맞추어 가속수명시험을 수행하여 적합성을 인정 받거나 부품공급업체 자체적으로 확인한 시험데이터와 가속모델을 사용하여 간접적으로 목표수명도달여부를 확인할 수도 있습니다.

수많은 아주 작은 부품에서부터 완제품에 이르는 전 과정을 수백에서 수천개에 이르는 기업들이 공급망을 이루어 자동차와 항공기 같은 제품이 만들어집니다. 특히 전자제품및 구성품이 완성제품에서 차지하는 비중이나 중요도가 높아지는 경우에는, 부품의 신뢰성은 물론이고 보드, 서브시스템, 시스템등으로 공급망의 중간단계 어디에서라도 최종고객의 목표신뢰성이 보장되어야 하게 되었습니다. 전자구성품을 만드는 기업의 입장에서는 이 과정에서 자신만의 고유한 IP(지적자산)이 철저히 보호되어야 합니다. 전자제품의 디지털트윈을 생성하려면 설계도(보통 ECAD)가 필요하고, 신뢰성을 예측하려면 고객사용환경을 프로파일로 만들어 반영할 수 있어야 합니다. 따라서 완성품 기업과 구성품 공급기업간에는 서로간의 고유기능을 살리면서도, 각자의 IP 를 보호하는 장치가 필요합니다. RPA 도구 Sherlock 은 IP를 보호하면서도 협업을 가능하게하는 기능을 가지고 있습니다. 아래 그림은 이 기능을 도식화 한 것입니다.

Sherlock 안전장치모델.png
 

전자제품 디지털트윈 서비스

글로벌 시장에서 지난 10년간 RPA 도구 Sherlock 먼저 적용해 오면서 얻어진 경험과 노하우를 종합한 베스트 프랙티스를 국내 기업들도 활용할 수 있도록 준비된 것이 전자제품 디지털트윈 서비스입니다. 이 서비스를 이용하게 되면, 경험있는 RPA 도구 전문가를 통해 검증된 신뢰성 결과를 빠른 시간 내에 얻을 수 있습니다. 엔지니어가 새로운 기술인 RPA 방법론은 습득하는 데 소요되는 시간을 줄이고 RPA 워크플로우의 처음부터 끝까지를 단계적으로 따라할 수 있게 되어 훈련효과를 높일 수 있을 뿐 아니라, 분석된 제품의 설계, 시험, 해석, 신뢰성 담당자들간에 활발한 협업 기회를 제공합니다. 아래 표는 8가지 디지털트윈 서비스의 종류, 사용목적, 적용사례를 소개한 것입니다.

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신뢰성 부품 라이브러리

전자제품 디지털트윈을 활용하여 신뢰성 예측을 하려면 PCB의 물리적 속성은 물론 부품의 정확한 물리적 속성값들이 필요합니다. 특히, 고장메커니즘과 직접적인 연관이 있는 부품 속성값을 찾고 유지하고 관리하는 것은 예측결과의 정확성을 위해 필수적인 과정입니다. RPA 도구 Sherlock 에서는 이러한 점을 고려하여 내장된 PCB 라미네이트, 솔더, 부품 속성값 추천을 하고 있습니다. 하지만 수백만개의 부품을 수많은 기업들이 공급하는 현실에서, 매일매일 새로 나오는 전자부품에 대한 정확한 속성값을 구하는 것이 데이터시트만으로도 어렵기 때문에 때로는 직접 측정을 할 필요가 생깁니다. 고객이 공급업체의 데이터시트로부터 하나하나 필요한 정보를 찾는 시간과 노력을 줄이는데 도움을 주는 서비스가 있습니다. 즉, 고객이 자신이 원하는 부품목록(제조사/모델번호)을 제공하면 그에 맞추어 신뢰성예측을 곧바로 수행할 수 있는 정확도의 부품 속성값을 정리하여 제공됩니다.

예 :  솔더피로수명 관련 신뢰성주도 속성요소 (빨간색)

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솔더피로수명 관련 신뢰성주도 속성.png

Load Profile 개발

전자제품 디지털트윈을 활용하여 신뢰성 예측을 하려면 환경 요건은 물론 사용자 미션 프로파일을 알아야 합니다. 신뢰성 물리학 분석에서는 대부분의 경우 산업계 표준이나 OEM이 제공하는 요구요건을 반영하여 신뢰성예측을 수행하게 됩니다. 하지만, 자율차와 같이 거의 24시간을 운행해야 하는 경우라면, 이전에 없던 Load Profile 을 개발해 분석에 활용해야 합니다. 또한, 이전과는 달리 다양한 외부 스트레스환경에 전자제품이 노출된 경우에는 실제 현장이나 시험환경을 반영한 Load Profile 을 개발해 적용할 필요가 있습니다. 특히 국방분야에서는 사용되는 무기나 장비의 종류가 다양하고, 전자제품이 부착되는 위치와 외부환경이 다를 뿐 아니라, 수십년이상 장기간 미션을 달성할 수 있도록 해야 하기 때문에 정확하고 다양한 Load Profile 의 확보는 필수적입니다. RPA 도구 Sherlock 은 신뢰성예측을 위해 Load Profile 적용이 필요한데, 이 서비스를 통해 고객은 Load Profile 개발 부담을 줄이고 신뢰성예측 정확도를 높일 수 있습니다.   

자율주행차 탑재 LIDAR 장비 Load Profile.png

다음 예는 국방용 헬리콥터인 UH-60M의 창정비 기준 수명기간과 운영신뢰성 목표와 미션프로파일을 개발해 RPA 도구 Sherlock 에 입력한 결과를 보여줍니다. 개발된 Load Profile이 신뢰성예측에 활용되기 위해서는 RPA 도구 Sherlock 이 요구하는 포맷으로의 변환이 필요합니다. 헬리콥터의 회전을 반영한 Sine-on-Random 프로파일이 변환되어 UH-60M에 탑재된 전자장치의 신뢰성예측을 위해서 개발된 예 입니다.

MIL-HBK-810H 기반 국방용 헬리콜터 Load Profile.pn

예: MIL-HBK-810H 기반 국방용 헬리콥터 Load Profile 개발 (RPA 도구 Sherlock 입력형태)

시험일치성 검증

전자제품 디지털트윈을 활용하여 신뢰성 예측을 하게 되면 1차적으로 시험결과와 비교하여 일치성 검증을 하게 되고, 2차적으로 현장 피드백을 통해 한번 더 일치성 검증을 하게 됩니다. 현장 피트백에 의한 일치성 검증은 DFMEA 관리를 통해 고장원인을 규명하는 과정과 연결됩니다. 즉, 해석된 결과와 시험결과를 비교하여 해석정확도를 높혀갈 수 있고, 이 과정에서 최적화과정을 수행하여 원가절감등을 실현할 수 있습니다. 이 서비스를 통해 가장 경제적이고 효율적인 시험계획을 할 수 있고, 제품 신뢰성과 원가경쟁력을 높일 수 있습니다.   

시험일치성 검증.png

제품 최적화 가능성 (원가절감 등)​

현장의 잠재적 문제 발생 대비 필요
(Peace of Mind)​

디자인 입력값  점검 및 조치
(Garbage In Garbage Out)​​

일치성 세부 비교 분석
(신뢰성 체계 보완 또는 제품설계 개선)  

특성화

전자제품 디지털트윈을 활용하여 신뢰성 예측의 정확도를 높이려면 구성품의 속성값을 최대한 정확하게 반영하는 것이 필요합니다. 전자제품의 구성품은 대부분 표준적인 규격요건을 따르고 있다고 할지라도 복합 재질, 새로운 기술의 반영 때문에 특성화를 하여 신뢰성 예측 정확도를 높이거나 고장 원인을 보다 정확하게 검증하는 것이 필요합니다. 특성화는 성격에 따라 기계적 특성화, 전기적 특성화, 열적 특성화가 있고 특성화를 위한 계측 장비와 기술이 다릅니다. 최근에는 전자제품의 미세하고 복잡한 구조에 잘 맞는 특성화 장비(예, DIC)가 발전하고 있어, 실물특성을 보다 정확하게 반영할 수 있게 되었습니다. 아래 도표는 전자제품의 구성품 기본속성, 실물 반응, 환경요소등 주요 특성화 대상을 목록화 한 것입니다. 이 서비스는 RPA 도구 Sherlock 제조사인 Ansys DfR Solutions 사나 국내 특성화 장비 보유기관과의 연계를 통해서 제공하는 서비스입니다.

특성화 (표).png
DIC 장비를 활용한 평면상 평균병형결과와 열팽창계수 측정.png