전자제품 신뢰성 디지털 트윈은 신뢰성 물리학 분석(Reliability Physics Analysis) 기법을 활용합니다. 전통적인 신뢰성 개선은 실 개발품 또는 프로토타입 하드웨어가 준비된 상태에서나 가능했습니다. 실물 테스트나 현장 고장을 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 RPA입니다. 실물이 없이도 설계도 만으로 컴퓨터상에 가상 디지털 트윈으로 시험이나 현장 상황을 반영하여 수명과 신뢰성을 예측할 수 있습니다.​​

전자화 자동화 지능화의 영향으로 거의 전 산업분야에 걸쳐 전자제품 디지털 트윈 응용이 가능합니다. 특히 고 신뢰성이 요구되는 자동차, 우주항공, 국방, 의료 등의 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 스마트폰 중심의 부품 공급망이 자율차, 전기차 등의 고 신뢰성 부품 공급망으로 바뀌면서 수요의 증가뿐 아니라 신뢰성 요구 요건도 크게 달라지고 있습니다. 

항공기나 자동차 등과 같은 최종 완제품을 만들어 판매하는 기업들은,  고 신뢰성 COTS 전자 부품의 수명이 응용 환경에서 요구하고 있는 목표 수명에 도달하지 못하는 상황에 특히 주목하고 있습니다. 2015년 12월 제정된 SAE ARP 6338 “제한 수명 마이크로 회로의 조기 마모에 대한 평가 및 완화 프로세스 (Process for Assessment and Mitigation of Early Wearout of Life-limited Microcircuits)”는 이런 우려를 반영한 반도체 신뢰성 규정입니다. 반도체를 공급하고자 하는 기업은 이제 응용 환경이 요구하는 요구 요건을 충족할 수 있다는 보증(시험, 가속 모델, 또는 제3의 방법)으로 완제품을 만드는 기업에게 신뢰성 목표 충족 여부를 입증해야 하게 되었고, 이 과정을 통과하지 못하는 부품 공급기업은 해당 요구 요건을 충족하지 못하면 더 이상의 부품 공급이 불가능하게 되었습니다.

우주항공 또는 국방 분야에서는 국내는 물론 선진국에서도 계리적 방법의 MIL-HBK-217 기반의 고장률 예측 기법을 아직도 사용하고 있습니다. 그러나 이러한 기법의 정확성이 현장의 고장률과 크게 차이가 나기 때문에 더 이상 무기나 장비 조달의 기준으로 사용하지는 못하게 되었습니다. 미 국방 분야에서는 이에 대한 대안으로 고장 물리(Physics of Failure, 신뢰성 물리학 분석의 이전 용어)를 반영하고 있고, 국방조달 시 좋은 공급업체의 기준에서 이 기법을 잘 활용하는 기업을 선호하고 있습니다. 국내 국방조달 시장에서는 이런 변화된 기준과 검증 방법이 아직  적용되고 있지 않아, 우수한 사용 사례가 앞으로도 많이 필요한 실정입니다.

전자제품 디지털 트윈을 활용하여 신뢰성 예측을 하려면 환경 요건은 물론 사용자 미션 프로파일을 알아야 합니다. 신뢰성 물리학 분석에서는 대부분의 경우 산업계 표준이나 OEM이 제공하는 요구 요건을 반영하여 신뢰성 예측을 수행하게 됩니다. 하지만, 자율차와 같이 거의 24시간을 운행해야 하는 경우라면, 이전에 없던 Load Profile을 개발해 분석에 활용해야 합니다. 또한, 이전과는 달리 다양한 외부 스트레스 환경에 전자제품이 노출된 경우에는 실제 현장이나 시험환경을 반영한 Load Profile을 개발해 적용할 필요가 있습니다. 특히 국방 분야에서는 사용되는 무기나 장비의 종류가 다양하고, 전자제품이 부착되는 위치와 외부환경이 다를 뿐 아니라, 수십 년 이상 장기간 미션을 달성할 수 있도록 해야 하기 때문에 정확하고 다양한 Load Profile의 확보는 필수적입니다. RPA 도구 Sherlock은 신뢰성 예측을 위해 Load Profile 적용이 필요한데, 이 서비스를 통해 고객은 Load Profile 개발 부담을 줄이고 신뢰성 예측 정확도를 높일 수 있습니다.   

다음 예는 국방용 헬리콥터인 UH-60M의 창정비 기준 수명 기간과 운영 신뢰성 목표와 미션 프로파일을 개발해 RPA 도구 Sherlock에 입력한 결과를 보여줍니다. 개발된 Load Profile이 신뢰성 예측에 활용되기 위해서는 RPA 도구 Sherlock이 요구하는 포맷으로의 변환이 필요합니다. 헬리콥터의 회전을 반영한 Sine-on-Random 프로파일이 변환되어 UH-60M에 탑재된 전자장치의 신뢰성 예측을 위해서 개발된 예입니다.

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

전자제품 디지털 트윈을 활용하여 신뢰성 예측을 하게 되면 1차적으로 시험 결과와 비교하여 일치성 검증을 하게 되고, 2차적으로 현장 피드백을 통해 한 번 더 일치성 검증을 하게 됩니다. 현장 피드백에 의한 일치성 검증은 DFMEA 관리를 통해 고장 원인을 규명하는 과정과 연결됩니다. 즉, 해석된 결과와 시험 결과를 비교하여 해석 정확도를 높여갈 수 있고, 이 과정에서 최적화 과정을 수행하여 원가절감 등을 실현할 수 있습니다. 이 서비스를 통해 가장 경제적이고 효율적인 시험계획을 할 수 있고, 제품 신뢰성과 원가경쟁력을 높일 수 있습니다.