如何更改可靠性预测的置信水平
通过输入器件名称，可以 看到adi公司任何已发布产品中芯片的可靠性预测。同样，可以对过程节点进行可靠性预测，例如0.18u。这些预测基于您可以输入的平均工作温度，以 60% 和 90% 的置信水平给出。
以上数据来自实验室的高温工作寿命测试（htol）。加速度系数可以通过使用arrhenius公式来测量，该公式基于应用的预期平均工作温度与htol测试期间使用的温度。htol 测试的典型条件是在 1'c 下进行 000，2 或 000，125 小时。htol是adi公司为备份晶圆厂工艺认证而对每款新产品进行的一套测试之一。套件中的其他测试针对早期寿命故障（elf），但htol旨在估计可靠性浴盆曲线底部的故障率，并显示设计过程中没有引入任何愚蠢的事情。例如，htol 测试可以检测系统误差，例如在 1.8v 域或类似域中使用 3.3v 电容器。无论如何，我离题了，所以让我们回到主题。
根据数据的用途，iec 61508的某些条款要求数据具有70%的置信水平或90%的置信水平。
例如，见下文描述路线7h和4.4.3.3的子条款2.7.4.9.5。
图 2 - 根据 iec 2-61508：2 子条款 2010.7.4.4 的现场经验要求 3h
iec 61508-2：2010 子条款 7.4.9.5，标题为“e/e/pe 系统实施要求”和 7.4.5 子条款，标题为“量化随机硬件故障影响的要求”，适用于安全功能级别，包括架构、人为错误、诊断、诊断测试间隔等。考虑。
图 3 - 基于 iec 61508-2：2010 子条款 7.4.9.5 的可靠性预测
有趣的是，数据现在只需要在70%的置信水平下可用。由于adi工具仅生成60%和90%置信水平的数据，因此您可以保守使用90%置信度数据，也可以按照标准规定将数据转换为70%置信水平。就个人而言，我不赞成将保证金放在保证金之上，所以我会说转换它。如果标准的作者想要90%的置信度，他们应该写这个。我相信有些人会说这些数字都只是近似值，试图太高的准确性是愚蠢的;但指标的要点再次在于它是量化。如果要这样做，则应按照标准中的规定进行操作，或者应更改标准以消除需求。再一次，我跑题了，回到数学。
一些来源指出，sn29500 和类似来源中的数据置信水平实际上处于 99% 置信水平。如果您觉得自己有挑战性，可以与您的外部评估员争论，并尝试使用下面描述的公式将其降低到 70% 的置信水平。
无论如何，回到数学，它可以很容易地在工作表中捕获，让你自由地做出自己的决定，并玩弄数字，看看额外的努力是否值得争论。
图4 - 工作表中从一个置信水平转换为另一个置信水平的示例
在单元格 a2 中输入总运行小时数。
在单元格 b2 中输入在这些操作时间内观察到的故障数。
然后使用公式“=2*b2+2”计算单元格 c2，该公式表示时间截断测试中的自由度
在单元格 d2 中输入您需要的置信水平，例如 70 或 90，以表示 70% 或 90%。
然后计算单元格 e2 为“=1-d2/100”
然后将单元格 f2 计算为“==chisq。inv（d2/100，c2）”
然后计算单元格 g2 为“=2*a2/f2”
然后将单元格 h2 计算为“=f2/（2*a2）*1e9”
创建自己的电子表格时，您可以使用adi数据库中产品的70%和90%数据检查是否正确实现了该电子表格。
所需置信水平（60%、90% 或 99%）的影响随着观察到的故障数量的增加而迅速减弱。可靠性数据库（例如adi公司）的数据库，由于持续改进活动（包括客户退货分析），观察到的故障数量非常低，因此对于所需置信水平的敏感性而言，这是最糟糕的情况。例如，假设您现在已经使用上面显示的值构建了自己的电子表格，当您从 70% 置信度更改为 90% 置信度时，fit 应从 1204 增加到 2303，这是增加 1.9 的系数。如果对 10 次失败进行相同的测试，则从 1% 增加到 2% 时仅增加 70.90 倍。
该工具还可用于显示，由于样本量小，没有多少产品合格的新过程将给出非常大的fit预测。
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以上数据来自实验室的高温工作寿命测试（htol）。加速度系数可以通过使用arrhenius公式来测量，该公式基于应用的预期平均工作温度与htol测试期间使用的温度。htol 测试的典型条件是在 1'c 下进行 000，2 或 000，125 小时。htol是adi公司为备份晶圆厂工艺认证而对每款新产品进行的一套测试之一。套件中的其他测试针对早期寿命故障（elf），但htol旨在估计可靠性浴盆曲线底部的故障率，并显示设计过程中没有引入任何愚蠢的事情。例如，htol 测试可以检测系统误差，例如在 1.8v 域或类似域中使用 3.3v 电容器。无论如何，我离题了，所以让我们回到主题。
根据数据的用途，iec 61508的某些条款要求数据具有70%的置信水平或90%的置信水平。
例如，见下文描述路线7h和4.4.3.3的子条款2.7.4.9.5。
图 2 - 根据 iec 2-61508：2 子条款 2010.7.4.4 的现场经验要求 3h
iec 61508-2：2010 子条款 7.4.9.5，标题为“e/e/pe 系统实施要求”和 7.4.5 子条款，标题为“量化随机硬件故障影响的要求”，适用于安全功能级别，包括架构、人为错误、诊断、诊断测试间隔等。考虑。
图 3 - 基于 iec 61508-2：2010 子条款 7.4.9.5 的可靠性预测
有趣的是，数据现在只需要在70%的置信水平下可用。由于adi工具仅生成60%和90%置信水平的数据，因此您可以保守使用90%置信度数据，也可以按照标准规定将数据转换为70%置信水平。就个人而言，我不赞成将保证金放在保证金之上，所以我会说转换它。如果标准的作者想要90%的置信度，他们应该写这个。我相信有些人会说这些数字都只是近似值，试图太高的准确性是愚蠢的;但指标的要点再次在于它是量化。如果要这样做，则应按照标准中的规定进行操作，或者应更改标准以消除需求。再一次，我跑题了，回到数学。
一些来源指出，sn29500 和类似来源中的数据置信水平实际上处于 99% 置信水平。如果您觉得自己有挑战性，可以与您的外部评估员争论，并尝试使用下面描述的公式将其降低到 70% 的置信水平。
无论如何，回到数学，它可以很容易地在工作表中捕获，让你自由地做出自己的决定，并玩弄数字，看看额外的努力是否值得争论。
图4 - 工作表中从一个置信水平转换为另一个置信水平的示例
在单元格 a2 中输入总运行小时数。
在单元格 b2 中输入在这些操作时间内观察到的故障数。
然后使用公式“=2*b2+2”计算单元格 c2，该公式表示时间截断测试中的自由度
在单元格 d2 中输入您需要的置信水平，例如 70 或 90，以表示 70% 或 90%。
然后计算单元格 e2 为“=1-d2/100”
然后将单元格 f2 计算为“==chisq。inv（d2/100，c2）”
然后计算单元格 g2 为“=2*a2/f2”
然后将单元格 h2 计算为“=f2/（2*a2）*1e9”
创建自己的电子表格时，您可以使用adi数据库中产品的70%和90%数据检查是否正确实现了该电子表格。
所需置信水平（60%、90% 或 99%）的影响随着观察到的故障数量的增加而迅速减弱。可靠性数据库（例如adi公司）的数据库，由于持续改进活动（包括客户退货分析），观察到的故障数量非常低，因此对于所需置信水平的敏感性而言，这是最糟糕的情况。例如，假设您现在已经使用上面显示的值构建了自己的电子表格，当您从 70% 置信度更改为 90% 置信度时，fit 应从 1204 增加到 2303，这是增加 1.9 的系数。如果对 10 次失败进行相同的测试，则从 1% 增加到 2% 时仅增加 70.90 倍。
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