전자 어셈블리의 제품 신뢰성과 잠재적인 고장 위험을 판단할 때, 엔지니어들이 자주 사용하는 신뢰성 분석 방법은 크게 두 가지입니다.
하나는 핸드북 기반의 MTBF 분석, 즉 평균 고장 간격 분석이며, 다른 하나는 시뮬레이션 기반의 신뢰성 물리 분석 RPA입니다.
엔지니어가 신뢰성 예측을 위해 핸드북 기반 방법에만 의존할 경우 여러 가지 한계가 발생할 수 있습니다.
이 글에서는 핸드북 기반 MTBF만 사용할 때 발생할 수 있는 문제점과, 제품 신뢰성 분석에 시뮬레이션을 함께 적용했을 때 얻을 수 있는 장점에 대해 살펴보겠습니다.
MTBF란 무엇인가?
MTBF는 Mean Time Between Failure의 약자로, 기계 또는 전자 시스템이 정상적으로 작동하는 동안 발생하는 고유 고장 사이의 경과 시간을 예측하는 지표입니다.
MTBF는 과거 부품 데이터를 기반으로 한 경험적 고장률 계산을 사용합니다. 이러한 데이터는 Telcordia SR-332, MIL-HDBK-217과 같은 여러 핸드북에 각각 독립적으로 정리되어 있습니다.
신뢰성 시험에서 핸드북 기반 MTBF 방법에만 의존할 경우 다음과 같은 여러 한계가 발생할 수 있습니다.
1. 제품 고장을 과대 또는 과소 예측할 수 있다
핸드북 기반 MTBF 방법의 한 가지 한계는, 고장률 계산이 생성된 후 고장이 무작위적으로 발생하며 일정한 비율로 일어난다고 가정한다는 점입니다.
그러나 고장이 무작위적으로 발생하고 일정한 비율로 일어난다는 가정이 항상 정확한 것은 아닙니다. 연구에 따르면 이러한 핸드북에서 산출되는 고장률은 핸드북마다 크게 달라질 수 있습니다. 예를 들어 MIL 핸드북과 Telcordia 사이에서도 차이가 발생할 수 있으며, 핸드북에서 계산된 값과 실제 현장 고장 데이터 사이에서도 차이가 나타날 수 있습니다.
더 큰 문제는 이러한 차이가 한 방향으로만 발생하지 않는다는 점입니다. 즉, 고장을 실제보다 과대 예측할 수도 있고, 반대로 과소 예측할 수도 있습니다.
2. MTBF는 모든 설계 결정을 반영하지 못한다
MTBF 분석에만 의존할 때 발생할 수 있는 가장 큰 한계는, 여러 전체 어셈블리 차원의 영향을 직접적으로 반영하지 못한다는 점입니다.
분석을 위한 초기 입력값에는 일반적인 BOM(Bill of Materials, 자재 명세서), 부품 데이터시트, 일반적인 운용 환경에서 확인할 수 있는 부품 정보가 포함됩니다.
하지만 설계가 구체화되면서 중요해지는 더 상세한 입력값은 반영하기 어렵습니다. 예를 들어 상세한 하우징 형상, 보드 레이아웃, 고정 구조 등은 설계 과정에서 엔지니어가 보드의 신뢰성을 평가하는 데 중요한 요소이지만, 일반적인 MTBF 분석에는 직접 입력하기 어렵습니다.
이는 매우 큰 제약입니다. MTBF 분석은 제품 고장에 상당한 영향을 줄 수 있는 중요한 설계 요소를 고려하지 못하기 때문입니다.
예를 들어 응력이 집중되는 마운트 포인트가 민감한 부품과 얼마나 가까운지, 또는 부적절하게 선택된 하우징 재료가 기계적 신뢰성에 어떤 영향을 미치는지와 같은 요소는 실제 제품 고장에 큰 영향을 줄 수 있습니다. 그러나 MTBF 분석만으로는 이러한 설계 특성을 충분히 평가하기 어렵습니다.
3. 환경 입력값과 하중 적용에 제약이 있다
MIL 및 Telcordia 핸드북은 전자 어셈블리가 신뢰성 시험 전에 반드시 특정한 정성적 환경 범주에 할당되도록 정의하고 있습니다.
이러한 환경은 Telcordia 표준에 의해 정의되며, 예를 들어 지상 고정 환경, 지상 이동 환경, 항공 환경 등이 포함됩니다.
각 환경은 전자 부품별 전체 고장률을 결정하는 고장률 수정 계수인 Pi factor와 연결됩니다. 환경의 가혹도가 증가할수록 Pi factor도 증가하며, 이에 따라 부품의 고장률도 함께 증가합니다.
안타깝게도 이 방법을 사용하면 어셈블리에 특정 하중 조건을 적용할 기회가 없습니다.
특정 충격 또는 진동 프로파일이나 운용 환경의 상세한 열 특성을 핸드북 기반 MTBF 분석에 포함하는 것은 어렵거나, 경우에 따라 거의 불가능합니다.
엔지니어는 일반적으로 자신의 사용 사례에 가장 잘 맞는 핸드북 정의 환경을 선택해야 합니다. 하지만 이 과정에서 오류가 발생할 수 있습니다. 핸드북에서 정의한 환경이 모든 구체적이고 복잡한 실제 환경을 충분히 포함하지 못할 수 있기 때문입니다.
신뢰성 시험을 위한 시뮬레이션 기반 신뢰성 물리 분석 RPA의 장점
RPA는 Reliability Physics Analysis의 약자로, 신뢰성 물리 분석을 의미합니다.
RPA는 Physics of Failure, 즉 고장 물리를 통해 개발된 고장 메커니즘 모델과 지식을 적용하여, 고장이 없는 제품과 시스템을 구현하기 위한 엔지니어링 제품 개발 방법론으로 정의됩니다.
RPA를 시뮬레이션과 함께 활용하면, 엔지니어는 제품 고장 위험에 대해 실행 가능한 정보를 얻을 수 있습니다. 이러한 정보는 핸드북 기반 MTBF 수치만으로 얻는 정보보다 더 정확하고 상세한 경우가 많습니다.
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신뢰성 시험에서 RPA가 제공하는 주요 장점 세 가지는 다음과 같습니다.
1. 견고하고 실행 가능한 데이터
신뢰성 물리 방법론은 어셈블리에서 발생하는 물리적 과정의 원인과 결과에 더 집중합니다.
반면 핸드북 기반 MTBF 방법은 비교 목적을 위해 데이터를 하나의 값으로 집계하는 데 더 중점을 둡니다.
RPA는 특정 조건에서 왜 특정 부품이 고장나는지를 더 깊이 분석합니다. 이를 통해 엔지니어는 제품 설계의 다음 반복 단계에 반영할 수 있는 유용하고 실행 가능한 통찰을 얻을 수 있습니다.
또한 RPA는 신뢰성을 평가할 때 특정 형상과 환경 조건을 고려하기 때문에 더 실행 가능한 데이터를 제공합니다.
시뮬레이션 기반 RPA가 없다면, 설계 엔지니어는 보드를 시제품으로 제작하고 물리적으로 시험하기 전까지 잠재적인 설계 문제를 발견하지 못할 수 있습니다.
예를 들어 기계적 충격 이벤트에 대한 FEA 시뮬레이션을 수행하고, 그 결과로 발생하는 보드 변형률을 신뢰성 물리 관점에서 분석하면 고위험 부품을 구체적으로 식별할 수 있습니다.
또한 마운트 포인트를 조정하거나 부품에 언더필을 적용하는 것과 같은 완화 기법을 제안할 수도 있습니다.
RPA의 기본 철학은 엔지니어가 잠재적인 장치 고장의 어떻게와 왜를 더 잘 이해하도록 돕는 것입니다. 이를 통해 이러한 위험을 더 효과적으로 예방할 수 있습니다.
반면 MTBF 방법은 단순히 “이 장치는 이 정도의 비율로 고장난다”라고 말하는 데 그칩니다.
2. 상세한 모델 입력값과 하중 적용
MTBF 분석의 한계 중 하나는 모델 입력값과 하중 적용 조건이 제한적이라는 점입니다.
바로 이 지점에서 시뮬레이션 기반 RPA의 장점이 본격적으로 나타납니다.
시뮬레이션을 활용하면 엔지니어는 제품의 3차원 모델을 구축하고, 부품의 형상과 무게, 보드 장착 조건, 두께와 같은 중요한 매개변수를 포함할 수 있습니다.
또한 설계 프로세스를 한 단계 더 확장하여 하우징이나 기타 지지 구조의 영향을 포함할 수도 있습니다. 반대로 한 단계 더 세부적으로 들어가 개별 부품을 분석하고, 다이 부착 구조나 리드 프레임 형상과 같은 내부 특징이 신뢰성 거동에 어떤 영향을 미치는지도 확인할 수 있습니다.
이러한 특징을 분석에 포함하면 엔지니어는 고장 거동에 영향을 줄 수 있는 요소를 포착할 수 있습니다.
예를 들어 과도하게 구속되거나 충분히 구속되지 않은 어셈블리로 인해 발생하는 과도한 변형률 영역, 시스템의 모드 형상과 고유진동수 등이 이에 해당합니다.
3. RPA는 여러 번의 반복 설계를 가능하게 한다
RPA 시뮬레이션의 마지막 중요한 장점은, 반복적인 특성 덕분에 엔지니어가 설계 프로세스 전반에서 신뢰성을 지속적으로 다시 정량화할 수 있다는 점입니다.
RPA 시뮬레이션은 어셈블리 신뢰성에 직접적인 영향을 줄 수 있는 형상과 특정 사용 환경을 반영할 뿐만 아니라, 설계 변경을 빠르게 반복 검토할 수 있습니다.
예를 들어 마운트 포인트 변경, 서로 다른 환경 조건 적용, 부품 스테이킹 적용과 같은 설계 변경을 빠르게 분석할 수 있습니다.
이러한 분석을 통해 엔지니어는 각 변경 사항이 제품 고장 위험에 어떤 영향을 미치는지 확인하고, 전체 제품 설계에 가장 큰 이점을 줄 수 있는 변경 사항을 결정할 수 있습니다.
이 점이 바로 신뢰성 물리 시뮬레이션을 MTBF 분석만 사용하는 방식과 비교했을 때 매우 강력한 도구로 만들어주는 핵심 이유입니다.
출처 : Ansys 3 Reasons Why You Should Use Reliability Physics Analysis Over Mean Time Between Failure
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