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Méthodologie de Fiabilité Prévisionnelle FIDES
Bilan et Perspectives
Atelier « Capitalisation des données pour la fiabilité électronique et mécanique »
SIA Suresnes - 30 mai 2018
Michel GIRAUDEAU - NB6 - Co-animateur du GTR FIDES IMDR
FIDES
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2 « Capitalisation des données pour la fiabilité électronique et mécanique »- SIA Suresnes -30/05/2018 Méthodologie de Fiabilité prévisionnelle FIDES, Bilan et Perspectives
Sommaire
Création de FIDES
Modélisation de FIDES
Retour d’Expérience
Développements en cours
Normalisation internationale
Supports de la méthodologie
Conclusions
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3 « Capitalisation des données pour la fiabilité électronique et mécanique »- SIA Suresnes -30/05/2018 Méthodologie de Fiabilité prévisionnelle FIDES, Bilan et Perspectives
Qu’est ce que FIDES ?
Méthodologie de fiabilité prévisionnelle pour les Systèmes Electroniques
Résultat d’une étude démarrée en 2001 pour la DGA et cofinancée par 8 sociétés
Méthodologie qui prend en compte les processus industriels de la spécification du système à son exploitation
Norme française depuis 2005 (UTE C-80811), disponible en anglais et mise à jour en 2011
Normalisation internationale sous la référence IEC 63142 en cours
Un GTR IMDR FIDES existe depuis 2007 pour maintenir et développer la méthodologie✓ Domaines représentés : Aéronautique, Défense, Espace, Ferroviaire, Puissance, Automobile, Universitaire, Laboratoires
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4 « Capitalisation des données pour la fiabilité électronique et mécanique »- SIA Suresnes -30/05/2018 Méthodologie de Fiabilité prévisionnelle FIDES, Bilan et Perspectives
Le guide FIDES
Ce guide répond à deux besoins :
Disposer de prédiction de fiabilité réalistes durant les phases de conception Système
Fournir un processus d’ingénierie de la fiabilité et des outils pour évaluer la fiabilité d’un équipement
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5 « Capitalisation des données pour la fiabilité électronique et mécanique »- SIA Suresnes -30/05/2018 Méthodologie de Fiabilité prévisionnelle FIDES, Bilan et Perspectives
Pourquoi FIDES ?
Recueils de Fiabilité existants inadaptés MIL-HDBK-217 obsolète
Ne couvrent pas les technologies actuelles des composants,
Ne prend pas en compte l’état de l’art des lois d’accélération physique
Plus maintenue depuis 1995
IEC 62380 TR Ed.1 (RDF 2003) Annulée depuis 2017 Non adaptée aux profils de vie complexes, ou
environnement sévère (humidité, vibration,…,),
Ne différencie pas les différents fabricants,
Données non mises à jour depuis 2003.
Fusionnée avec l’IEC 61709 mais sans les Lambda de base
Enjeux Economiques et de Sécurité✓ fiabilité prévisionnelle réaliste pour garantir la tenue des engagements contractuels SdF et le dimensionnement correct du système de soutien
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6 « Capitalisation des données pour la fiabilité électronique et mécanique »- SIA Suresnes -30/05/2018 Méthodologie de Fiabilité prévisionnelle FIDES, Bilan et Perspectives
ComposantsProcessus
Causes racines des défaillances et impact du processus
Causes racines des défaillances du systéme
ExploitationActivités support
Intégration système
ProductionConception
Specification
Répartition des défaillances du processus industriel par rapport au cycle de vie
Impact du processus industriel✓ EX peut représenter 70% des défaillances qui sont à prendre en compte
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7 « Capitalisation des données pour la fiabilité électronique et mécanique »- SIA Suresnes -30/05/2018 Méthodologie de Fiabilité prévisionnelle FIDES, Bilan et Perspectives
Modelisation globale FIDES
Classification technologique
des composants
Profil de viedu Système
Impact du Processus Industriel
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Audit sur le cycle de vie FIABILITE
TECHNOLOGIE
PROCESSUS UTILISATION
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8 « Capitalisation des données pour la fiabilité électronique et mécanique »- SIA Suresnes -30/05/2018 Méthodologie de Fiabilité prévisionnelle FIDES, Bilan et Perspectives
Modèle global de fiabilité FIDES (1/2)
FIDES utilise la physique des défaillances - Physics of Failure (PoF)
Modèle du taux de défaillance en défaillance/heure :
ΠΠλλ ProcessPMPhysical
P Process (Qualité & contrôle) :• Spécification• Conception• Fabrication carte• Intégration Système• Maintenance• Activité support
P Part Manufacturing :• Qualité fabricant• Complexité du composant• Expérience avec le fournisseur
Taux de défaillance intrinsèque :• Stress physique• Technologie
Représente un modèle principalement additif incluant des contributeurs physiques et technologiques pour la fiabilitéPhysical
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9 « Capitalisation des données pour la fiabilité électronique et mécanique »- SIA Suresnes -30/05/2018 Méthodologie de Fiabilité prévisionnelle FIDES, Bilan et Perspectives
inducedons contributi Physical
on accelerati0Physical ΠΠλλ
λ0 = taux de défaillance de base aux conditions de référence( dépend de la technologie)
Facteurs d’accélération (stress normaux)P ThermiqueP ElectriqueP Tcy: cycle de Température P MécaniqueP RH : Humidité RelativeP Chimique
Stress Induits (overstress)P Placement: Influence de l’emplacement du composant (ex : interface)P Application : Environnement d’utilisation (ex : type de véhicule)P Durcissement : prise en compte à la conception des overstressP Sensibilité : technologie, sensibilité aux overstress
Modèle global de fiabilité FIDES (2/2)
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10 « Capitalisation des données pour la fiabilité électronique et mécanique »- SIA Suresnes -30/05/2018 Méthodologie de Fiabilité prévisionnelle FIDES, Bilan et Perspectives
Lois d’accélération des modèles FIDES
10
Stress
Physique
Loi Pacceleration
Thermique Arrhenius
Cycle
Thermo-
mécanique
(Boîtier)
Norris
Landzberg
(coffin Manson)
Cycle
Thermo-
mécanique
(Joint
brasé)
Norris
Landzberg
(coffin Manson)
Vibration Inverse Power
Law
Humidité Peck
0
273T
1
293
10.711604exp
componentj
273T
1
313
11414exp
20
ΔT
2
,2)min(θ
t
N12
cyclingmax
1,9
cycling3
1
cy
annual
cy-annual
273T
1
313
11414exp
20
ΔT
t
N12
cyclingmax
4
cycling
annual
cy-annual
1.5
RMS
0.5
G
0
273T
1
293
10.911604exp
70
RH
ambient-board
4,4
ambient
Lois d’accélération utilisées : Exemple pour un circuit intégré
Operating phase
Non-operating phase
Operating phase
Non-operating phase
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11 « Capitalisation des données pour la fiabilité électronique et mécanique »- SIA Suresnes -30/05/2018 Méthodologie de Fiabilité prévisionnelle FIDES, Bilan et Perspectives
Défauts de fabrication Pannes arrivant tôt dans le cycle de vie => Weibull
Présents sur une faible proportion de composants
Type de défaut variable dans le temps=> Impossible à modéliser finement
Défauts de conception Vieillissement prématuré => Weibull
Présents sur tous les composants
Défauts corrigés au cours de l’exploitation
Occurrence Faible=> Impossible à modéliser car mécanisme de défaillance non prévu
Lot défectueux Provoque un vieillissement prématuré=> Weibull
Présent uniquement pour les composants du lot incriminé => Impossible à modéliser à l’avance
Que prend FIDES en compte ? 1/2
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12 « Capitalisation des données pour la fiabilité électronique et mécanique »- SIA Suresnes -30/05/2018 Méthodologie de Fiabilité prévisionnelle FIDES, Bilan et Perspectives
Pannes dues à une surcharge accidentelle Pannes pouvant arriver n’importe quand
Présentes sur une faible proportion de composants
Mécanismes variables dans le temps
=> Modélisable
Pannes dues à une faiblesse de composants Se traduit généralement par une dégradation prématurée
Présentes sur peu de composants
Défauts jamais identiques
=> Difficile à modéliser, modélisé par une loi exponentielle
Pannes dues au vieillissement
Présentes, à terme, sur tous les composants
=> Modélisable par une loi de Weibull
Modélisation avec loi exponentielle (Défauts catalectiques)
Que prend FIDES en compte ? 2/2
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13 « Capitalisation des données pour la fiabilité électronique et mécanique »- SIA Suresnes -30/05/2018 Méthodologie de Fiabilité prévisionnelle FIDES, Bilan et Perspectives
▌On peut distinguer 2 catégories de pannes :
Celles qui concernent la physique de défaillance Pannes composants faibles.
Vieillissement
Celles qui concernent le cycle de vie d’un produit Défaut de fabrication
Défaut de conception
Pannes dues à des surcharges
Défaut de lots de composants
Spécification Conception Fabrication ExploitationIntégration
Cycle de vie d’un produit
Modélisation FIDES
π
Σ
Contributeurs multiplicatifs
Contributeurs additifs
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14 « Capitalisation des données pour la fiabilité électronique et mécanique »- SIA Suresnes -30/05/2018 Méthodologie de Fiabilité prévisionnelle FIDES, Bilan et Perspectives
Principe général de construction des modèles 1/2
Base de
données
analyses de
défaillances
Industriels
Listes et répartition des modes de
défaillances
ex: Court-Circuit, 50% Circuit
Ouvert 20% , Dérive 30% …
Pour une technologie donnée
Mécanisme de défaillance associé
ex: Corrosion; Rupture mécanique…
Stress Physiques mis en œuvre
Ex: Température; Humidité; Vibration
Taux de défaillance dans environnement de
référence : Ex : 20 10-9déf/h à 20 °C
Calibration
du modèle
Lois
d’accélération à
prendre en
compte
Technologie à modéliser : ex Résistance
Modèle
calibré
Modèle générique
FIDES
ΠΠλλ ProcessPMPhysical
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15 « Capitalisation des données pour la fiabilité électronique et mécanique »- SIA Suresnes -30/05/2018 Méthodologie de Fiabilité prévisionnelle FIDES, Bilan et Perspectives
Principe général de construction des modèles 2/2
Construction d’un modèle
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16 « Capitalisation des données pour la fiabilité électronique et mécanique »- SIA Suresnes -30/05/2018 Méthodologie de Fiabilité prévisionnelle FIDES, Bilan et Perspectives
FIDES a été utilisé par de nombreuses Sociétés depuis 2004
Mesure de la précision des prédictions de fiabilité par rapport aux fiabilité opérationnelle Etude lancée par la DGA : le PEA REX
Activités réalisées : Collecte de données et mesure de la fiabilité
opérationnelle au niveau Equipement
Analyses de défaillance sur une sélection de composants représentatifs des familles de composants électroniques
Comparaison des fiabilités prédites et observées au niveau équipement, sous-ensembles et famille de composants
Retour d’Expérience FIDES : le PEA REX
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17 « Capitalisation des données pour la fiabilité électronique et mécanique »- SIA Suresnes -30/05/2018 Méthodologie de Fiabilité prévisionnelle FIDES, Bilan et Perspectives
Retour d’Expérience FIDES : le PEA REX
Société/Entité
Nombre de Produits/
Equip.
Rapport sur les MTBF
Mesuré / Prédit(MIL-HDBK
217F ajustée)
Mesuré/ Prédit(FIDES)
Société -1 6 7.1 1.0Société -2 1 12.4 2.2Société -3 2 3.0 0.7Société -4 4 1.1 0.4
Analyse du retour d’expérience : Benchmark sur les prédictions de MTBF
MIL-HDBK-217 par rapport à FIDES
“PEA REX” Chiffres Clefs
Période d’observation (mois) 24
Nombre d’équipements : (Terre /Air/Mer ) analysés 14
Nombre de cartes et modules 5200Nombre de composants électroniques 28 900 k
Nombre d’heures cumulées 500 000 000 k
Nombre de retours clients 1325Nombre de défaillances confirmées 438Nombre d’analyses de défaillances réalisées 370
Meilleures prédictions pour FIDES, par rapport à la MIL-HDBK-217
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18 « Capitalisation des données pour la fiabilité électronique et mécanique »- SIA Suresnes -30/05/2018 Méthodologie de Fiabilité prévisionnelle FIDES, Bilan et Perspectives
Familles de composants0 FIDES
(10-9 F/h)REX
(10-9 F/h)
Rapport
REX /
Prédit
CI Microprocesseur 0,668 2,03 3,0
CI Programmable 0,714 2,08 2,9
CI Memoire 0,283 1,19 4,2
IC Analogique et Puissance 0,427 0,39 0,9
Transistor 0,047 0,16 3,4
Resistance Fixe & Variable 0,026 0,01 0,5
Condensateur 0,161 0,06 0,4
Self & transformateur 0,078 0,20 2,5
Comparaison entre le retour d’expérience et les prédictions FIDES au niveau familles de composants ( 8 principales des 36 analysées)
Retour d’Expérience FIDES : le PEA REX
Au niveau famille de composants, les rapports obtenus sont satisfaisants
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19 « Capitalisation des données pour la fiabilité électronique et mécanique »- SIA Suresnes -30/05/2018 Méthodologie de Fiabilité prévisionnelle FIDES, Bilan et Perspectives
Développements en cours : le PEA PISTIS (1/2)
Motivations:
Pas de retour d’expérience sur les dernières technologies mises sur le marché
Précision des prédictions de fiabilité incertaine
Voire, modèles inexistants
Besoins des nouveaux systèmes => haut niveau de performance et une efficience de la thermique
Utilisation des technologies émergentes => décroissance des marges de fiabilité
Durée de vie potentiellement limitée en environnement sévère pour les nouvelles technologies émergentes
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20 « Capitalisation des données pour la fiabilité électronique et mécanique »- SIA Suresnes -30/05/2018 Méthodologie de Fiabilité prévisionnelle FIDES, Bilan et Perspectives
Développements en cours : le PEA PISTIS (2/2)
Objectifs :
Mettre à jour le guide FIDES
Fournir de nouveaux modèles et paramètres pour les technologies émergentes , en incluant les effets d’usure. Tests de longue durée (> 2 ans) réalisés sur :
DSM : Deep SubMicron technologies (FPGA, SDRAM et Mémoires Flash ,
GaN puissance, hyperfréquence
MOSFET & IGBT.
Niveau de stress des tests :niveaux extrêmes des profils de vie
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21 « Capitalisation des données pour la fiabilité électronique et mécanique »- SIA Suresnes -30/05/2018 Méthodologie de Fiabilité prévisionnelle FIDES, Bilan et Perspectives
THALES Global Services SASTHALES Research & TechnologyTHALES Communications & Security SASTHALES Air Systems SASTHALES Airborne Systems SASTHALES Avionics SASTHALES Underwater Systems SAS
SAFRAN Electronics & DefenseSAFRAN Electrical & Power
MBDA France
Rouen
Bordeaux
Airbus Operations SAS
PEA PISTIS : le consortium
Une étude collaborative sous l’égide de la DGA cofinancée à 50% par les industriels
Démarrée en septembre 2015, pour une durée de 4 ans
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22 « Capitalisation des données pour la fiabilité électronique et mécanique »- SIA Suresnes -30/05/2018 Méthodologie de Fiabilité prévisionnelle FIDES, Bilan et Perspectives
Les outils FIDES (1/2)
Outil indispensable Compte tenu de la richesse des modèles et le nombre
important de composants d’un système, l’utilisation industrielle de FIDES requière un outils
Outils du commerce Reconnaissance internationale par le développement de
modules FIDES pour des logiciels commerciaux étrangers WINCHILD PREDICTION – PTC (USA)
RAM COMMANDER –ALD- (ISRAEL)
FIABILITY- DEKRA (FRANCE)
CARE –BQR- (ISRAEL)
ISOGRAPH – (UK)
RELIASOFT (USA)
ITEM (UK)
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23 « Capitalisation des données pour la fiabilité électronique et mécanique »- SIA Suresnes -30/05/2018 Méthodologie de Fiabilité prévisionnelle FIDES, Bilan et Perspectives
Les outils FIDES (2/2)
L’outil FIDES ExperTool
Développé dans le cadre d’un projet IMDR et diffusé gratuitement, l’outil Expertool permet de réaliser des calculs de fiabilité
Caractéristiques principales
Utilise des fichiers d’entrée et de sortie Excel
Supporte les versions FIDES 2004 et 2009
Téléchargeable sur le site FIDES
Libre de droit d’utilisation
Adapté à :
l’usage de PME pour des petits projets
L’expérimentation de la méthodologie
Développé et maintenu par la société LGM
Appel a souscripteurs pour mise à jour de l’outil avec le nouveau guide FIDES 2019
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24 « Capitalisation des données pour la fiabilité électronique et mécanique »- SIA Suresnes -30/05/2018 Méthodologie de Fiabilité prévisionnelle FIDES, Bilan et Perspectives
Développements en cours : ESA ITT-8811
Etude ESA ITT-8811: « New ReliabilityPrediction Methodology Aimed at SpaceApplications » Adaptation de FIDES pour le domaine spatial
Adaptations principales proposées: Un PI process adapté au domaine spatial Un PI Part Manufacturing adapté aux composants
utilisés par le spatial Profil de vie Spatial
Démarrée en Septembre 2017 pour une durée de 2 ans Constitution du consortium:
MATRISK THALES ALENIA SPACE SAS AIRBUS DS SAS SERMA TECHNOLOGIES SAREL Consult
Au terme de l’étude, ce sont tous les programmes spatiaux européens qui devront utiliser cette nouvelle méthodologie
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25 « Capitalisation des données pour la fiabilité électronique et mécanique »- SIA Suresnes -30/05/2018 Méthodologie de Fiabilité prévisionnelle FIDES, Bilan et Perspectives
FIDES Normalisation internationale
Au niveau Européen
FIDES a été reconnue comme meilleure pratique pour les calculs prévisionnels de fiabilité par l’European DefenceStandards Reference System (EDSTAR) depuis 2011 et est inscrit dans leur référentiel
FIDES recommandée comme meilleure pratique pour tous les programmes de défense européens
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26 « Capitalisation des données pour la fiabilité électronique et mécanique »- SIA Suresnes -30/05/2018 Méthodologie de Fiabilité prévisionnelle FIDES, Bilan et Perspectives
FIDES Normalisation internationale
Proposition de FIDES au niveau International à l’IEC Fides a été proposée en 2017 par la France comme support
d’une nouvelle norme internationale : « A global methodology for reliability data prediction of electronic
components “ Résultats des votes internationaux :
Les deux critères étant satisfaits✓ Les travaux de normalisation ont débuté en octobre 2017✓ Cette nouvelle norme porte la référence IEC 63142 ✓ Durée estimée des travaux : 3 ans
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27 « Capitalisation des données pour la fiabilité électronique et mécanique »- SIA Suresnes -30/05/2018 Méthodologie de Fiabilité prévisionnelle FIDES, Bilan et Perspectives
Le GTR IMDR FIDES
Objectif : Maintenir et développer la méthodologie Activités :
Date de création : 2007 4 réunions plénières par an Audioconférence mensuelle 4 sous groupes de travail
Evolutions de FIDES – Projets IMDR Promotion de FIDES - Normalisation internationale Application aux différents domaines – guides d’application Application au spatial (créé en 2017)
Plus de 35 sociétés participantes Tous les domaines représentés (Energie, Transport, Défense, Spatial
…) Rédaction de guides applicatifs complémentaires au guide
Le GTR animera un atelier FIDES au congrès Lambda Mu 21 à Reims le 16/10/18 Nota : une session de 4 communications sur FIDES aura lieu le même
jour
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28 « Capitalisation des données pour la fiabilité électronique et mécanique »- SIA Suresnes -30/05/2018 Méthodologie de Fiabilité prévisionnelle FIDES, Bilan et Perspectives
Le GTR IMDR FIDES 2/2
Besoins complémentaires identifiés par le SG1Priorit
yN° Projects
Projects
ref.Interested participants Status
0 8Renovation and maintenance
of FIDES WebSiteP17-3
- DGA Kickoff meeting held in November
2018!- THALES
2 4 MEMSDone
(enclosed)
- AIRBUS DS - DGA
– THALES - SAFRAN
– MBDA - RENAULT
1 7Sensitivity module for
ExperTool
To be
discussed
- DGA - AIRBUS DS
Project sheet proposed- MBDA - THALES
- SAFRAN DS
1 "Open-mod" capacitor FP6- DGA - RENAULT
Two more participants needed- MBDA - THALES
3 Position potentiometer FP2
- THALES
Standby– DGA
– MBDA
5 Laser DiodeTo be
discussed
- Ariane Group - MBDA Discussion to be lead on the way to
model this technology (power, type,
etc.)
- DGA
- THALES
6 Tantalum Polymer capacitorTo be
discussed?
Discussion to be lead to identify the
component type adressed
9 Other type of LEDTo be
discussedBiOled, Oled,
10 Update of the screen modelTo be
discussed- RENAULT - TAVS Display
11ExperTool update including
PISTIS update
To be
discussed- THALES
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29 « Capitalisation des données pour la fiabilité électronique et mécanique »- SIA Suresnes -30/05/2018 Méthodologie de Fiabilité prévisionnelle FIDES, Bilan et Perspectives
Site WEB FIDES
Site WEB www.fides-reliability.org
Téléchargement
des différentes versions du guide
de l’outil ExperTool
Email contact : [email protected]
Remise à jour du site prévue en 2018
http://www.fides-reliability.org/mailto:[email protected]
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30 « Capitalisation des données pour la fiabilité électronique et mécanique »- SIA Suresnes -30/05/2018 Méthodologie de Fiabilité prévisionnelle FIDES, Bilan et Perspectives
Conclusions 1/2
Limites de FIDES Concerne les composants, Electriques,
Electroniques, Electromécaniques Couverture des technologies spécifiques limitée
par l’absence ou l’insuffisance de données disponibles
Améliorations potentielles Notion de durée de vie à modéliser pour les
technologies concernées
Besoins complémentaires Le GTR FIDES dans le cadre de son SG1
recense les besoins complémentaires
FIDES
Si d’autres besoins existent dans le domaine automobile, contacter le GTR FIDES IMDR pour les exprimer et /ou
contribuer à la création des modèles
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31 « Capitalisation des données pour la fiabilité électronique et mécanique »- SIA Suresnes -30/05/2018 Méthodologie de Fiabilité prévisionnelle FIDES, Bilan et Perspectives
Conclusions 2/2
Bilan très positif pour une méthodologie partie « d’une page blanche » en 2001 et qui est maintenue depuis 17 ans
Méthodologie basée sur la physique des défaillances qui se révèle réaliste et précise
Progression continue de son utilisation et qui a franchit les frontières
Bonnes perspectives d’évolutions à moyen terme
Reconnaissance internationale par la Normalisation IEC 63142
Pour en savoir plus ou pour contribuer aux développements de FIDES, contacter le GTR IMDR FIDES
site IMDR : imdr.eu ou [email protected]
FIDES
mailto:[email protected]
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32 « Capitalisation des données pour la fiabilité électronique et mécanique »- SIA Suresnes -30/05/2018 Méthodologie de Fiabilité prévisionnelle FIDES, Bilan et Perspectives
Merci de votre attention…
Questions ?
Méthodologie de Fiabilité prévisionnelle FIDES