可靠性预计方法有哪些（电子元器件可靠性预计）
可靠性预计（reliability prediction）是一个自下而上，从局部到整体的系统综合过程，根据历史产品的可靠性数据、系统构成和结构特点、系统工作环境等因素估计组成系统的部件及设备的可靠性。
自从第一台计算机诞生至今，产品失效问题始终存在：器件烧毁，电路短路或虚接，引脚跷曲变形，金属材料相互产生化学渗入等等，不计其数。所有这些失效方式一直是计算机行业的大麻烦。如今，理解并掌握如何进行失效补偿，解析失效机理以及如何预测失效已经成为一个专门的职业。
从可靠性分析、成本分析、可用性分析、备品备件计划、冗余度建模、维护保养计划的制定以及产品质保期制定等等多种因素考虑，逻辑工程师、系统工程师和可靠性工程师们经常需要对失效率进行预测。这对于产品生命周期管理非常重要，而且是必须的，主要原因包括：
1、根据系统运行状态的不同表现，均可以分析出产品可靠性与维护保养频率和备品备件数量的关系，由此预估出所需的维护保养频率和备品备件数量。
2、为系统级的可靠性建模提供输入参数。系统级可靠性建模主要用来预测系统运行前期和稳定运行期的故障率、系统的年度检修时间以及系统的可用性。
3、为设备级和系统级产品的全生命周期成本分析提供输入参数。这包括设备级和系统级产品运行首年及后续各年度的失效概率，以此来对产品的全生命周期成本进行预估。
4、在产品选型或定型时可以作为决策时的辅助工具。如果各供应商的其它产品参数都完全一样，那么可靠性预计就可能成为决定性因素。因此，要求各供应商采取相同的可靠性预计方法就显得很有必要了。
5、可以用来设置产品出厂可靠性测试标准。
6、是武器系统或复杂控制系统之类的大型系统必需的输入参数。各系统部件的失效频率参数也必须事先知晓，即使是冗余部件也不例外。
7、可在系统设计时作为权衡因素。比如，一个由若干简单部件组成的系统与一个由少数新型高密度部件组成的系统相比，通常后者可靠性更高。
想要准确预测电子产品的可靠性，需要掌握器件工程，设计原理，生产与制造工艺流程以及预期的使用环境。产品样机一旦制作完成，就可以通过实验测试来获取更多的参数并以此更准确的预测产品可靠性。到目前已有多种方式可以对电子系统和部件的可靠性进行预测，每种方式都有其独到的优缺点，在工业和防务领域最常用的有：标准化经验预测法，故障物理学方法，寿命测试法。
经验预测法通过统计来自于使用现场、实验室和工厂的大量历史失效数据进行建模分析。这种预测方法通常适用于类似的产品或稍做改动的产品，如此，相关曲线函数的系数可以通过运用现有的工程经验进行修正。当然，前提条件是系统或设备的失效原因稳定的与某一个或某一些部件关联并且彼此之间没有干涉。目前，针对不同的应用场合已经有各种不同的经验预测标准方法，下表所示是一些常用的标准：
预测方法 |
适用行业 |
MIL-HDBK-217F |
军工 |
Bellcore/Telcordia |
电信 |
IEC 62380（RDF 2000） |
电信 |
SAE可靠性预计方法 |
工业自动化 |
PRISM |
军工/商用 |
故障物理学方法（PoF）是建立在掌握失效机理并且可以套用故障物理学模型进行数据分析的基础上。故障物理学是一种可以发现导致电子部件失效的物理过程和原理并进行特征分析和建模的方法，其核心是运用物理和化学既有方程式进行计算机建模和仿真。
寿命测试法是对正常条件下使用的大量样品进行的测试和取样。为了预测产品可靠性，需要对参试产品的失效时间进行记录并运用统计与概率学方法进行评估。通常情况下，需要将测试时间尽可能的压缩在几天或几周内以降低成本并缩短产品研发时间，因此就要将测试条件进行加速或放大以求在短时间内达到产品整个生命期的损耗水平，这种方法叫做寿命周期分析，韦布尔分析或者高加速寿命试验（HALT）。一些用于寿命测试的失效时间数据可以与标准经验预测方法结合使用，比如Bellcore/TelcordiaMethod II，也可以为故障物理学建模提供必要的预估系数。
现有失效评估方法开始失效
现在，传统的电子产品可靠性预计方法开始频频出现失误。MIL-HDBK-217作为可靠性预计最传统也是最主要的方法已经存在几十年，却与当前的纳米级半导体产品及相关失效模式不兼容而且其可信度也在不断降低，因此各行业专家们纷纷寻找能够替代传统方法的解决方案。
一方面，半导体公司看到元器件的可靠性和可用时间在大幅提升并因此逐渐放弃MIL-STD-883B测试，而且，多数半导体公司都已经放弃军品专用生产线。取而代之的是，半导体公司将重点转移到了单一产品用量巨大的商用产线；另一方面，军工市场对电子产品的采购决策也已经不再完全倾向于纯军品。现实情况是，系统集成商通过商用产品和部件的试验室测试发现大多数可以稳定的运行于宽温和其它恶劣环境。过去若干年间收集的现场使用数据也大幅改善了用于可靠性预计的复杂算法中的经验系数。
然而，纳米半导体技术也带来了新问题：以前一个半导体产品的生命期一般为10-15年，现在的纳米级IC却只有3-5年！更新换代太快对于商用市场来说无所谓，大家甚至希望用户在2-3年内更换其电子产品，就像手机一样，因此更短的生命周期反而对此有利。这个优点，对于动辄几千万的武器平台却变成了缺点。
可靠性研究社团来补救
几年前，VITA成员意识到防务和航天应用对于电子设备可靠性预计数据的可持续性和可追溯性的需求大大增加，并由此成立了可靠性社团工作组来研究和开发本行业预测和评估电子产品失效的统一标准。这个社团主要由电子产品供应商，系统集成商以及国防部（DoD）相关部门组成，其大部分工作都由严重依赖固有可靠性数据的最终用户驱动：BAE系统公司、Bechtel、波音、通用动力、Harris、洛克希德•马丁、霍尼韦尔、诺斯洛普•格鲁门、雷神公司等等，他们对可靠性社团相关标准的需求部分做出诸多贡献。社团各成员已经在电子产品失效预测的方法和标准方面制定出了切实可行的若干文档，其中部分已经被ANSI和VITA审核通过，这些都成为传统可靠性预计方法的有力补充。可靠性研究社团致力于探讨传统可靠性预计在实践中的极限，并逐渐形成一系列子规范作为本行业预测电子产品失效率的最佳实践。社团各成员同时意识到，各行业都存在多种可靠性预计方法，每种都由机构管理并且在电子产品失效率预测方面都具有可观的实践价值。如果社团中的电子部件供应商们认为某一种可靠性预计方法对本行业具有重大指导意义，工作组就会生成一个新的子规范。
ANSI/VITA51.0及其子规范ANSI/VITA 51.1定义了统一的、可重复的MTBF计算方法，见下图，目的是补充MIL-HDBK-217在当前实践中的不足。
ANSI/VITA51.2故障物理学可靠性预计方法（PoF）定义了如何运用失效机理对产品可靠性进行预测。
ANSI/VITA51.3介绍了产品不同的验证等级与环境应力筛选（ESS）如何影响产品的可靠性预计。
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