Оценка показателей надежности электронных средств с учетом многофакторного коэффициента качества производства

В принятых в настоящее время методиках расчета интенсивности отказов электронных средств (ЭС) уровень требований к разработке и изготовлению аппаратуры (отработанность техпроцесса и уровень организации производства аппаратуры) учитывается с помощью «коэффициента качества производства аппаратуры» [1, 2]:

где Л_ЭС — интенсивность отказов ЭС; К_А — коэффициент качества производства аппаратуры; Λ_Σ — суммарная интенсивность отказов комплектующих элементов.

Коэффициент К_А отражает среднестатистическую разницу в интенсивности отказов элементов в аппаратуре, разрабатываемой и изготовляемой по требованиям различной нормативной документации (НД). Так, в справочнике [1] приведены следующие значения коэффициента К_А в зависимости от НД:

• по комплексу стандартов «Мороз-…» — К_А = 1;
• по положению «РК-…» — К_А = 0,2.

Однако наряду с требованиями НД при проектировании ЭС действуют и требования системы менеджмента качества (СМК), в состав которых входят системы менеджмента надежности (СМН). Поэтому для определения значения К_А при наличии аттестованной СМН следует применять не только чисто статистические, но и экспертные оценки, рекомендованные RIAC-HDBK-217Plus [3], в основу которых положена следующая классификация категорий отказов ЭС:

1. Конструктивные отказы (design).
2. Производственные отказы (manufacturing).
3. Эксплуатационные отказы (induced).
4. Деградационные отказы (wearout).
5. Отказы комплектующих элементов (parts).
6. Отказы программного обеспечения (software).
7. Отказы, обусловленные несовершенством системы управления (system management).
8. Отказы, обусловленные несовершенством методов контроля (no defect).

Определения первых четырех видов отказов приведены в ГОСТ 27.002 [4], а для остальных приведем пояснения.

Отказы комплектующих элементов — отказы, возникающие по причине таких изменений параметров элемента, при которых он не может выполнять свои функции.

Отказы программного обеспечения — отказы, возникающие по причине проявления таких ошибок в коде программы, при которых она не может выполнять свои функции.

Отказы, обусловленные несовершенством системы управления, — отказы, вызванные неправильной трактовкой требований технического задания, несовершенством мероприятий программы обеспечения надежности и(или) недостаточностью ресурсов, выделенных для ее выполнения.

Отказы, обусловленные несовершенством методов контроля, — отказы, возникающие по причине невозможности выявления латентных дефектов существующими методами тестирования и контроля.

В справочнике [3] также приведено типовое процентное распределение отказов ЭС по каждой из рассмотренных выше категорий, которое показано на рис. 1.

Рис. 1. Типовое распределение отказов ЭС по категориям

Как следует из рис. 1, доля отказов ЭС, вызванных отказами комплектующих элементов, достигает 22%, что лишний раз подтверждает необходимость повышения точности и достоверности оценки их интенсивностей. Кроме того, доля конструктивных и производственных отказов в сумме составляет 24%, что также свидетельствует о целесообразности повышения точности и достоверности оценки значения коэффициента К_А.

Необходимо понимать, что для различных классов ЭС распределение отказов может быть иным, но при отсутствии таких данных приведенное распределение (рис. 1) может использоваться для расчета коэффициента К_А по математической модели, приведенной в справочнике [3]:

К_А = П_P×П_IM×П_E + П_D×П_G + П_M×П_IM×П_E×П_G + П_S×П_G + П_I+ П_N+ П_W,      (1),

где П_р — коэффициент, учитывающий отказы комплектующих элементов; П_IМ — коэффициент, учитывающий отказы в начальный период (в течение гарантийного срока); П_Е — коэффициент, учитывающий отказы из-за влияния внешней среды; П_D — коэффициент, учитывающий конструктивные отказы; П_G — коэффициент, учитывающий отказы, обусловленные несовершенством управления повышением надежности; П_M — коэффициент, учитывающий производственные отказы; П_S — коэффициент, учитывающий отказы, вызванные несовершенством системы управления; П_I — коэффициент, учитывающий эксплуатационные отказы; П_N — коэффициент, учитывающий отказы, обусловленные несовершенством методов контроля; П_W — коэффициент, учитывающий деградационные отказы.

Как следует из выражения (1), К_А представляет собой не интегральную, как в справочнике [1], а многофакторную оценку качества производства ЭС. На рис. 2 приведена типовая гистограмма влияния коэффициентов модели (1) на значение К_А, по данным статистики с сайта Reliability Information Analysis Center (RIAC) [5].

Рис. 2. Типовая гистограмма влияния коэффициентов математической модели К_д

Из рис. 2 хорошо видно, что наибольший вклад в значение К_А вносят коэффициенты П_D, П_M, П_р и П_S, а коэффициенты П_N П_I и П_W — наименьший. Значение коэффициента П_IM модели (1) рассчитывается по формуле:

где t — гарантийный срок (наработка, ч); SS_ESS — коэффициент обнаружения латентных дефектов. Значение коэффициента SS_ESS в выражении (2) рассчитывается по формуле:

SS_ESS = SS/ESS,

Значение коэффициента П_Е модели (1) рассчитывается по формуле:

На рис. 3а приведен вид зависимости П_Е от G. Значение ΔT в выражении (3) рассчитывается по формуле:

ΔT = T_раб – T_ож,

Рис. 3. Зависимость ПЕ от:
а) G;
б) ΔΤ

На рис. 3б приведен вид зависимости П_Е от ΔΤ.

Значения коэффициентов П_р, П_D, П_M, П_S, П_N, П_I, и П_W модели (1) рассчитываются по формуле:

Рекомендуемые значения коэффициентов α_; и β_; приведены в таблице 1.

Значение R_i в выражении (4) рассчитывается по формуле:

где G_ij — значение j-го критерия i-й категории отказа; W_ij — весовой коэффициент j-го критерия i-й категории отказа; n_i — количество критериев i-й категории отказа.

Значения коэффициентов G_ij и W_ij модели (5) определяются по вопроснику, приведенному в [3]. В таблице 2 в качестве примера приведен фрагмент таблицы, содержащей вопросы и соответствующие ответам на эти вопросы значения коэффициентов G_ij и W_ij.

Значение коэффициента П_G модели (1) рассчитывается по формуле:

Таблица 2. Фрагмент таблицы для определения значений коэффициентов G_ij и W_ij

Вопросы	Значение
	Gij	Wij
Какой процент занятых в проекте инженеров имеет соответствующие дополнительные знания (порог в 10, 20%)?	<10 — 0 10-20 — 0,5 >20 — 1	5
Какой процент членов проектной группы имеет соответствующий опыт производства (порог в 25, 50%)?	<25 — 0 25-50 — 0,5 >50 — 1	5
Какой процент членов проектной группы прежде разрабатывал подобные изделия (порог в 20, 40%)?	<20 — 0 20-40 — 0,5 >40 — 1	4
Какой процент разработчиков имеет степень бакалавра по техническому направлению (порог в 20, 40%)?	<20 — 0 20-40 — 0,5 >40 — 1	3
Какой процент разработчиков имеет высшее техническое образование либо степень магистра техники и технологии (порог в 10, 20%)?	<10 — 0 10-20 — 0,5 >20 — 1	3
Какой процент инженеров участвовал в научно-технических конференциях, симпозиумах, научно-технических советах в прошлом году; имеет патенты; авторы/соавторы статей; имеет ученые звания или состоит в научных профессиональных объединениях национального уровня (порог в 10, 20%)?	<10 — 0 10-20 — 0,5 >20 — 1	2
Какой процент инженеров проходил курсы повышения квалификации в прошлом году (порог в 10, 20%)?	<10 — 0 10-20 — 0,5 >20 — 1	2
Достаточна ли квалификация кадров в таких областях, как: оптоэлектроника, микроэлектроника, интеллектуальные системы управления, проектирование заказных интегральных микросхем и т. д., чтобы осуществлять грамотное руководство проектом и его корректное выполнение?	Да — 1 Нет — 0	7
Достаточно ли квалификации у инженеров для работы над проектом с использованием современных программных средств, таких как CAD/CAM/CAE-системы, симуляторы и т. д.?	Да — 1 Нет — 0	6
Сколько этапов разработки аналогичных проектов, которые вел руководитель, успешно выполнены? Например, стоимость проекта, сроки, надежность и др. (0, 1, 2, 3)	3 — 1 2 — 0,5 1 — 0,25 0 — 0	10

где a — константа роста надежности (a = R_i).

Значение R_i в выражении (6) рассчитывается по формуле (5) для категории «Повышение надежности». На рис. 4 приведен типичный вид зависимости П_i от R_i по формуле (4).

Рис. 4. График типовой зависимости П_i от R_i

Следует отметить, что в идеальном случае значения коэффициентов П_i будут равны 0 (рис. 4) и, в соответствии с (1), значение К_А также будет равно 0. Другими словами, идеальная СМН позволяет создать абсолютно надежное ЭС, что едва ли достижимо на практике.

Несмотря на это ограничение, применение модели (1) может оказаться полезным для уточнения прогнозной оценки интенсивностей отказов ЭС на ранних этапах проектирования [6]. На рис. 5 приведена укрупненная функциональная модель процесса прогнозирования надежности ЭС с учетом факторов СМК.

Рис. 5. Укрупненная функциональная модель процесса прогнозирования надежности ЭС

На вход блока А1 (рис. 5) поступает техническое задание (ТЗ) на разработку ЭС. Ограничения накладываются на СМК, СМН и программы обеспечения надежности (ПОН) проекта разработки ЭС. Также на основе ТЗ при использовании ПК АСОНИКА-К проводится анализ надежности.

Результаты А1 поступают в блок А3, где происходит формирование исходных данных, поступающих в блок А4 для расчета значений коэффициентов П_i.

В блоке А5 выводятся значения коэффициентов П_i, которые передаются в блок А6 для расчета К_А. В блоке А7 на основе отчета по анализу надежности (значения Λ_Σ) из блока А2 и значения К_А рассчитывается значение Л_ЭС.

В блоке А7 происходит проверка полученного значения Λ_ЭС на соответствие требованиям ТЗ, и в случае положительного результата данные передаются в блок А8 для выпуска конструкторской документации. В противном случае происходит возврат на начальный этап (блок А1) для корректировки процессов СМК, СМН и мероприятий ПОН [7].

В заключение следует отметить, что не всегда расчет многофакторного коэффициента качества производства по модели (1) приводит к такому снижению значения К_А, которое обеспечивает требуемый уровень Λ_ЭС. В таких случаях требуется детальный разбор отчета по анализу, оценке и прогнозированию надежности, а также разработка мероприятий по снижению интенсивности отказов комплектующих элементов [8].