Pengantar: Menjawab Tantangan Umur Elektronik Modern
Ketika ukuran transistor mengecil hingga skala nanometer dan tuntutan performa makin tinggi, keandalan mikroelektronika menjadi isu sentral. Produk elektronik yang dulunya bertahan puluhan tahun, kini dirancang hanya untuk 3–7 tahun masa pakai. Paper berjudul "Microelectronics Reliability: Physics-of-Failure Based Modeling and Lifetime Evaluation" karya Mark White dan Joseph B. Bernstein memberikan pendekatan revolusioner untuk memahami, memprediksi, dan merancang sistem mikroelektronik yang andal, dengan basis ilmu pengetahuan—bukan asumsi historis.
Mengapa Pendekatan Tradisional Tak Lagi Cukup
MIL-HDBK-217: Usang di Era Modern
Pendekatan historis seperti MIL-HDBK-217, Telcordia SR-332, dan PRISM menggunakan asumsi tingkat kegagalan konstan (Constant Failure Rate, CFR). Meskipun praktis, model ini:
- Tidak mengacu pada penyebab fisik kegagalan.
- Tidak mencerminkan kondisi dunia nyata, seperti wearout akibat tegangan tinggi atau suhu ekstrem.
- Tidak memperhitungkan efek interaksi berbagai mekanisme kerusakan.
Padahal, riset menunjukkan bahwa mekanisme kerusakan seperti elektromigrasi, injeksi carrier panas, dan breakdown dielektrik saling bersaing, bukan berjalan sendiri-sendiri.
Physics-of-Failure (PoF): Membongkar Akar Masalah
Pendekatan PoF memulai dari akar penyebab kegagalan, seperti reaksi kimia, tegangan listrik, dan faktor termal. PoF tidak hanya memodelkan angka kegagalan, tapi juga menjawab:
- Mengapa kerusakan terjadi?
- Bagaimana ia berkembang?
- Di mana titik lemahnya?
Langkah-Langkah PoF:
- Identifikasi mekanisme dominan (contoh: EM, HCI, TDDB, NBTI).
- Uji tegangan dan suhu tinggi untuk mempercepat wearout.
- Model matematis dan distribusi statistik (Weibull, lognormal).
- Simulasi berbasis waktu (Mean Time-To-Failure / MTTF).
Kasus Nyata: EM, HCI, dan TDDB dalam Dunia Nyata
1. Elektromigrasi (EM)
📌 Apa itu? Perpindahan ion logam akibat arus tinggi.
📌 Model matematis:
t50=A⋅J−n⋅exp(EakT)t_{50} = A \cdot J^{-n} \cdot \exp\left(\frac{E_a}{kT}\right)
📌 Fakta penting:
- EM mendominasi kegagalan interkoneksi aluminium.
- Ukuran kawat makin kecil = densitas arus makin tinggi = masa hidup makin pendek.
- Data: Dengan densitas arus > 10⁶ A/cm², masa pakai turun hingga hitungan bulan jika tidak didesain ulang.
2. Hot Carrier Injection (HCI)
📌 Elektron berenergi tinggi menembus isolator gate → kerusakan MOSFET.
📌 Efek dominan pada CMOS kecepatan tinggi.
📌 Studi Kasus: Model HCI menunjukkan degradasi logaritmik fungsi sirkuit logika dalam 3 tahun operasi di suhu tinggi.
3. Time-Dependent Dielectric Breakdown (TDDB)
📌 Kerusakan isolator gate karena akumulasi tegangan.
📌 Fakta: TDDB adalah penyebab dominan kerusakan SRAM dan ADC.
FaRBS: Simulasi Sirkuit Berbasis Wearout
FaRBS (Failure Rate-Based SPICE) menggabungkan:
- Model fisika kegagalan,
- SPICE,
- Faktor percepatan (suhu, tegangan),
- Model sum-of-failure-rates (SOFR).
Studi Kasus: ADC Reliability
Pada simulasi FaRBS terhadap Analog-to-Digital Converter (ADC) ditemukan bahwa:
- MTTF ADC bisa menurun 30% akibat interaksi EM dan TDDB.
- Simulasi SPICE menunjukkan bahwa penyesuaian tegangan operasi 0.3V lebih rendah meningkatkan keandalan hingga 45%.
MaCRO: Simulasi Keandalan SRAM
MaCRO (Maryland Circuit-Reliability Oriented) mengintegrasikan:
- Model kegagalan HCI, TDDB, NBTI
- Failure Equivalent Circuit
- Simulasi SPICE untuk SRAM
Studi Kasus: SRAM
- Data hasil simulasi:
- Masa hidup SRAM dengan desain awal: 4.2 tahun
- Setelah optimalisasi berdasarkan MaCRO: 8.7 tahun
- Langkah penting:
- Pengaturan ulang parameter gate oxide
- Derating suhu maksimal dari 125°C ke 105°C
Akurasi Model & Tantangan
Walaupun akurat dan berbasis sains, pendekatan PoF menghadapi beberapa kendala:
- Kompleksitas tinggi → tidak selalu ramah untuk industri kecil.
- Keterbatasan data parameter fisik dari manufaktur → menyulitkan input model.
Namun, alat bantu seperti CADMP-2 dan CALCE mampu menjembatani masalah ini dengan antarmuka pengguna dan basis data parameter material.
Kesimpulan: Menuju Desain Elektronik Masa Depan
Model tradisional mungkin praktis, namun pendekatan Physics-of-Failure menawarkan presisi, kontrol, dan kemampuan prediksi yang jauh lebih unggul, khususnya untuk aplikasi kritikal seperti:
- Antariksa
- Telekomunikasi
- Peralatan medis dan militer
Dengan menggabungkan simulasi PoF (FaRBS & MaCRO), rekayasa desain dapat dilakukan sejak awal pengembangan. Hasilnya?
- Efisiensi biaya jangka panjang
- Pengurangan risiko kerusakan tak terduga
- Optimalisasi jadwal perawatan dan penggantian
Rekomendasi: Siapa Harus Mengadopsi PoF?
Teknologi Power over Fiber (PoF) memiliki tingkat relevansi yang berbeda-beda di setiap industri. Di sektor medis, adopsi PoF menjadi prioritas sangat tinggi karena kebutuhan akan sistem yang bebas interferensi elektromagnetik dan mampu memberikan daya serta data secara aman di lingkungan sensitif. Hal serupa berlaku pada industri antariksa, di mana PoF sangat relevan dan menjadi prioritas utama berkat kemampuannya mendukung sistem ringan, tahan radiasi, dan minim risiko gangguan sinyal. Untuk industri telekomunikasi, PoF juga sangat relevan dan menjadi prioritas tinggi karena mampu menyederhanakan infrastruktur dengan menggabungkan transmisi daya dan data dalam satu jalur. Sementara itu, di sektor otomotif, relevansi PoF tergolong sedang dan mulai mendapat perhatian, terutama untuk aplikasi kendaraan otonom dan sistem elektronik internal. Di sisi lain, pada sektor konsumen (COTS), adopsi PoF masih berada pada tingkat rendah hingga sedang karena pertimbangan biaya dan kompleksitas, meskipun potensinya tetap terbuka untuk pengembangan produk-produk khusus di masa depan.
Sumber Asli Artikel (tanpa hyperlink):
Mark White & Joseph B. Bernstein. Microelectronics Reliability: Physics-of-Failure Based Modeling and Lifetime Evaluation. Jet Propulsion Laboratory, NASA, 2008.