乡亲们
在 继续讨论韦布尔分析时，假设我们使用无铅焊膏组装了一些表面贴装技术 和通孔 上的PCB。该电路板上还包含一些底部引脚（BTC）的元器件 （通常称为QFN），这些器件同样使用焊膏进行组装焊片 。为了测试这些BTC器件，我们进行了一次应力测试。在此类测试中，韦布尔分析中的首次失效是最关键的数据点。 无论其余数据的结果如何，这些后期的失效都无法抵消极早期首次失效所产生的影响。
为了理解这一概念，让我们来看一下下方的威布尔图。在许多高可靠性 应用 中，可能会要求被测的元器件 中有很小一部分至少达到某种最低可靠性 。
图1. 包含早期失效的韦布分布 分析。
举个例子，假设元器件 中有1%的样本其使用寿命不得少于500个循环。从图1可以看出，其中1%的样本使用寿命少于150个循环（见箭头所指）。这一早期异常值对韦布尔分析产生了显著影响。
然而，如图2所示，如果剔除该异常值，数据表明1%的元器件 电池寿命为900个循环。我们可以看到首次失效对这一结果产生的显著影响。 需要注意的是，首次失效对“尺度”或特征寿命的影响并不大（2647 与 2682）。因此，特征寿命并不是在高可靠性 环境中可用的稳健指标。然而，曲线形状或斜率会受到早期失效的显著影响——当早期失效被“截断”时，斜率会从 2.22 变为 4.23。
图2. 剔除早期失效（截尾）后的韦布 分析。
为什么会出现这样的异常值？几乎可以肯定，这次早期失效存在某种异常情况。可能是焊盘氧化导致焊料无法形成良好的润湿 。也许在 失效根本原因分析中会发现类似的失效模式。不过，我通常反对对数据进行删减，即使有支持性的失效分析结果也不例外。我认为应该重新进行测试。人们往往很容易说服自己接受那些结论不明确的失效分析结果。
你怎么看？
干杯
罗恩博士
