Especialistas afirmam que a Física da Falha vai ser o paradigma para predição de confiabilidade. 

Nesse artigo é feita uma breve discussão sobre os métodos empírico e físico de predição de confiabilidade em eletrônica de potência. Saiba porque as ferramentas baseadas na física estão se destacando. 

O papel do engenheiro de confiabilidade na indústria moderna de eletrônicos parece estar insuportavelmente atormentador, especialmente quando se trata de fazer previsões sólidas sobre a capacidade de um produto cumprir adequadamente seu papel por um tempo de missão definido. A sensação que temos é de que a confiabilidade dos componentes aumentou nos últimos anos, mas, ao mesmo tempo, a habilidade das ferramentas para se fazerem as previsões corretas diminuiu.

Falhas têm atormentado projetistas, fabricantes e usuários desde que surgiram os primeiros equipamentos eletrônicos com alta densidade de componentes, como os computadores. Componentes queimados, circuitos abertos ou em curto, junções de solda instáveis, contatos precários em conectores e reações entre ligas metálicas são apenas alguns dos inúmeros problemas com os quais temos que lidar diariamente. Podemos arriscar a dizer que a tarefa de se prever falhas, saber como compensá-las e compreender seus mecanismos merece o status de uma profissão dedicada, apesar dos desafios que a interdisciplinaridade do tema requer.

 A previsão precisa da confiabilidade de produtos eletrônicos requer conhecimento dos componentes, do projeto, do processo de fabricação e das condições operacionais esperadas. Assim que o protótipo de um produto se torna disponível, vários testes de laboratório podem ser utilizados para se alcançar boas previsões de confiabilidade. Por causa desse desafio, diversas abordagens foram desenvolvidas para se prever a confiabilidade de sistemas e componentes eletrônicos, mas duas categorias principais merecem destaque:

•  A abordagem empírica baseada em manuais e padrões;
• A abordagem da Física da Falha.

Os métodos empíricos de previsão de confiabilidade são baseados em modelos desenvolvidos a partir do ajuste de uma curva estatística de dados históricos de falhas, que podem ter sido coletados em campo, em um laboratório ou a partir de informações fornecidas pelos fabricantes. Esses métodos tendem a apresentar estimativas razoáveis de confiabilidade para itens com tecnologias semelhantes ou ligeiramente modificadas. Alguns parâmetros nas funções de predição obtidas podem ser modificados para incluir o conhecimento de engenharia disponível. Existe, entretanto, um pressuposto nessa abordagem de que as causas das falhas do sistema ou do equipamento estão inerentemente ligadas aos componentes cujas falhas são independentes umas das outras. Sabemos, entretanto, que esse nem sempre é o caso, pois uma sobretensão causada pela falha em um capacitor de um conversor pode precipitar alterações estruturais em outros componentes do mesmo circuito. Vários métodos empíricos foram criados nas últimas décadas para aplicações específicas. Esses métodos se tornaram padrões populares de predição de confiabilidade, podemos citar, por exemplo, o MIL-HDBK 217F (da indústria Militar), os padrões Bellcore/Telcordia e IEC 62380 (da indústria de Telecom) e o SAE Reliability Prediction Method (da indústria Automotiva).

 Ironicamente, esses velhos métodos de previsão da falhas, baseados em modelos empíricos, começaram a falhar de forma significativa nas previsões realizadas. O MIL-HDBK-217, por exemplo, foi a pedra angular da previsão de confiabilidade por décadas, apresentando taxas de falhas catalogadas para componentes eletrônicos e métodos de cálculo para métricas como o MTBF (tempo médio entre falhas). Esse manual foi se tornando irrelevante e cada vez menos confiável à medida em que a indústria se aventurou no reino dos semicondutores de geometria manométrica com seus sofisticados modos de falha. As incertezas acerca dos resultados, muitas vezes altamente conservadores, dos métodos empíricos baseados em taxas de falhas de componentes levaram engenheiros e pesquisadores a buscarem métodos alternativos.

 A abordagem da Física de Falha (PoF - Physics of Failure) é baseada na compreensão dos mecanismos de falha e na aplicação de modelos físicos empregando dados disponíveis. A análise PoF é uma metodologia para a identificação e caracterização dos processos e mecanismos que causam as falhas nos componentes de um sistema. A base do método é formada por modelos computacionais determinísticos capazes de integrar fórmulas físicas e químicas gerando previsões mais científicas, não apenas sobre as falhas, mas também sobre suas causas.

 Os modelos baseados na física da falha estão ganhando mais e mais espaço na engenharia de confiabilidade e podemos dizer que duas tendências são responsáveis por essa virada de jogo:

1. o surgimento de novas ferramentas de software com capacidade de modelagem para PoF, capazes de prever a confiabilidade com muito mais precisão do que os modelos empíricos de tempo médio entre falhas (MTBF).
2. a filosofia das empresas de manufatura eletrônica, que prima por um maior valor agregado por meio de serviços de engenharia e identificação de oportunidades de redução de custos.

Do ponto de vista da modelagem, já existem ferramentas disponíveis que identificam riscos potenciais de confiabilidade com base na análise do ambiente do produto em relação às classificações de desempenho de seus vários componentes. O Centro Avançado de Engenharia do Ciclo de Vida (CALCE), que visitamos em novembro de 2018, na Universidade de Maryland (USA), desenvolveu e lançou em 2013 um pacote conhecido como SARA (Simulation Assisted Reliability Assessment) que oferece suporte ao processo de avaliação de Design for Reliability (DfR). Maiores informações sobre o SARA podem ser obtidas no site do CALCE, em https://calce.umd.edu/calce-sara-software. A Figura 1 mostra uma das interfaces do software SARA em que a avaliação de modos de falha e expectativa de vida é conduzida para uma placa de circuito impresso populada com diversos componentes.

Figura 1: Análise de confiabilidade e expectativa de vida de uma PCB com componentes no SARA.

Também em 2013, outra empresa de Maryland-USA, a DfR Solutions, apresentou o software "Sherlock Automated Design Analysis ™". Tratava-se de uma ferramenta para analisar, classificar e certificar a confiabilidade esperada dos produtos no nível de montagem de placa de circuito impresso. Com base na ciência da Física da Falha, o Sherlock realiza previsões baseadas nos mecanismos de falha ao longo do tempo. É usada uma combinação de método de elementos finitos e propriedades dos materiais com o objetivo de se capturar as ações dos estressores térmicos, elétricos e mecânicos. Equações analíticas de primeira ordem permitem avaliar a evolução dos danos no produto na fase de projeto. O software foi desenvolvido para ser usado por engenheiros e gerentes de projeto voltado para a confiabilidade na indústria eletrônica. Na Figura 2 apresentamos uma interface do Sherlock durante uma análise de confiabilidade em uma placa de circuito impresso sujeita à ação de estressores como vibração, temperatura e flexão.

Figura 2: Inerface do Ansys Sherlock durante uma análise de confiabilidade por FEA em uma PCB populada. 

Em maio de 2019, a Ansys, gigante desenvolvedora de programas de simulação para engenharia, sediada em Canonsburg, na Pensilvânia - USA, adquiriu por um valor não revelado a DfR Solutions. Com a aquisição da DfR a Ansys integrou o Sherlock à sua linha de produtos para oferecer uma kit completo, combinando suas já existentes e abrangentes soluções multifísicas com as análises precisas baseadas na física da falha do Sherlock.

Uma das principais limitações dos métodos empíricos de predição de confiabilidade é a suposição de que os dispositivos apresentam taxas de falha constantes. Isso não leva a respostas satisfatórias porque as taxas de falha de componentes, mesmo os eletrônicos, raramente são constantes. É evidente que os efeitos do desgaste (que precipita os modos de falhas) são muito mais evidentes em sistemas mecânicos, mas hoje sabemos que a maioria dos componentes eletrônicos também está sujeita a alterações estruturais, especialmente aquelas causadas por fadigas termomecânicas. Uma vez que tenhamos adquirido essa consciência, não nos permitimos mais aceitar que um capacitor que tenha operado por 10000 horas sem falhar apresente a mesma chance de operar por mais 10000 horas, como pressupõem os modelos baseados em taxas de falha constantes.

Os métodos da física da falha fornecem uma ideia mais robusta sobre como e quando os componentes de um produto falharão e também do efeito de vários estressores em sua vida útil. Quando usamos um modelo de física da falha, como os modelos desenvolvidos para o software SARA ou encontrados na plataforma Ansys Sherlock, podemos identificar com mais clareza e entendimento os padrões de falha ao longo do tempo. Este tipo de análise funciona em conjunto com os modos de falha e processos de análise de efeito (FMEA - Failure Mode and Effect Analysis). Normalmente, usamos abordagens FMEA para dar início ao desenvolvimento de modelos para novos produtos. Isso é feito porque a física dos modelos de falha exige que os mecanismos de falha sejam bem conhecidos e compreendidos.

A natureza da análise baseada na física da falha ajuda os engenheiros a escolherem as soluções mais apropriadas e econômicas na fase de desenvolvimento dos produtos. Recursos de teste também são otimizados já que alguns problemas que poderiam requerer testes dispendiosos e destrutivos tendem a ser modelados.

O Laboratório Tesla Engenharia de Potência da UFMG deve disponibilizar em poucos meses o software Ansys Sherlock para seus estudantes e pesquisadores, o processo de licenciamento, conduzido pelo Professor Danilo Iglesias, já se encontra em fase avançada com a ESSS, parceira da Ansys na América do Sul.