고장률 예측 핸드북(IEC 62380, SN29500) 또는 고장률 DB(NPRD, EPRD)를 적용한 고장률 계산

필자는 핸드북을 이용한 고장률 계산에 익숙하다. 고장률 DB 표준을 회사에서 구매해 본 적은 있지만 직접 상세히 이해하고 써본 적은 없다. 그냥 ‘실제 필드의 고장률 정보를 검색해서... 평균 내서 쓰나?’ 이 정도에 머물러 있었다. 요즈음 일하면서 고장률 DB를 사용하는 고객을 하나둘씩 만나게 되면서 표준을 다시 보게 되었다.

크게 두 가지 방식: IEC 63380, SN29500과 같은 핸드북을 사용하여 고장률을 예측하는 방법이 있다. 그리고 NPRD(Non-Electronic Parts Reliability Data) 및 EPRD(Electronic Parts Reliability Data)와 같은 소스를 사용하여 고장률을 예측하는 방법도 있다. 데이터를 계산하는 것은 비슷한 목적을 제공하지만 차이가 있다.

요약하자면, IEC 63380 및 SN29500과 같은 핸드북은 업계 표준을 기반으로 표준화된 방법론과 일반화된 예측을 제공하는 반면, NPRD 및 EPRD 데이터베이스는 특정 구성 요소 및 애플리케이션에 맞춰진 보다 자세한 정보와 함께 경험적 고장률 데이터를 제공한다. 두 접근 방식 모두 장점과 한계가 있으며, 둘 중 하나를 선택하는 것은 필요한 세부 정보 수준, 데이터 가용성 및 신뢰성 분석의 특정 요구 사항에 따라 달라진다.

	핸드북(예: IEC 63380, SN29500)	고장DB(예: NPRD 및 EPRD)
방법론	-  핸드북은 일반적으로 업계 표준/모범 사례를 기반으로 고장률을 예측하기 위한 표준화된 방법론과 지침을 제공. (즉, 공식과 공식을 어떻게 적용하는지 설명) -  부품/소자의 유형, 작동 조건 및 환경 요인을 기반으로 고장률을 추정하기 위한 공식, 모델 및 절차를 제공. -  우리는 보통 핸드북을 정독하고 엑셀로 수식을 만든다. 필요하면 VB매크로를 만든다. 사장님 툴 하나 사주세요 ㅜㅜ.	-  NPRD 및 EPRD 데이터베이스는 현장 성능, 테스트 및 기타 소스에서 수집된 경험적 실패율 데이터를 제공 -  예측 모델이나 공식보다는 실제 고장 데이터에 의존 -  검색하면 어떤 부품이 수명이 어떠했는지 나옴.
데이터 소스	-  핸드북은 현장 데이터, 테스트 데이터, 제조업체 사양, 업계 연구 등 다양한 소스의 데이터를 수집해서 핸드북에 반영 -  이는 다양한 부품 소자와 응용 프로그램 전반에 걸쳐 고장률에 대한 포괄적인 개요를 제공하는 것이 목표. -  IEC 62380, IEC 61709, SN 29500은 전자부품(수동 소자부터 고집적 IC까지)에 대한 고장률 계산 방법을 망라..	-  NPRD 및 EPRD 데이터베이스는 신뢰성 분석을 전문으로 하는 특정 산업, 조직 또는 컨소시엄에서 데이터를 수집. 데이터베이스 범위에 따라 군사, 항공우주, 자동차 및 기타 부문의 고장 데이터가 포함됨.
세부 수준	-  핸드북은 일반적으로 광범위한 응용 분야 및 산업에 적합한 일반화된 실패율 예측을 제공 -  일반적인 작동 조건 및 가정을 기반으로 평균 고장률 또는 범위를 제공 -  그러나 특정 틈새 애플리케이션이나 특수 구성 요소에 대한 구체적인 세부 정보나 세분성이 부족할 수 있음. 완벽한 표준은 없음. -  보통 핸드북을 이용하여 고장률을 계산하는 도구들은 스케일링(Scaling) 기능을 지원. 아래 참조	-  NPRD 및 EPRD 데이터베이스는 고장 모드, 작동 조건, 환경 스트레스 및 기타 관련 요인별로 분류된 고장률을 포함하여 특정 부품/소자에 대한 자세한 고장률 데이터를 제공 -  핸드북에 비해 더 세부적인 정보를 제공하므로 사용자는 특정 애플리케이션에 맞게 더욱 정확한 신뢰성 예측에 적용 할 수 있음

스케일링(Scaling, 지도나 이미지를 늘이고 줄이는 scale-up/down을 떠올리자.): SN29500에서 메모리 반도체의 집적도를 4GB과 같은 낮은 수준까지만 고려한 수식을 제공. 요즘 RAM으로 64GB 쓰는 노트북도 많아져서 SN29500 수식을 커스텀이 필요하다. (곧 1GB 램이 나올 듯) 언젠가는 SN29500도 바뀌겠지만 표준의 변화는 현실을 빠르게 쫓지는 못한다.