멋진 신뢰성물리학의 신세계

THE BRAVE NEW WORLD OF RELIABILITY PHYSICS
신뢰성물리학분석(RPA)의 가장 큰 이점은 고장률, 고장 부위, 고장 유형 및 고장 메커니즘을 예측하고 완화할 수 있다는 개념에 맞추어 전체 설계팀(신뢰성 포함)과 공급망을 조정한다는 것이다. 이러한 지식을 통해 보다 능동적인 유지관리 전략을 도입할 수 있다.


우리는 21세기를 살고 있다. 이 시대의 도전과제는 무엇인가?
스마트폰과 웨어어블에서 자율주행차와 무인항공기(UAV)에 이르기까지, 전자기기는 일상이 되었으며 소비자 안전에 점점 더 영향을 미치고 있다. 전자기기는 더 작아지고, 더 뜨거워진 상태에서 동작하며, 더 이상 쾌적한 데이터센터나 사무실이 아닌 ‘현실’ 세계에 배치되면서 더 쉽게 고장을 일으킬 수 있다.

오늘날 거의 모든 분야에서 운영되는 전자 하드웨어가 제품 수명주기 동안 안전하고 안정적으로 동작하도록 보장하는 방법은 무엇일까? 한 가지 확실한 답이 있다. 한물간 핸드북을 폐기하고 신뢰성물리학분석(Reliability Physics Analysis, RPA)의 세계에 합류하는 것이다.

RPA란 무엇인가?

RPA는 신뢰성을 예측하고 제품 성능을 향상시키기 위해서 고장 메커니즘에 대해 우리가 알고 있는 지식을 활용하는 과학적인 접근방식이다. 충격, 진동, 온도 사이클, 마모 및 부식과 같은 다양한 고장 원인을 모델링하기 위해 제품 설계 단계에서 강력한 시뮬레이션 툴이 사용된다. 이러한 방법론은 다른 산업분야에서 실용적으로 사용되는 반면(신뢰성을 통계에만 의존한 다리 위에서 차를 몰고 싶은가?), 신뢰성물리학은 최근에야 전자업계에서 상당한 주목을 받고 있다.

RPA는 고장물리(Physics of Failure, PoF)로 알려져 있다. 그러나 RPA 전도사들은 PoF가 의도하지 않은 의미 때문에 더 이상 사람들에게 호응을 얻지 못하는 낡은 용어가 됐다는 사실을 알아야 한다. RPA와 PoF 간의 이론적 해석은 엔지니어들에게는 혼란스러울 수 있지만, 경영자들에게는 분명하다. 간단히 말해 단어가 문제다. RPA와 같은 새로운 프로세스 도입은 표준화되고 광범위하게 받아들여져야 하기에, 조직 전체의 지원과 수용이 필요하다. RPA는 제품 성능을 보장하기 위한 베스트 프랙티스(best practices)에 전념하는 것을 의미한다. 불행히도 ‘고장물리’라는 용어는 조직이 고장을 용인하는 것을 의미할 수 있다. 이 사실은 최고경영자조차도 극복하기 어렵다.

신뢰성물리학의 역사

신뢰성물리학 방법론은 전자업계에서 최근에야 비로소 영향력을 발휘하기 시작했지만, 신뢰성물리학 개념은 60년 전 미군에 의해 처음 도입됐다. 그 목표는 2차 세계대전 당시 무기와 전자기기의 성능 저하 문제를 해결하는 것이었다. 유감스럽게도 그 발의안의 역사는 그림 1에 나타낸 바와 같이 매우 복잡하다.

미 국방장관은 1950년대에 두 개의 보완적인(경쟁적인?) 발의안을 지지했다. 로마항공개발센터(Rome Air Development Center, RADC)는 오늘날 반도체 산업에서 수행하는 강건성 RPA 프랙티스로 발전하게 된 일련의 활동과 산업 포럼을 시작했다. 전자장비신뢰성연구그룹(Ad-Hoc Group on Reliability of Electronics Equipment, AGREE)은 완전히 다른 길을 걸어, 신뢰성을 물리학에 기반하는 것이 너무 복잡하다는 결론을 내렸다. 대신에 경험적 핸드북(empirical handbook)에 기반을 한 통계적 접근방식으로 군사 공급망을 조정했다. 어떤 이유인지, RADC는 이러한 전제에 동의했으며 최초의 경험적 핸드북인 MIL-HDBK-217이 탄생했다.

하지만 RPA는 결코 사라지지 않았다. RPA가 강력한 반도체 설계 툴임이 명확해지자, 벨연구소의 엥겔마이어 (Engelmaier), 리톤 인더스트리의 스테인버그(Steinberg), 록웰 오토메이션의 가스페리(Gasperi)를 비롯한 여러 조직의 혁신적인 엔지니어들이 보드 수준에서 RPA 기술을 개발하기 위해 부단히 노력했다. 이들은 RPA가 핸드북보다 항상 나을 것이라는 점에 고취돼 있었다. RPA 방법론의 우수성은 다음 4가지 구체적인 이점을 통해 확인할 수 있다.

이점 #1

RPA는 시간 경과에 따른 실제 현장 고장을 정확하게 예측한다.
경험적 핸드북 이면에 있는 정당성은 현장 데이터를 기초로 한다는 것(이것은 사실이 아니다.)이지만, 이것들은 무엇이 고장이 날지에 근거하지 않기 때문에 실제 현장 고장을 예측하는 데는 형편없는 결과를 제시한다. 많은 산업분야에서 RPA는 상식으로 묘사된다.

왜 무엇이 고장이 나는지 찾아내고 그 고장을 피하기 위해서 제품을 설계한다. 이는 고장 유형이 고장 가능성만큼이나 중요하기 때문에, 특히 ‘안전 애플리케이션’에서 중요하다. 추가적인 완화 방법(퓨즈, 모니터링 회로)은 RPA 결과에 따라 구현될 수 있다. 또한 RPA는 고장률이 시간 경과에 따라서 우연히 결정된다고 주장하지 않기 때문에 유지관리 요구, 조치 및 시점을 명확하게 이해할 수 있다.



이점 #2

이전에 전혀 사용하지 않았던 기술의 성능을 예측할 수 있다.
경험적 핸드북의 두드러진 결점은 새로운 기술을 누군가는 먼저 경험해봐야 한다는 것이다. 즉 이전에 사용한 경험을 근거로 신뢰성을 예측할 수 있다면, 이전에 사용한 적이 없는 것의 신뢰성은 어떻게 할 것인가? 안타깝게도 핸드북은 이러한 근본적인 한계를 다루지 않기 때문에 핸드북을 활용하는 조직은 정당성이 거의 없이 유사성에 의한 신뢰성(reliability by similarity, RBS)과 같은 임의 접근법을 개발할 것을 요구받고 있다(‘의견 제시’라고도 함). RPA의 가치는 기술과 무관한 기본 메커니즘에 기반을 두고 있다는 것이다. 손상진행률(Rate of damage evolution)은 주로 특정 재료에 따라서 달라질 수 있지만, 기본 거동은 거의 변하지 않는다. 또한 새로운 파라미터를 유도하는 방법은 잘 알려진 특성화 및 가속 테스트 활동을 통해 수행된다.

이전 기술과 신기술 모두에서 신뢰성물리학의 일관성은 사례를 통해 충분히 입증됐다. 반도체 소자의 경우, IC의 절연파괴는 오래 전부터 잘 알려진 고장 메커니즘이며 기본적인 거동은 상대적으로 일정하다(아주 흥미로운 두께 대 와이블 경사 관찰 포함). E, 1/E, V 모델에 대한 논쟁은 어떤 특정 메커니즘으로 파괴가 발생하는지와 더 긴 테스트 필요성에 근거해 왔다. 패키징의 경우 SnPb, SAC305 및 새로운 신뢰성 솔더의 낮은 사이클 피로는 각 온도 사이클에서 발산되는 변형 에너지 대비 작업량에 기초해서 정확히 예측할 수 있다(무연 전자기기를 두려워할 필요가 없다).

이러한 기능은 신뢰성 결정이 기술 로드맵에 적극적으로 참여할 수 있도록 허용한다는 점에서 기본적인 장점이 된다. 국방, 우주항공, 산업용과 같은 고신뢰성 산업에서는 다른 어떤 방안도 효과가 없다는 판정이 난 경우, 해당 애플리케이션에 대해 RPA를 통해 신뢰성이 입증된 신기술이라면 사용할 수 있다. 한마디로 요약하면, RPA는 이전 경험에 관계없이 신뢰성을 예측할 수 있는 견고한 기반을 제공한다.

이점 #3

RPA를 통해 신뢰성이 설계 프로세스의 일부가 될 수 있다.
핸드북 접근법의 가장 큰 한계 중 하나는 진정한 설계 프로세스의 일부가 아니라는 것이다. 핸드북을 통해 계산된 고장률로 인해 설계는 거의 변경되지 않으며(계산의 ‘조정’ 가능성이 훨씬 높다), 설계 변경 활동은 설계가 거의 완료된 이후에나 수행되는 경우가 많다. 결과적으로 핸드북 계산은 부가가치 활동이라기보다는 단순 점검(check-the-box)에 해당한다.

이에 비해, RPA는 기본적으로 강건한 신뢰성설계(Design for Reliability, DfR) 프로세스의 일부이다. 신뢰성설계(DfR)에 대한 관심은 전 세계적으로 폭발적으로 증가하고 있다. 그 이유는 고위급 관리자나 임원들이 전통적인 설계-테스트-수리방법에 비해 상당한 투자수익(ROI)을 경험하고 있기 때문이다. 더 중요한 것은, 신뢰성설계에 집중하는 조직에게 하드웨어 설계팀이 민첩성(agile) 또는 준-민첩성(semi-agile) 개발 프로세스로 전환할 수 있는 기회를 제공한다는 것이다. 변경을 할 때마다 실제 프로토타입을 제작할 필요가 없다면, “시도해보고 결과를 보자”라는 방법이 훨씬 더 현실적인 접근방식이 될 것이다(또한 소프트웨어 팀이 10년 전에 구현한 민첩성 프로세스와도 맞출 수 있다).

이점 #4

RPA는 사전 대비형 유지관리 전략을 적용할 수 있도록 사고방식을 바꾼다.
RPA의 가장 큰 이점은 고장률, 고장 부위, 고장 유형 및 고장 메커니즘을 예측하고 완화할 수 있다는 개념에 맞추어 전체 설계팀(신뢰성 포함)과 공급망을 조정한다는 것이다. 이러한 지식을 통해 보다 능동적인 유지관리 전략을 도입할 수 있다. 실제 접근방식은 조직과 기술에 따라 다르다. 어떤 회사는 약한 고리(weak links)를 사용하고, 어떤 회사는 환경 조건을 모니터링하는 반면, 어떤 회사는 시스템 성능 데이터를 수집한다.

접근방식에 관계없이, 맹목적인 통계 분석이 수행된다면 이 세 가지 접근방식 중 어느 것도 효과적이지 않다. RPA는 최상의 방법론, 모니터링해야 할 파라미터 데이터, 데이터 분석 방법 및 유지관리가 수행되어야 하는 고장 지점을 찾아내는 데 중요하다.

최대 도전과제: RPA를 설계 프로세스에 구현하기

RPA가 이러한 명확한 이점을 제공한다면, 왜 전 세계가 아직 채용하지 않고 있나? 도전과제는 여러 가지 있다. 여기에는 타성, 요구사항 준수, 공급망 및 툴 세트가 포함된다. 타성은 여러 산업계에 적용된다는 점에서 가장 큰 도전과제이다. RPA는 고장을 예방하지만 제품을 기능적으로 더 좋게 하거나, 비용을 낮추거나, 더 작게 만드는 데 직접적으로 기여하지는 못한다(간접적으로는 기여하지만 측정하기 어렵다)는 것을 기억해야 한다.

‘더 뛰어나고, 더 싸고, 더 작게’는 기술 산업에서 늘 예찬돼 왔으며, 모든 하드웨어 임원들의 관심은 이 3가지 요소의 전부 또는 일부에서 경쟁사보다 더 신속하게 대응하는 것이다. 따라서 만약 RPA가 필요하지 않은 경우 ROI를 입증하는 데 더 오래 걸리고 더 많은 데이터가 필요할 수 있다.

현재 RPA 요구는 아직 미미하며 핸드북보다도 훨씬 못 미친다. RPA 준수 요구가 크지 않기 때문에 조직 내부뿐만 아니라 공급망 내에서도 RPA 사용을 가로막고 있다. 예를 들어, 만약 미 연방항공국(Federal Aviation Administration, FAA)이 RPA를 요구하지 않거나 받아들이지 않으면 보잉이나 에어버스가 자사 공급망에 RPA를 요구하기는 더 어려울 것이다. 또한 마케팅이 필요 없다고 말했기 때문에 RPA 수행에 필요한 RPA 결과 또는 정보를 부품제조사가 제공하지 않는다면, 이는 곧 전 프로세스를 가로막을 수 있다.

마지막으로, 놀랍게도 툴 세트의 부족으로 인해 RPA 구현이 지연되었다. 역사적으로도 많은 기업들이 여러 유형의 RPA를 수행하는 경우, 툴은 자체 툴 또는 단순한 스프레드시트를 활용하는 수준이었다. 자체 툴을 사용하게 되면 회사 간 일관성 없는 접근방식이 만들어지고(이는 공급망에서도 마찬가지다), 해당 툴 담당자가 퇴사하거나 이직할 경우 지적 손실이 발생할 우려가 있다. 이는 관리상 바람직하지 않은 큰 위험이다.

그러나 이러한 RPA 툴 부족 상황이 마침내 해소되고 있다. 지난 20년 동안 소프트웨어의 진보와 향상된 계산 능력을 활용하는 새로운 RPA 툴이 있다. 웹 기반 라이브러리는 이제 RPA를 수행하는 데 필요한 광범위한 부품 및 패키지 레벨 정보를 제공한다. 폭발적으로 늘어나는 모바일 앱을 활용한 CAD/CAE 앱으로의 이동은 광범위한 엔지니어들에게 강력한 시뮬레이션 및 모델링 기능에 접근할 수 있게 한다.

또한 무어의 법칙은 확실히 유익했다. 즉 시뮬레이션 시간이 수 일에서 수 분으로 단축되어 부품 하나뿐 아니라 여러 부품을 평가할 수 있고, 적절한 기간 내에 평가를 여러 번 반복 수행할 수 있으며, 모든 관련 세부사항을 통합할 수 있게 됐다.

이러한 최신 툴은 설계 말단에 RPA를 허용하며, 전기 및 기계설계 팀이 RPA를 일관된 방식으로 수행하여 공급망 전체로 결과를 공유할 수 있게 한다. 그 결과 제품 설계팀은 프로젝트 일정을 일관되게 준수할 수 있게 됐고, OEM은 제품 검증을 위한 방법론으로 RPA를 수용하게 됐다. 어쩌면 RPA가 코너를 돌아 마침내 우리 앞에 다가와 있는지도 모른다.<끝>

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