6月20日DEKRA iST德凱宜特現身力挺SMTA台灣分會於所舉辦的「人工智慧產品的PCBA先進製程與檢驗測試技術論壇」，由互連工程部彭思堯經理以「AI產品的可靠度驗證與挑戰」為題，分享面對AI技術快速發展的趨勢時，如何透過可靠度驗證與失效分析手法，強化人工智慧裝置於高效運算與多元複雜應用下的穩定性，論壇現場交流熱烈，彭思堯經理亦與現場的產學研先進深入互動，激盪多元技術觀點。
AI技術與產品趨勢
彭思堯經理於會中分享AI技術五大趨勢，說明人工智慧如何驅動產業創新。
- 為了提升效率及降低成本而導入各種不同訓練模型及技術造力。
- 無論在何種領域都可運用AI自動完成複雜及多工的工作流程。
- 多系統運用協同合作來達到更強的協作潛能，尤其在智慧醫療及智能家居等應用。
- 由於多系統整合，故需結合不同的模型，如語音、數據、影像，來達到AI多模態的普及化。
- 由於邊緣運算更加強大，故可以讓設備可對接收到的資料即時處理與分析，強化AI應用的效能。
彭思堯經理強調資料(Data)是技術關鍵的資產，唯有良好的資料蒐集與應用，才能發揮AI最大價值。
隨著應用場景日益多元，AI技術廣泛應用於智慧製造、智慧醫療、智慧家居與智慧汽車等領域，AI伺服器成為支撐技術的關鍵核心基礎，不同於傳統伺服器，AI 伺服器不僅搭載CPU，更整合高效能GPU，其強大的運算能力正是支援語音辨識、影像處理等應用的關鍵，彭經理進一步指出，PCB(印刷電路板)是所有電子元件運作的關鍵核心，不同於模組零件或記憶體可獨立更換，PCB一旦失效或損壞，必須整板報廢重製；因此PCB的設計與製造品質，將影響整體AI系統的可靠度與壽命，也是未來產業升級與可靠度管理必須考量的關鍵環節。
失效分析流程與步驟
AI 產品設計需從結構、材料到封裝進行全面評估，以掌握潛在風險並提升實際應用時的穩定性與壽命。彭思堯經理於會中指出，唯有結合系統化的失效分析（Failure Analysis），才能準確釐清問題根源，加以改善，強化產品可靠度。現場亦藉由實際案例，說明完整的分析流程與技術手法。
當AI晶片樣品收集回來後，第一步會進行3D X-Ray+CT利用X-Ray非破壞性掃描，再利用電腦建立立體影像模型即電腦斷層掃描，另用其來判讀內部異常位置，並與客戶確認後續觀察的關鍵區域，隨後針對目標位置執行破壞性切片分析(Cross-section)，逐層觀察材料結構與潛在瑕疵，並結合顯微觀測與圖像比對進行判讀。
彭思堯經理強調，從外觀破損難以準確判定 Root Cause，唯有透過結合非破壞與破壞性手法的專業失效分析流程，才能有效定位問題、提供具體改善方向。這也凸顯了可靠度驗證與失效分析在 AI 高階應用中所扮演的關鍵角色。
AI產品可靠度的挑戰與驗證方法
隨著 AI 應用快速發展，系統產品對高可靠度的需求日益提升。彭思堯經理指出，從元件選用、PCB layout到SMT製程，電子產業普遍導入JEDEC與 IPC 等國際標準，如J-STD-001用於焊接製程、IPC-A-610作為外觀檢查依據，並搭配環境應力、振動與錫鬚(Tin Whisker)等測試方法，相應驗證方案的導入，不僅確保產品品質，也可評估製程改善的成效。
除標準導入外，非破壞與破壞性分析手法同樣重要。透過X-Ray 掃描、切片分析(cross-section)、SAT/SAM超音波掃描等方式，可及早發現內部潛在缺陷，進行改善以提升良率。以Substrate為例，國際大廠對其耐熱能力要求高於IPC標準，須經8至10次Reflow且無脫層(delamination)現象，並導入SAT/SAM技術提升檢測效率與準確度。
會中彭思堯經理亦指出三大常見失效機制：錫鬚(Tin Whisker)、電化學遷移(ECM)與導電性陽極細絲物(CAF,Conductive Anodic Filament)。其中，CAF 為PCB材料內部異常，ECM則可能發生於任何金屬介面，錫鬚則為鍍純錫表面因應力產生的金屬細絲。根據JESD201標準，高安全應用如軍用與醫療禁止使用鍍純錫元件。
此外，隨著高速運算與大數據需求攀升，PCB製程亦面臨更高精度挑戰，例如Backdrill stub length設計需從±7mil縮減至±2mil，對準度(Registration)也從D+8提升至D+4，對製程控制要求大幅提升，亦促使可靠度驗證設計需更加縝密。彭思堯經理看到目前AI晶片上板後從紅墨水測試的結果，建議導入IPC-9708標準，可以從Pad設計、材料選擇到Reflow Profile定義來選擇對自家產品最好的材料流程即生產條件。而對於PCBA階段對於常見的Die 損傷或焊點異常問題，也可結合AI圖像辨識輔助分析，提升檢測效率與判讀精度。
總結
AI產品的快速發展帶來了前所未有的技術挑戰，從材料選擇、封裝設計到製程驗證，每一環節都至關重要。彭思堯經理總結指出：「資料即價值。唯有在每一製程節點導入系統化的驗證機制，並長期累積可靠度數據，才能在高頻、高密度應用中，挑選出最適材料與工藝參數，真正打造高品質、高可靠度的AI系統。」
DEKRA iST德凱宜特長期深耕可靠度驗證與失效分析領域，協助產業夥伴有效掌握產品風險並持續優化，確保AI系統在高負載、高複雜度環境下的穩定運作。未來，DEKRA iST 將持續秉持「Problem Solved」為客戶解決問題的核心價值，與業界攜手前行，共同提升產品的品質與競爭力！
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