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経年劣化の予測とは?課題と対策・製品を解説
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評価・分析・検査における経年劣化の予測とは?
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ブロードコム(アバゴ・テクノロジー株式会社)のフォトカプラは、
クリティカルなシステムの信頼性要件を満たすため、高信頼性LEDを使用しています。
LED技術は40年以上の実績を経て成熟し、性能向上および改善のため、一貫して
製造プロセスの改良を続けてきました。
当資料では、Broadcomがブラック・モデルに基づく加速寿命環境で得られた
LED信頼性ストレス・データをどのように用いて寿命性能を予測しているか
についてご紹介しています。
この解析は、設計者に確証と設計の柔軟性を与え、用途に適した順方向の
LED入力電流を選択することができるようになります。
【掲載内容】
■はじめに
■LED信頼性ストレス試験
■加速係数
■まとめ
■参考資料
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
【資料】フォトカプラにおける高信頼なLEDの寿命計算
当社では、チップの温度を上下させた際の自己発熱に対する
熱疲労の寿命を推測するパワーサイクル試験を承ります。
水冷式コールドプレートを採用しており、安定した放熱特性のもと試験実施が可能。
お客様ご指定のコールドプレート手配、持ち込み品の設置など、
仕様により柔軟に対応させて頂きます。
【特長】
■当社オリジナルTEGチップを使用した周辺材料評価も可能
■ご来社頂き、サンプルの設置、条件出し等を立会のもと
実施させて頂く事も可能
■非破壊による試験前後のSAT観察、X線観察(非破壊検査)、
電気特性の確認を行う事が可能
※詳しくはPDFをダウンロードして頂くか、お気軽にお問合せください。
パワーサイクル試験受託サービス
『高輝度LEDパルスエージング装置』は、スレイブユニットの
増設によりCH拡張が容易なエージング電源ユニットです。
駆動電流1~1000mAまでのダイナミックレンジを実現。
フルスケールを2段階に任意設定可能。
また、時間、電流値、パルス幅、周期等の駆動条件を
手動で簡単に設定が可能です。
【特長】
■デバイス実装トレーが一体型で省スペース
■IF_SH回路の採用により、高精度な定電流パルス駆動を実現
■着脱容易なデバイストレーの変更により様々な形状のデバイスに対応可能
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
エージング電源ユニット『高輝度LEDパルスエージング装置』

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評価・分析・検査における経年劣化の予測
評価・分析・検査における経年劣化の予測とは?
パワーデバイス&パワーモジュール業界において、製品の信頼性や寿命を評価・分析・検査する過程で、時間経過に伴う性能低下や故障リスクを事前に予測すること。これにより、製品の品質保証、メンテナンス計画の最適化、および製品ライフサイクルの管理を効果的に行うことを目的とする。
課題
データ収集の限界
長期的な経年劣化データを網羅的に収集することが困難であり、予測モデルの精度に影響を与える。
複雑な劣化メカニズム
パワーデバイスの劣化は、熱、電気、機械的ストレスなど複数の要因が複合的に作用するため、そのメカニズムの解明とモデル化が難しい。
予測モデルの汎用性不足
特定の製品や使用環境に特化した予測モデルが多く、異なる製品や環境への適用が難しい場合がある。
リアルタイム性の欠如
経年劣化の進行状況をリアルタイムで把握・分析する仕組みが不足しており、早期の異常検知や対策が遅れる可能性がある。
対策
先進的なデータ解析技術の導入
機械学習やAIを活用し、限られたデータからでも高精度な劣化予測モデルを構築する。
マルチフィジックスシミュレーションの活用
熱、電気、構造などの複合的な物理現象を考慮したシミュレーションにより、劣化メカニズムを詳細に分析する。
標準化された評価手法の開発
異なる製品やメーカー間でも比較可能な、汎用性の高い経年劣化評価・予測手法を確立する。
IoTセンサーとクラウドプラットフォームの連携
製品に搭載されたセンサーからリアルタイムデータを収集し、クラウド上で分析・予測を行うことで、常時監視体制を構築する。
対策に役立つ製品例
AI駆動型予測分析システム
過去の試験データや稼働データを学習し、将来の劣化傾向を高精度に予測するアルゴリズムを提供する。
高精度シミュレーションソフトウェア
複雑な物理現象を考慮した詳細なシミュレーションにより、様々なストレス下での劣化挙動を可視化・分析する。
IoTデータ収集・分析システム
現場のデバイスからリアルタイムでデータを収集し、クラウド上で統合的に分析・監視することで、劣化の兆候を早期に検知する。
信頼性評価コンサルティングサービス
専門知識を持つエンジニアが、顧客の製品特性や用途に応じた最適な評価・予測手法を提案し、実施を支援する。



