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故障解析の時間短縮とは?課題と対策・製品を解説

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評価・分析・検査における故障解析の時間短縮とは?

パワーデバイス&パワーモジュール業界において、製品の信頼性向上や開発サイクルの迅速化を実現するため、故障解析にかかる時間を大幅に短縮することを目指します。これにより、市場投入までのリードタイム短縮、品質改善サイクルの高速化、および開発リソースの効率化を図ります。

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破壊解析 | パワーモジュールのパッケージ開封(デキャップ)

破壊解析 | パワーモジュールのパッケージ開封(デキャップ)
高耐圧・大電流部品のIGBT等のパワーモジュールには、パッケージ封止樹脂に充填剤が多く含まれているなど、樹脂開封が困難なものがあります。パッケージ樹脂を薬液等により除去し、内部観察を行い、ご要望に応じ開封後の内部部品に対して、評価/解析/分析などを行います。 ※事前に開封用トライアルサンプルをご提供いただき開封可否を確認させていただきます(無償) ※IGBT(insulated-gate bipolar transistor 絶縁ゲートバイポーラトランジスタ)       大電力の高速スイッチングが可能な、パワー半導体の一種。

【ハンドブック進呈】分析評価

【ハンドブック進呈】分析評価
当社は、エレクトロニクス分野で培った高度な技術と先端装置で トラブル解決をサポートします。 当資料では、"MSECの分析評価対応分野"をはじめとした「対応分野」や、 "Liイオン電池の一貫解析"などの「解析事例」、「分析装置紹介」を掲載。 ぜひ、ダウンロードしてご覧ください。 【掲載内容(一部)】 <対応分野> ■MSECの分析評価対応分野 ■パワーデバイス・モジュールの一貫解析システム <解析事例> ■前工程解析 ■パワーデバイスパッケージ不具合解析 ※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。

短絡耐量評価・解析レポート

短絡耐量評価・解析レポート
株式会社エルテックは『短絡耐量評価・解析レポート』を販売しています。 短絡故障の瞬間に爆発する他のSiC MOSFETと比較して、 INFINEON CoolSiC MOSFETは爆発することなくソフトに故障します。 このレポートでは、短絡耐量性を測定し、故障メカニズムを明らかにしています。 【特長】 ■試験測定データの結果と先端SiCトランジスタの短絡耐量を制限する  物理的メカニズムを特定するための解析評価 ■破壊までの臨界温度および破壊エネルギーが抽出される ■破壊モードとの物解析を行う ■INFINEONと他社の1200Vトランジスタの短絡耐量を比較する ■短絡耐性を高めるためのトランジスタ構造とプロセスの変化を明らかにする ※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。

コインセル分解機

コインセル分解機
研究開発によく用いられる2032型、2016型、2025型のセルを分解するための装置です。 試験終了後の正負極・セパレーター等の部材の状態の確認や、ゴミの分別等にもお使い頂けます。 その他規格についてご相談下さい。 ※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。

SiC MOSFET構造解析、プロセス、デバイス特性解析レポート

SiC MOSFET構造解析、プロセス、デバイス特性解析レポート
当社では、『東芝デバイス&ストレージ SiC MOSFET(TW070J120B) 構造解析、プロセス、デバイス特性解析レポート』をご提供しております。 プロセス・デバイス特性解析レポートでは、構造解析結果に基づき、 製造プロセスフローの推定、フォト/マスキングのプロセス工程数の見積、 N-エピ層(ドリフト層)のドーピング濃度分析、オン抵抗解析やブレークダウン 電圧の解析を行っています。 【解析のポイント】 ■構造解析レポート  ・SiC-MOSFETの平面レイアウトおよび断面構造を明らかにしている  ・本製品の特長であるSBD領域についての断面構造とSBDメタルのEDX分析を実施 ■プロセス・デバイス特性解析レポート  ・Schottkyダイオード特性の測定を行い、他社SiC-MOSFET製品の   内蔵Bodyダイオード特性と比較している など ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
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評価・分析・検査における故障解析の時間短縮

評価・分析・検査における故障解析の時間短縮とは?

パワーデバイス&パワーモジュール業界において、製品の信頼性向上や開発サイクルの迅速化を実現するため、故障解析にかかる時間を大幅に短縮することを目指します。これにより、市場投入までのリードタイム短縮、品質改善サイクルの高速化、および開発リソースの効率化を図ります。

​課題

解析プロセスの非効率性

従来の故障解析は、手作業によるデータ収集や分析が多く、時間と労力がかかる。また、担当者間の情報共有も遅れがちである。

高度な専門知識の要求

故障原因の特定には、高度な専門知識と経験が必要であり、熟練した解析担当者に依存する傾向がある。これにより、解析担当者の育成や確保が課題となる。

データ管理と可視化の遅延

膨大な解析データが分散して管理され、必要な情報へのアクセスや分析が困難。結果として、傾向分析や根本原因の特定に時間を要する。

試行錯誤による非効率な解析

原因特定のための仮説検証が試行錯誤に陥りやすく、無駄な解析を繰り返してしまう。これにより、本来の目的達成までに時間がかかってしまう。

​対策

自動化された解析ツールの導入

データ収集、初期分析、レポート作成などを自動化するツールを導入し、解析担当者の負担を軽減し、作業効率を向上させる。

AI・機械学習による原因推定

過去の故障データや解析結果を学習させたAI・機械学習モデルを活用し、故障原因の候補を迅速に提示することで、解析の方向性を絞り込む。

統合されたデータ管理プラットフォーム

解析データ、試験データ、設計情報などを一元管理し、リアルタイムでのアクセスと高度な分析を可能にするプラットフォームを構築する。

シミュレーション技術の活用

故障モードの予測や、特定の条件下での挙動を事前にシミュレーションすることで、実際の解析に必要な試行錯誤を減らし、効率的な原因特定を支援する。

​対策に役立つ製品例

統合解析支援システム

様々な解析データを集約し、自動分析機能や可視化機能を提供することで、故障解析プロセス全体の効率化と時間短縮を実現する。

故障予測・原因推定ソフトウェア

AI・機械学習技術を用いて、過去のデータから故障の兆候を早期に検知し、可能性のある故障原因を提示することで、解析の初期段階での時間短縮を支援する。

高速データロギング・解析装置

高精度かつ高速なデータ収集能力と、リアルタイムでのデータ解析機能を備え、複雑な故障現象の瞬間的な挙動を捉え、迅速な原因特定を可能にする。

バーチャルプロトタイピングシステム

設計段階から故障解析までをシームレスに連携させ、仮想環境での検証を強化することで、物理的な試作や解析にかかる時間を大幅に削減する。

⭐今週のピックアップ

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