半导体产品寿命紧张分为三个阶段：
早期失落败率（或婴儿去世亡率）： 此阶段的特点是初始失落败率相对较高，然后迅速低落。正常寿命： 此阶段的故障率相对稳定，在设备的利用寿命内保持稳定。故障率以“FIT”为单位，或以小时为单位的“均匀故障间隔韶光”(MTBF) 来描述。磨损阶段： 这表示固有磨损机制开始占主导地位，故障率开始呈指数增长。产品寿命常日定义为从最初生产到磨损开始的韶光。
对付给定的样今年夜小 n ，在t 小时运行韶光后将发生 m 次 故障 - 如果在记录故障计数“m”之前，“n”运行了“t”个小时，则
λavg – 均匀故障率
FIT – 韶光故障率，即每十亿事情小时发生故障的部件数。您可以利用 TI 的可靠性评估器来获取大多数 TI 部件的 FIT 率。
DPPM——每百万毛病部件数，也称为每百万发货产品中故障部件的数量。
MTTF（均匀故障韶光）=（t1+t2+t3+….tm）/m
这是发生故障的均匀韶光。MTTF 用于不可修复系统的情形。
T50（均匀故障韶光）= 50％的单元发生故障的韶光。
一半的故障发生在 T50 之前；另一半发生在 T50 之后。紧张用于故障分布的统计处理。如果故障韶光呈正态分布，则 T50 与 MTTF 相同。
MTBF（均匀故障间隔韶光）= [t1 + (t2- t1) + (t3 – t2) ….(tm – tm-1) ]/m = tm/m
MTBF 是连续故障之间的均匀韶光。MTBF 用于可修复系统。它实际上是均匀故障间隔韶光，由于它不包括修复韶光。
概率分布
概率分布是随韶光变革的单元故障率的图形或数学表示。对付离散故障的有限样本，此分布常日显示为直方图。此分布的轮廓形状在数学上由概率分布函数 (PDF) 表示。
概率密度函数 f(t): 该函数表示在特定时间 t 发生故障的概率，用 f(t).Δt面积 f(t).Δt 表示，还可以预测在特定时间 t 发生故障的预期次数。累积分布函数 F(t):它表示截至给定时间“t”的累积故障次数。
故障率或风险率 l(t)
故障率是 韶光t发生故障的条件 概率，即假设该单元存活到那时，在韶光t发生故障的概率。
它也可以表示为在 t 和 t+ΔT 之间的韶光间隔内每单位韶光内发生故障的单元数，占到韶光 t 时存活的单元数的一部分。
如图所示，故障率随韶光的变革在产品早期阶段开始很高，然后迅速低落。在利用寿命阶段，故障率保持不变。随着材料退化和磨损，故障率会随着韶光的推移不断增加。
可靠性函数 R(t)
存活到韶光 t 的概率。换句话说，它是存活到韶光 t 的单位比例。
失落败和存活的总分数之和必须即是 1。
R(T) + F(T) = 1
根据前面描述的 f(t)、F(t)、R(t) 和 l(t) 的定义
当故障率 l(t) 为常数时，可靠性函数变为指数分布
对付恒定故障率，如浴盆曲线的正常寿命部分，指数分布对付仿照故障概率和寿命很有用。
威布尔分布威布尔分布是 Waloddi Weibull 创建的连续概率分布。在可靠性方面，它用于随 韶光变革的故障率。在实践中，故障概率由 3 参数威布尔分布建模：
η、β、γ 是应力测试单元失落效时须要确定的参数。
在大量情形下，可靠性建模只须要两个参数，威布尔分布简化为：
β 被称为“威布尔斜率”，η 被称为分布的“特色寿命”。
浴盆曲线的三个部分（早期失落效、利用寿命和磨损）常日具有不同的故障分布形状，如图所示。
威布尔分布是一种多功能数学函数，可以表示浴盆曲线的所有三个部分，常日仅利用两个可调参数 - β 和 η。
这常日用于可靠性建模。
