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Establecimiento de métricas de decisión de mejora del rendimiento utilizando la simulación de Monte Carlo_Jeffrey Yang

Orador: Jeffrey Yang, Gerente sénior de ingeniería de Micron Semiconductor

 

el tema del discurso: Establecimiento de métricas de decisión de mejora del rendimiento utilizando la simulación de Monte Carlo

 

Resumen:

En la industria de pruebas de LSI, siempre existen desafíos para mejorar el rendimiento al reducir las fallas falsas, especialmente en las operaciones de back-end. Por un lado, los clientes exigen cada vez más la entrega a tiempo. Por otro lado, existe una enorme presión para ahorrar en el costo de cada troquel mientras se cumplen los estándares de calidad del cliente. Encontrar la métrica de equilibrio se convierte en un punto clave para guiar al equipo de ingeniería en la toma de decisiones. Las simulaciones de Monte Carlo pueden abordar este problema de manera efectiva, pero a menudo los ingenieros carecen de las herramientas adecuadas para adoptar este enfoque. JMP Pro puede ayudar, incluso si es nuevo en codificación y algoritmos. Este artículo describe cómo realizar simulaciones de Monte Carlo utilizando JMP Pro para encontrar la receta adecuada para las herramientas de producción (tasa de desactivación de sockets, etc.) y los KPI operativos (UPH, rendimiento, tasa de recuperación, etc.). Los resultados de la simulación se reflejan en gráficos de radar para brindar a los ingenieros una vista dinámica para juzgar los puntos de equilibrio y ajustar las recetas según sea necesario. Al formular una serie de indicadores de radar combinados con carteras de productos e implementar ajustes de fórmula, ayuda a mejorar el rendimiento general de la producción de terminales.

 

Simulación del Monte Carlosimulación del Monte Carlomodelado predictivo