레벨 : 중급
Corinne BERGES, 식스 시그마 블랙 벨트, NXP 반도체
자동차 산업의 한 고객이 일부 부품에 문제가 있다고보고했으며 고장 분석은 밸브 관리 기능에서 몇 가지 실패한 테스트를 강조했습니다. 제품에 대한 새로운 테스트에서는 부품이 고장날 가능성이 더 높은 다이 에지 영역이 밝혀졌습니다. 이 약한 영역과 나머지 다이의 차이를 이해하기 위해 분석이 설계되었습니다. 이러한 분석은 단위 프로브 및 클래스 프로브 데이터를 사용했습니다. 전자는 다이 레벨에서 조사를 가능하게합니다. 후자는 웨이퍼의 레티클 연구를 지원합니다. 레티클은 다이 사이의 웨이퍼에 내장 된 특정 구조이며 각 개별 제조 단계를 나타냅니다. 테스트를 통해 실패한 단계를 식별 할 수 있습니다.
JMP의 데이터 분석은 테스트 분포 플로팅이 포함 된 일 변량 분석, 다변량 분석 및 7 개의 웨이퍼 로트에서 다이의 두 영역 간의 비교를 사용한 예측 알고리즘으로 구성되었습니다. 분석은 실패한 제조 단계를 강조 할 수 있도록 다이 및 레티클 수준에서 수행되었습니다.
이 사례 연구는 기계 학습을 촉진하기위한 교육 자료에 사용되었습니다. 무 결함이 목표 인 자동차 산업의 맥락에서 모든 사람은 가능한 최고 수준의 품질을 달성하기 위해 이러한 분석에 대한 교육을 받아야합니다.
