Corinne BERGES，六西格码黑带大师，恩智浦半导体
D. Martin Knotter，六西格码黑带大师，NXP Semiconductors 产品诊断中心 (PDC) 技术总监
Maresa Labellarte，恩智浦半导体产品工程部
对于新的 WLAN 产品（第六代 Wi-Fi），在最终测试中观察到良率损失问题，此时封装芯片以运送给客户。 启动一个项目以查找问题的根本原因。 使用的主要质量工具是故障树分析，以深入挖掘每种潜在的故障模式，而不排除某些故障可能性或直接跳入先验结论。
NXP 多年来一直在使用机器学习方法和算法，因此机器学习在这种产量损失案例中与典型的数据分析或单变量分析并行实施。
最终产品由安装在层压板上的两个模具构成。 在芯片制造之后和封装之前的芯片测试步骤中没有观察到任何问题。 此外，在仅使用一种层压板制造的产品模型上观察到产量损失问题，这导致了对层压板类型影响的假设。
建立了数据分析和机器学习分析（分区、增强树或引导模型）。 分析主要针对单元测试与最终产品测试的差异以及层板模型的差异。
