スピーカー:ユー・ファンファング、Western Digital China Shanghai Co.、Ltd.の品質部門のマネージャー
スピーカー：シンディ・ユー、Western Digital China (Shanghai) Co.の品質マネージャー、 株式会社
スピーチの話題：半導体製造業におけるビッグデータ活用の共通分析と品質予測
トピック：ビッグデータと予測品質評価の製造アプリケーションにおける共通性分析
概要:
製造において、私たちは常にプロセスの変動に関心を持ってきました。では、プロセス変動とは何でしょうか？どのような変動が品質問題を引き起こす可能性がありますか?製品が故障する原因となる変動はどれくらいですか?半導体の製造工程は複雑ですが、前工程と後工程の変動の重ね合わせはどのような影響をもたらすのでしょうか。この記事では、工場のビッグデータインフラストラクチャの下で、ウェーハからパッケージング、完成品のテストまでのデータ連結を実現する方法と、それを基にしたビジネスアプリケーションを紹介します。品質を確保するだけでなく、コストを削減するために、数十、数百、さらには数千の入力変数から主要なパラメーターを特定し、それらをターゲットを絞った方法で制御する方法は、複雑な技術プロセスの難しさと重要なポイントです。共通性分析は、診断と予測の両方で、この時点で非常に役立ちます。共通性分析を実現するには、データの並べ替え、データの接続、アルゴリズムの選択、結果の分析のプロセスに注意を払い、試行と検証を続ける必要があります。これを容易にするために、JMP データ分析ソフトウェアを選択しました。
概要：
製造業では常に工程の変動が気になります。 では、プロセス変動とは何でしょうか? どのような変動が品質問題を引き起こしますか? どのくらいの揮発性が製品の故障につながりますか? 半導体製造プロセスは非常に複雑です。 これらの変動を製造工程に重ねると、どのような結果が期待できるでしょうか。 このテキストでは、産業用ビッグ データ フレームワーク内でウェーハからパッケージ、完成品までのデータ接続を実装するプロセスと、これに基づいてビジネス アプリケーションを評価するプロセスを紹介します。 品質保証と低コストを同時に確保しながら、数十、数百、さらには数千もの入力変数の中から主要なパラメーターを特定して制御できるようにすることは、複雑な産業プロセス フローの難しい部分であり、極めて重要な部分です。 共通性分析は、診断と予測の両方の目的で、この分野で非常に役立ちます。 共通性分析を可能にするために、データ収集、データ接続、アルゴリズム選択、結果分析など、このプロセスのすべての領域に焦点を当てる必要があります。 このサイクルが繰り返され、実験と検証の各ステップで改善が行われます。 これらの目標を達成するために、JMP 分析ソフトウェアを使用することにしました。
