Altavoces: tu colmillo , Gerente del Departamento de Calidad de Western Digital China Shanghai Co., Ltd.
Altavoz: cindy tu , gerente de calidad de Western Digital China (Shanghai) Co., Limitado.
el tema del discurso : Análisis común y predicción de calidad de la aplicación de big data en la industria de fabricación de semiconductores
Tema: Análisis de similitud en aplicaciones de fabricación de Big Data y evaluaciones predictivas de calidad
Resumen :
En la fabricación, siempre nos han preocupado las fluctuaciones del proceso. Entonces, ¿qué es la fluctuación del proceso? ¿Qué tipo de fluctuaciones pueden causar problemas de calidad? ¿Cuánta fluctuación puede hacer que un producto falle? El proceso de fabricación de semiconductores es complejo, y ¿qué impacto traerá la superposición de las fluctuaciones en los procesos delantero y trasero? Este artículo presentará cómo realizar la concatenación de datos desde la oblea hasta el empaque y las pruebas del producto terminado bajo la infraestructura de big data de la fábrica y la aplicación comercial sobre esta base. Cómo identificar parámetros clave de decenas, cientos o incluso miles de variables de entrada y controlarlos de manera específica, no solo para garantizar la calidad, sino también para reducir costos, esta es la dificultad y el punto clave de los procesos tecnológicos complejos. El análisis de comunalidades puede ser de gran ayuda en este punto, tanto para el diagnóstico como para la predicción. Para lograr un análisis de similitud, debemos prestar atención al proceso de clasificación de datos, conexión de datos, selección de algoritmos y análisis de resultados, y seguir intentando y verificando. Hemos elegido el software de análisis de datos JMP para ayudar con esto.
Resumen:
En la industria manufacturera, siempre nos preocupan las fluctuaciones del proceso. Entonces, ¿qué son las fluctuaciones del proceso? ¿Qué tipos de fluctuaciones darán lugar a problemas de calidad? ¿Cuánta volatilidad resultará en fallas del producto? El proceso de fabricación de semiconductores es muy complejo. Después de que estas fluctuaciones se superpongan al proceso de fabricación, ¿qué tipo de resultados podemos esperar? Este texto presentará el proceso de implementación de la conectividad de datos desde la oblea hasta el paquete y los productos terminados dentro de un marco industrial de big data, así como la evaluación de las aplicaciones comerciales sobre esta base. Ser capaz de identificar y controlar parámetros clave entre docenas, cientos o incluso miles de variables de entrada y al mismo tiempo garantizar la garantía de calidad y los bajos costos es una parte difícil y fundamental del complejo flujo del proceso industrial. El análisis de similitudes puede ser muy útil en esta área, tanto para el diagnóstico como para la predicción. Para permitir el análisis de elementos comunes, debemos centrarnos en todas las áreas de este proceso, incluida la recopilación de datos, la conectividad de datos, la selección de algoritmos y el análisis de resultados. Luego, el ciclo se repite y se itera a sí mismo, realizando mejoras con cada paso de experimentación y validación. Hemos optado por utilizar el software de análisis JMP para ayudarnos a lograr estos objetivos.
