En el campo de los semiconductores, la no uniformidad dentro de la oblea (WIW NU ), que representa el proceso de película delgada, siempre ha sido el factor más crítico en la cuantificación del rendimiento de la película delgada. Las obleas producidas por Fab deben cumplir uniformemente las propiedades de película requeridas. Sin embargo, debido a la falta de métricas WIW-NU exhaustivas para resolver el problema de manera efectiva, enfrentamos enormes desafíos para mejorar la optimización. Los métodos de procesamiento WIW-NU existentes solo pueden proporcionar diagramas de distribución de morfología de oblea básicos y promedios de muestra y desviaciones estándar, pero no pueden determinar con precisión la causa del problema. Por lo tanto , existe una fuerte demanda por parte de los clientes y fabricantes de semiconductores de establecer indicadores WIW-NU más inteligentes para acortar el ciclo del proceso de resolución de problemas. Como poderosa plataforma de análisis de datos, JMP se puede utilizar para descomponer el problema general de WIW - NU en modos de falla en cuatro dimensiones: ( 1 ) Radial ( 2 ) Angular ( 3 ) Descentrado ; En la actualidad, este tema ha sido analizado metodológicamente desde los siguientes aspectos: transformación de datos originales para crear los datos estadísticos requeridos; realización de pruebas de medias de hipótesis, pruebas de distribución normal y realización de patrones de violación de distribución normal; /Ppk análisis; construir gráficos I-MR , Xbar-R para capturar cambios especiales; usar la plataforma de minería de datos para analizar el impacto de diferentes dimensiones en WIW-NU ; derivar modelos predictivos para guiar los ajustes del proceso; Journal , Dashboard Builder para crear una base de datos WIW-NU completa y un ejecutor JMP automático.
