Der Testprozess generiert die meisten Daten im Unternehmen, es gab jedoch Einschränkungen bei der Nutzung der Daten, da es an Tools mangelte, die die Daten reibungslos verarbeiten konnten. Insbesondere die aus dem Wafertestprozess generierten Daten spiegeln das Qualitätsniveau der Fabrik wider, wurden von den Ingenieuren jedoch nur teilweise genutzt. Um zur Verbesserung der Ausbeute/Qualität beizutragen, indem wir die Nutzung von Testdaten erhöhen, haben wir ein benutzerfreundliches CTQ-Define-Add-in entwickelt, das die CTQ des Wafertests durch Anwendung des von JMP unterstützten ML-Algorithmus ableitet. In dieser Präsentation stellen wir eine Reihe von Analyseprozessen vor, die CTQ für jedes Ziel basierend auf dem Add-In definieren und optimale Koeffizientenbedingungen für die Feldanwendung für CTQ-Elemente ableiten.
