开发基于 ML 的 CTQ Define 插件 (2022-KR-30MP-1361)测试过程产生了公司最多的数据，但由于缺乏能够顺利处理数据的工具，数据的利用受到了限制。特别是，晶圆测试过程产生的数据反映了晶圆厂的质量水平，但仅被工程师部分利用。为了通过提高测试数据的利用率来提高良率/质量，我们开发了一个用户友好的 CTQ Define Add-in，它通过应用 JMP 支持的 ML 算法来导出晶圆测试的 CTQ。在本次演示中，我们将介绍一系列基于插件定义每个目标的 CTQ 的分析过程，并导出 CTQ 项目现场应用的最佳系数条件。
高级统计建模基础数据分析与建模质量与工艺工程分享和交流结果
