Corinne BERGES, Six Sigma Black Belt, NXP Semiconductors
자동차 산업의 한 고객이 일부 부품에 문제가 있다고 보고했고, 고장 분석은 밸브 관리 기능에서 여러 가지 실패한 테스트를 강조했습니다. 제품에 대한 새로운 테스트에서 부품이 고장날 가능성이 더 높은 다이 가장자리 영역이 드러났습니다. 이 약한 영역과 나머지 다이의 차이를 이해하기 위해 분석이 설계되었습니다. 이러한 분석은 단위 프로브와 클래스 프로브 데이터를 사용했습니다. 전자는 다이 수준에서 조사를 가능하게 하고, 후자는 웨이퍼의 레티클 연구를 지원합니다. 레티클은 다이 사이의 웨이퍼에 내장된 특정 구조물이며 각 개별 제조 단계를 보여줍니다. 레티클의 테스트를 통해 실패한 단계를 식별할 수 있습니다.
JMP에서의 데이터 분석은 테스트 분포 플로팅을 사용한 단변량 분석, 다변량 분석, 그리고 7개 웨이퍼 로트의 다이에서 두 영역을 비교하는 예측 알고리즘으로 구성되었습니다. 분석은 실패한 제조 단계를 강조하기 위해 다이와 레티클 수준에서 수행되었습니다.
이 사례 연구는 머신 러닝을 홍보하기 위한 교육 자료에 사용되었습니다. 결함이 없는 것이 목표인 자동차 산업의 맥락에서, 가능한 가장 높은 수준의 품질을 달성하기 위해서는 모든 사람이 이러한 분석에 대한 교육을 받아야 합니다.
