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Utilisation de la simulation de Monte Carlo pour établir des indicateurs de décision d'amélioration du rendement_Jeffrey Yang

Intervenant : Jeffrey Yang, directeur principal de l'ingénierie chez Micron Semiconductor

Sujet du discours : Utilisation de la simulation de Monte Carlo pour établir des indicateurs de décision d'amélioration du rendement

résumé:

Dans le secteur des tests LSI, l’amélioration du rendement en réduisant les fausses pannes a toujours été un défi, en particulier dans les opérations back-end. D’une part, les exigences des clients en matière de livraison à temps augmentent. D’autre part, il existe une forte pression pour réduire les coûts sur chaque matrice tout en répondant aux normes de qualité des clients. Trouver un indicateur d’équilibre devient un point clé pour guider l’équipe d’ingénierie dans la prise de décisions. La simulation de Monte Carlo peut être un moyen efficace de résoudre ce problème, mais les ingénieurs manquent souvent des outils appropriés pour utiliser cette approche. JMP Pro peut vous aider, même si vous n’êtes pas familier avec le codage et les algorithmes. Cet article décrit comment utiliser JMP Pro pour effectuer des simulations de Monte Carlo afin de trouver la bonne recette d'outil de production (taux de désactivation des sockets, etc.) et les KPI opérationnels (UPH, rendement, taux de récupération, etc.). Les résultats de la simulation sont reflétés dans un graphique radar pour fournir aux ingénieurs une vue dynamique afin qu'ils puissent évaluer le point d'équilibre et ajuster la recette selon les besoins. En formulant une série d’indicateurs radar combinés au portefeuille de produits et en mettant en œuvre des ajustements de recettes, nous contribuons à améliorer le rendement global de la production terminale.