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Verwendung der Monte-Carlo-Simulation zur Festlegung von Entscheidungsindikatoren zur Ertragsverbesserung_Jeffrey Yang

Sprecher: Jeffrey Yang, Senior Engineering Manager bei Micron Semiconductor

Vortragsthema: Verwendung der Monte-Carlo-Simulation zur Festlegung von Indikatoren für Entscheidungen zur Ertragsverbesserung

Zusammenfassung:

In der LSI-Testbranche war die Verbesserung der Ausbeute durch die Reduzierung falscher Fehler schon immer eine Herausforderung, insbesondere im Back-End-Betrieb. Einerseits steigen die Ansprüche der Kunden hinsichtlich pünktlicher Lieferungen. Auf der anderen Seite besteht ein großer Druck, bei jedem Chip Kosten zu sparen und gleichzeitig die Qualitätsstandards der Kunden zu erfüllen. Das Finden eines Gleichgewichtsindikators wird zu einem Schlüsselpunkt, der dem Engineering-Team bei der Entscheidungsfindung hilft. Dieses Problem lässt sich mit der Monte-Carlo-Simulation effektiv lösen, doch den Ingenieuren fehlen häufig die richtigen Werkzeuge, um diesen Ansatz anzuwenden. JMP Pro kann Ihnen helfen, auch wenn Sie mit Codierung und Algorithmen nicht vertraut sind. In diesem Artikel wird beschrieben, wie Sie mit JMP Pro Monte-Carlo-Simulationen durchführen, um das richtige Rezept für Produktionstools (Socket-Deaktivierungsrate usw.) und betriebliche KPIs (UPH, Ertrag, Wiederherstellungsrate usw.) zu finden. Die Simulationsergebnisse werden in einem Radardiagramm dargestellt, um den Ingenieuren eine dynamische Ansicht zu bieten, mit der sie den Gleichgewichtspunkt beurteilen und das Rezept nach Bedarf anpassen können. Durch die Formulierung einer Reihe von Radarindikatoren in Kombination mit dem Produktportfolio und die Implementierung von Rezepturanpassungen tragen wir zur Verbesserung der Gesamtausbeute der Terminalproduktion bei.