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Uso de la simulación de Monte Carlo para establecer indicadores de decisión para mejorar el rendimiento_Jeffrey Yang

Orador: Jeffrey Yang, gerente sénior de ingeniería de Micron Semiconductor

Tema del discurso: Uso de la simulación de Monte Carlo para establecer indicadores de decisión para mejorar el rendimiento

resumen:

En la industria de pruebas LSI, mejorar el rendimiento reduciendo las fallas falsas siempre ha sido un desafío, especialmente en las operaciones back-end. Por un lado, las exigencias de los clientes en cuanto a entregas a tiempo están aumentando. Por otro lado, existe una gran presión para ahorrar costes en cada matriz y al mismo tiempo cumplir con los estándares de calidad de los clientes. Encontrar un indicador de equilibrio se convierte en un punto clave para guiar al equipo de ingeniería en la toma de decisiones. La simulación de Monte Carlo puede ser una forma eficaz de abordar este problema, pero los ingenieros a menudo carecen de las herramientas adecuadas para emplear este enfoque. JMP Pro puede ayudarte incluso si no estás familiarizado con la codificación y los algoritmos. Este artículo describe cómo utilizar JMP Pro para realizar simulaciones de Monte Carlo para encontrar la receta de herramienta de producción adecuada (tasa de desactivación de sockets, etc.) y los KPI operativos (UPH, rendimiento, tasa de recuperación, etc.). Los resultados de la simulación se reflejan en un gráfico de radar para proporcionar a los ingenieros una vista dinámica para que puedan juzgar el punto de equilibrio y ajustar la receta según sea necesario. Al formular una serie de indicadores de radar combinados con la cartera de productos e implementar ajustes en las recetas, ayudamos a mejorar el rendimiento general de la producción terminal.