Dans le secteur manufacturier, nous sommes toujours préoccupés par les fluctuations des processus. Alors, qu’est-ce que la fluctuation de processus ? Quels types de fluctuations entraîneront des problèmes de qualité ? Quelle fluctuation entraînera une défaillance du produit ? Le processus de fabrication des semi-conducteurs est complexe. Quel type d’impact la superposition des fluctuations des processus précédents et suivants aura-t-elle ? Cet article présente comment réaliser la concaténation des données de la plaquette à l'emballage jusqu'aux tests du produit fini dans le cadre de l'infrastructure Big Data de l'usine, ainsi que les applications commerciales basées sur celle-ci. Comment identifier et contrôler de manière ciblée les paramètres clés de dizaines, de centaines, voire de milliers de variables d'entrée pour garantir la qualité et réduire les coûts est la difficulté et le point clé des flux de processus complexes. L’analyse de similarité peut nous aider beaucoup à cet égard, tant pour le diagnostic que pour la prédiction. Afin de parvenir à une analyse commune, nous devons prêter attention au processus depuis la collecte des données, la connexion des données, la sélection des algorithmes jusqu'à l'analyse des résultats, et connecter étroitement chaque lien, et essayer de vérifier constamment. Nous avons choisi le logiciel d’analyse de données JMP pour nous aider à y parvenir.
Abstrait:
Dans l'industrie manufacturière, les fluctuations des processus nous préoccupent constamment. Que sont-elles ? Quels types de fluctuations peuvent entraîner des problèmes de qualité ? Quel degré de volatilité peut entraîner des défaillances de produits ? Le processus de fabrication des semi-conducteurs est très complexe. Une fois ces fluctuations superposées au processus de fabrication, à quels résultats peut-on s'attendre ? Ce texte présente le processus de mise en œuvre de la connectivité des données, de la plaquette au boîtier, jusqu'au produit fini, dans un cadre de Big Data industriel, ainsi que l'évaluation des applications métier sur cette base. Être capable d'identifier et de contrôler des paramètres clés parmi des dizaines, des centaines, voire des milliers de variables d'entrée, tout en garantissant l'assurance qualité et la maîtrise des coûts, est un aspect complexe, mais crucial, du flux complexe des processus industriels. L'analyse des points communs peut s'avérer très utile dans ce domaine, tant pour le diagnostic que pour la prédiction. Pour réaliser cette analyse, nous devons nous concentrer sur tous les aspects de ce processus, notamment la collecte des données, leur connectivité, la sélection des algorithmes et l'analyse des résultats. Le cycle se répète et s'itère ensuite, apportant des améliorations à chaque étape d'expérimentation et de validation. Nous avons choisi d'utiliser le logiciel d'analyse JMP pour atteindre ces objectifs.
