講演者: Western Digital China Shanghai Co., Ltd. の品質マネージャー、 You Fangfang氏
講演者: シンディ・ユー 、Western Digital China (Shanghai) Co., Ltd. の品質マネージャー
講演テーマ：半導体製造におけるビッグデータ応用の共通性分析と品質予測
テーマ:ビッグデータと予測品質評価の製造アプリケーションにおける共通性分析
まとめ：
製造業では、プロセスの変動が常に懸念されます。では、プロセス変動とは何でしょうか?どのような変動が品質問題を引き起こすのでしょうか?どの程度の変動が製品の故障を引き起こすのでしょうか?半導体の製造プロセスは複雑です。前後のプロセスの変動の重ね合わせはどのような影響をもたらすのでしょうか？この記事では、工場のビッグデータ基盤において、ウェハからパッケージング、完成品テストまでのデータ連結を実現する方法と、それに基づくビジネスアプリケーションについて紹介します。数十、数百、あるいは数千の入力変数から主要なパラメータを的確に識別して制御し、品質を確保してコストを削減する方法は、複雑なプロセス フローの難しさであり、重要なポイントです。共通性分析は、この点において、診断と予測の両方に大いに役立ちます。共通分析を実現するためには、データの収集、データの接続、アルゴリズムの選択、結果の分析までのプロセスに注意を払い、各リンクを密接に接続し、継続的に試行して検証する必要があります。これを実現するために、JMP データ分析ソフトウェアを選択しました。
抽象的な：
製造業では、常にプロセス変動が懸念されます。では、プロセス変動とは何でしょうか。どのような変動が品質問題を引き起こすのでしょうか。どの程度の変動が製品の故障につながるのでしょうか。半導体製造プロセスは非常に複雑です。これらの変動が製造プロセスに重なると、どのような結果が予想されますか。このテキストでは、産業用ビッグデータ フレームワーク内でウェハからパッケージ、完成品までのデータ接続を実装するプロセスと、これに基づいてビジネス アプリケーションを評価するプロセスを紹介します。数十、数百、さらには数千の入力変数の中から主要なパラメーターを識別して制御しながら、同時に品質保証と低コストを確保することは、複雑な産業プロセス フローの難しい (そして極めて重要な) 部分です。共通性分析は、診断と予測の両方の目的で、この領域で非常に役立ちます。共通性分析を可能にするには、データ収集、データ接続、アルゴリズムの選択、結果分析など、このプロセスのすべての領域に焦点を当てる必要があります。その後、サイクルが繰り返され、実験と検証の各ステップで改善が行われます。私たちはこれらの目標を達成するために、JMP 分析ソフトウェアを使用することを選択しました。
