Orador: You Fangfang , Gerente de Calidad de Western Digital China Shanghai Co., Ltd.
Oradora: Cindy Tú , Gerente de Calidad de Western Digital China (Shanghai) Co., Ltd.
Tema del discurso : Análisis de puntos en común y predicción de la calidad de las aplicaciones de big data en la fabricación de semiconductores.
Tema: Análisis de puntos en común en aplicaciones de fabricación de big data y evaluaciones predictivas de calidad
resumen：
En la fabricación siempre estamos preocupados por las fluctuaciones del proceso. Entonces, ¿qué es la fluctuación del proceso? ¿Qué tipo de fluctuaciones provocarán problemas de calidad? ¿Cuánta fluctuación provocará fallas en el producto? El proceso de fabricación de semiconductores es complejo. ¿Qué tipo de impacto traerá la superposición de fluctuaciones en los procesos anteriores y posteriores? Este artículo presentará cómo lograr la concatenación de datos desde la oblea hasta el empaque y la prueba del producto terminado bajo la infraestructura de big data de la fábrica, así como las aplicaciones comerciales basadas en esto. Cómo identificar parámetros clave entre docenas, cientos o incluso miles de variables de entrada y controlarlos de manera específica para garantizar la calidad y reducir costos es la dificultad y el punto clave de los flujos de procesos complejos. El análisis de comunalidad puede ayudarnos mucho en este sentido, tanto para el diagnóstico como para la predicción. Para lograr un análisis común, debemos prestar atención al proceso desde la recopilación de datos, la conexión de datos, la selección del algoritmo hasta el análisis de resultados, y conectar estrechamente cada vínculo y tratar de verificarlo constantemente. Elegimos el software de análisis de datos JMP para ayudarnos a lograrlo.
Abstracto:
En la industria manufacturera, las fluctuaciones de los procesos siempre nos preocupan. ¿Qué son? ¿Qué tipos de fluctuaciones pueden provocar problemas de calidad? ¿Cuánta volatilidad puede provocar fallos en los productos? El proceso de fabricación de semiconductores es muy complejo. Tras la superposición de estas fluctuaciones al proceso de fabricación, ¿qué resultados podemos esperar? Este texto presentará el proceso de implementación de la conectividad de datos desde la oblea hasta el encapsulado y los productos terminados, dentro de un marco industrial de big data, así como la evaluación de aplicaciones empresariales sobre esta base. Identificar y controlar parámetros clave entre docenas, cientos o incluso miles de variables de entrada, garantizando al mismo tiempo la calidad y bajos costes, es una parte compleja y crucial del complejo flujo del proceso industrial. El análisis de comunalidad puede ser muy útil en este ámbito, tanto para el diagnóstico como para la predicción. Para lograrlo, debemos centrarnos en todas las áreas de este proceso, incluyendo la recopilación de datos, la conectividad de datos, la selección de algoritmos y el análisis de resultados. El ciclo se repite e itera, mejorando con cada paso de experimentación y validación. Hemos optado por utilizar el software de análisis JMP para alcanzar estos objetivos.
