Lorsqu’on parle de l’industrie des semi-conducteurs, les gens pensent souvent aux données massives et au processus d’optimisation rapide des produits. Un tel écosystème industriel présente un degré élevé d’adhésion à JMP, et ses fonctionnalités d’analyse statistique interactive rapides et précises sont largement appréciées par les clients du secteur des semi-conducteurs. Dans l'environnement de travail de l'industrie des semi-conducteurs, il est souvent nécessaire d'identifier la source du problème et d'introduire rapidement des mesures d'amélioration face à des conditions défavorables. L’étape la plus difficile est de trouver rapidement les facteurs d’influence les plus pertinents parmi des centaines ou des milliers de paramètres. Dans le passé, les ingénieurs ne pouvaient s’appuyer que sur leur expérience passée pour essayer lentement d’éliminer les paramètres suspects afin de trouver les facteurs clés. Cette approche prend non seulement du temps, mais peut également négliger des indicateurs importants. Trouver rapidement des orientations pour l’optimisation des processus est sans aucun doute un défi majeur auquel est confrontée chaque équipe d’ingénierie.
Cas 1 : Comment trouver les paramètres clés dans des données de test contenant plus de 600 paramètres
En prenant comme exemple les données de test EWS des semi-conducteurs, il existe plus de 600 indicateurs de paramètres. Pour comparer et classer leur impact sur des bacs spéciaux, cela peut prendre beaucoup de temps si la méthode traditionnelle est utilisée. Grâce au filtrage des prédicteurs et des réponses de JMP, vous pouvez comparer rapidement l'impact de plusieurs paramètres sur les résultats, terminer la tâche en quelques millisecondes et trouver rapidement les paramètres ayant le plus grand impact sur Bin 10. Ensuite, à l'aide de l'outil d'analyse graphique interactif Graph Builder, vous pouvez rapidement dessiner un nuage de points des paramètres clés et de Bin 10, et les colorier en fonction de différents lots, clarifiant rapidement que la plupart des données problématiques proviennent des lots 16 à 29, et l'analyse de la source du problème ne prend qu'un instant.
Figure 1 : Grâce au filtrage des prédicteurs et des réponses de JMP, vous pouvez rapidement comparer l’impact de plusieurs paramètres sur vos résultats.
Figure 2 : Utilisation du nuage de points de JMP pour comprendre rapidement la source du problème
Cas 2 : Comment améliorer le processus et trouver rapidement la meilleure combinaison de facteurs
Un autre problème courant dans les semi-conducteurs est de savoir comment améliorer le processus et trouver la meilleure combinaison de formules. La plupart des logiciels d’analyse statistique précédents ne peuvent pas fournir de suggestions de combinaisons expérimentales efficaces, ou les expériences conçues présentent de nombreuses limitations expérimentales, telles que les types de groupes et les paramètres de facteurs. De tels problèmes rendent l’analyse des données pleine d’inexactitudes et entraînent des coûts supplémentaires. La plate-forme d'expérimentation personnalisée de JMP fournit une conception expérimentale optimisée, aidant les utilisateurs à réaliser une construction de modèle précise avec la combinaison expérimentale la plus rentable.
Prenons l'exemple du cas de la liaison par fil d'emballage et de test : si nous voulons obtenir la valeur maximale de cisaillement de bille et d'IMC%, nous pouvons utiliser la plate-forme d'expérimentation personnalisée de JMP pour concevoir des expériences en fonction du nombre de groupes que nous pouvons nous permettre et des types de facteurs appropriés. Grâce aux données collectées grâce à de telles combinaisons de conception expérimentale, les utilisateurs peuvent suivre le chemin d’analyse guidé par JMP pour obtenir un bon modèle narratif. De plus, grâce à la plateforme Profiler de JMP, nous pouvons rapidement trouver la combinaison de formules optimale qui satisfait plusieurs conditions sur les multiples modèles obtenus. Cette fonction peut grandement aider les utilisateurs à développer de nouveaux processus ou à améliorer les processus existants.
Figure 3 : Utilisation de JMP pour obtenir un modèle de régression et classer les paramètres importants
Figure 4 : Trouver la combinaison optimale de paramètres dans le modèle
En résumé, contrairement à d’autres logiciels d’analyse statistique traditionnels, JMP peut offrir aux clients une excellente expérience utilisateur et fournir des résultats plus rapides, plus complets et plus pratiques. Les avantages de JMP sont évidents. Voici quelques-uns des avantages qui sont souvent mentionnés :
- Graphique d'analyse dynamique interactif
- Liez les graphiques de données pour trouver facilement des corrélations
- Plateforme d'analyse statistique facile à utiliser
- Une variété d'outils de modélisation prédictive pour trouver les facteurs clés et optimiser les combinaisons de paramètres
- Création de scripts de rapports rapides et faciles
JMP détient une part de marché de 97 % dans l'industrie des semi-conducteurs à Taiwan et bénéficie d'une forte crédibilité. Il est devenu un langage de référence pour discuter des problématiques du secteur. De nombreuses entreprises utilisent JMP pour générer des résultats d’analyse afin d’éviter de longs délais de vérification des résultats. Pour les utilisateurs qui ont besoin d'analyses statistiques au travail, l'outil statistique JMP facile à utiliser peut aider les utilisateurs à améliorer considérablement leur efficacité au travail de plus de 30 %.
Si vous souhaitez en savoir plus sur l'analyse complète des semi-conducteurs mentionnée ci-dessus ou écouter comment les consultants seniors en analyse des semi-conducteurs de Taiwan voient l'amélioration des performances de l'analyse des mégadonnées, vous êtes invités à vous inscrire au séminaire en ligne [ 2 analyses de cas de processus majeurs : la pensée statistique et la pratique de l'analyse essentielles pour les ingénieurs en semi-conducteurs ] organisé par JMP Taiwan le 20 mai 2025 (mardi) à 14 heures. Dans ce séminaire, des consultants expérimentés en analyse de semi-conducteurs montreront comment utiliser des méthodes interactives d'analyse, de modélisation et de visualisation pour aider les équipes d'ingénierie des semi-conducteurs à prendre des décisions plus précises en matière de processus et de rendement dans un délai plus court. Les ingénieurs de processus, de test, d'assurance qualité, de R&D et les cadres intermédiaires liés à l'industrie des semi-conducteurs sont invités à s'inscrire. (Ce séminaire sera enseigné en chinois traditionnel)
Vous avez manqué ce webinaire ? Vous trouverez ci-dessous quelques-unes des ressources en ligne de JMP pour l’industrie des semi-conducteurs. Veuillez cliquer pour lire ou contacter directement notre équipe :
