演演嘉宾：康盛 、中核国際集成電路製造有限公司、品質と信頼性の中心を結びつける
スピーカー： 盛カン 、SMIC品質信頼性センターシニアマネージャー
演技主题 ：IC製造における用途 - 欠陥予測モデル
トピック： IC製造におけるビッグデータマイニング：欠陥予測モデル
まとめ ：
2016年AlphaGoは1つまたは複数の種類の人気の高いハンドリングを試みました、2017年AlphaGo Zeroはさらにこれらのすべての問題を解決しました、人々はAI元年に進入しました。このような用途のために、製造業にとっても重要な役割を果たすようになってきている。ＩＣ製造におけるリアルタイム装置を使用してデータを監視することは、未知の物理的モデルの場合には、製品の欠陥を発見すること、および生産性を向上させることを目的としている。私達はAIが産業界での前景であることを認めた。実際のIC製造プロセスでは、先に紹介されたJMPのモデル機能について説明してきた。これらの例に基づいて、他の分野のユーザにも起動することができる。
抽象：
2016年に、AlphaGoはトップGoの選手を一つずつ破りました。そして2017年には、AlphaGo Zeroはその前身のすべてを人間の経験なしに自己学習で打ち負かしました。それ以来、人間はAIの最初の年に入りました。情報技術の継続的な発展に伴い、データの適用、特に産業におけるビッグデータの適用は、製造業においてますます重要な役割を果たしている。集積回路（IC）製造はハイテク集約的な産業です。製品の非常に小さい寸法と高精度の要求は、データ分析と非常に密接な関係を持つことが運命づけられています。この講演では、主にIC製造におけるリアルタイム機器監視データを使用して、データマイニングおよび機械学習方法を使用して欠陥の根本原因を発見し、品質向上、コスト削減、生産性向上を実現する方法を紹介します。業界におけるAIの力と展望を見てみましょう。実際の事例をいくつか紹介し、IC製造データに基づくWATの欠陥予測や仮想計測におけるJMPのモデル予測機能の使い方を紹介します。私達はこれらの事件が鼓舞することを願っています。
