演讲 嘉宾 ： 康盛中芯 国际 集成电路 ，
Altavoz: Sheng Kang , Gerente Senior del Centro de Calidad y Confiabilidad, SMIC
演讲 主题 ： 大 数据 挖掘 在 IC 制造 中 的 应用 - 缺陷 预测 模型
Tema: Big Data Mining en la fabricación de circuitos integrados: modelo de predicción de defectos
摘要 ：
2016 年 年 击败 2017 G 2017 2017 2017 2017 2017 2017 的 的 的 的 不断 的 的 的 的 的 的 的 年的 应用 ，的 作用利用 中 中 的 实时J这些 ，的 用户 有所
Resumen:
En 2016, AlphaGo derrotó a los mejores jugadores de Go uno por uno. Y en 2017, AlphaGo Zero superó a todos sus predecesores a través del autoaprendizaje sin experiencia humana. Desde entonces, los humanos entraron en el primer año de IA. Con el desarrollo continuo de la tecnología de la información, la aplicación de datos, especialmente la aplicación de big data en la industria, desempeña un papel cada vez más importante en la industria manufacturera. La fabricación de circuitos integrados (IC) es una industria de alta tecnología intensiva. Las dimensiones muy pequeñas de los productos y los requisitos de alta precisión están condenados a tener una relación muy estrecha con el análisis de datos. Esta charla presenta principalmente cómo utilizar los datos de monitoreo de equipos en tiempo real en la producción de circuitos integrados para encontrar la causa raíz de los defectos con la extracción de datos y los métodos de aprendizaje automático para lograr la mejora de la calidad, la reducción de costos y la mejora de la productividad. Veamos los poderes y perspectivas de la IA en la industria. Compartiremos algunos casos reales para presentar cómo utilizar la función predictiva del modelo de JMP en la predicción de defectos y la metrología virtual de WAT en función de los datos de fabricación de IC. Esperamos que estos casos te inspiren.
