Wafer fabricering är en komplex och lång process som involverar hundratals processsteg med övervakning av många processparametrar samtidigt för avkastning förbättring. Stora data samlas automatiskt in under tillverkningsprocesser i modern wafer fabriceringsanläggning. Potentiell användbar information kan därför hämtas från stordata för att förbättra beslutskvaliteten och förbättra den operativa effektiviteten. Denna studie syftar till att utveckla ett ramverk för datautvinning som integrerar FDC- och MES-data för att öka den totala användningen effektivitet (OUE) för kostnadsminskning. Vi validerade detta tillvägagångssätt med en empirisk studie i ett halvledarföretag i Taiwan. Resultaten visade att detta tillvägagångssätt är praktiskt genomförbart. Den extraherade informationen och kunskapen är till hjälp för ingenjörer för att identifiera de viktigaste verktygsfaktorer som påverkar indirekt materialanvändning effektivitet och identifiera specifika tidsperioder när ett funktionellt verktyg har onormal användning av material.
I REF föreslås en datautvinningsmetod för analys av halvledardata för att förbättra en KPI som kallas övergripande användningseffektivitet (OUE).
A data mining approach for analyzing semiconductor MES and FDC data to enhance overall usage effectiveness (OUE)
{'venue': 'Int. J. Comput. Intell. Syst.', 'journal': 'Int. J. Comput. Intell. Syst.', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}