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Intérêts du Bootstrap Forest pour l’analyse de rendement avec JMP®

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De par la complexité du processus, la fabrication des semi-conducteurs a toujours été la référence pour les analyses de données de production. Le livre blanc téléchargeable ici explique comment ST Microelectronics utilise régulièrement les forêts aléatoires de JMP pour résoudre des problèmes d'ingénierie complexes que certaines approches analytiques courantes ne peuvent traiter.

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Intérêts du Bootstrap Forest pour l’analyse de rendement  avec JMP®

Après un résumé des approches analytiques fréquemment utilisées, cet article décrit deux cas d'utilisation des forêts aléatoires, l'un des trois modèles disponibles dans la plate-forme Partition de JMP Pro. Le premier cas concerne l'identification rétrospective de la principale cause de perte de rendement sur un BIN critique. Le second cas examine le lien entre les dysfonctionnements d'un BIN et les paramètres PT mesurés sur les structures de test plus tôt dans le processus.

Ainsi ce livre blanc vous montrera comment JMP Pro peut vous aider à créer et comparer rapidement des modèles statistiques utiles, même si le secteur des semi-conducteurs ne vous est pas familier.

Les auteurs:

Youssef Baltagi, Data Analyst Engineer, STMicroelectronics Rousset

Florence Kussener, JMP Senior Systems Engineer, SAS

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