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半導体ワークフローで個々のユニット工程を組み合わせるには、独自の分析上の課題があります。これらの工程を微調整して、世界で最も要求の厳しいお客様や業界のニーズを満たすためには、分析ツールからの柔軟性と簡単なワークフローが必要とされます。
既存の工程と機器のトラブルシューティングから、次の最先端テクノロジーをサポートするために必要な新しい手法の開発まで、工程と機器のエンジニアは、目標とタスクをすばやく切り替える柔軟性を備えている必要があります。さらに、工程を迅速かつ経済的に調整するために、幅広いデータ型とソースを処理し、実験を計画できる必要があります。
デバイスが将来どのように、そしてなぜ故障するのかを洞察することは、デバイスの物理学、統計学、確率、モデリングなどの独自の理解を必要とする難しい問題です。
品質エンジニアは、ドメイン間でさまざまなデータセットを使用して処理する必要があります。これには、お客様の受け入れから統計的工程管理データ、およびその間のすべての処理が含まれます。データ分析は、問題の根本原因を特定し、是正措置の概要を示し、効率の向上と廃棄物の削減につながる改善の機会を発見するためにも必要です。
エンジニアの仕事に対する満足度の向上
改善された工程能力インデックス
カスタム実験シリーズを作成して、各ウエハーから得られる情報を最大化します。
各実験ロットから以前よりも多くの情報を取得することで、工程をより迅速に最適化します。
機械学習、AI、従来のデータマイニング技術を活用して、隠れた洞察を見つけ、問題の潜在的な根本原因を迅速に特定します。
JMPは、動的グラフィックスと強力な統計量をリンクして、調査結果をインタラクティブに共有します。新たな疑問が生じても、分析フローから離れたり、コマンドを再実行したりせずに、データを掘り下げます。
JMPの工程のスクリーニング・プラットフォームを活用します。この品質ダッシュボードを使用して、注意が必要な変数をすばやく特定し、深刻になる前に制御不能なイベントを特定します。
大規模なデータセットであっても、データ内の予期しないパターンをより効率的に特定することで、データの整合性を調査します。