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将半导体工作流程中的各个单元过程串联起来分析是会面临一系列挑战的。如果还要对这些过程进行微调优化,以满足全世界最严苛的客户及行业的需求,就要求分析工具具有灵活及工作流程简便的特点。
从对现有流程和设备进行故障排除,到开发支持下一代前沿技术所需的新方法,过程和设备工程师必须具有在目标和任务之间快速切换的灵活性。此外,他们还必须能够处理各种类型和来源的数据,并设计实验,从而以快速、经济的方式对过程进行调节。
深入了解未来几年中设备有可能出现故障的方式和原因,是一个具有挑战性的难题,这需要对设备的物理特性、统计资料、概率和建模有着独特的见解。
质量工程师们需要跨领域工作,需要处理各种数据集 – 从客户验收数据到统计过程控制数据,以及介于二者之间的任何数据。对于找出问题发生的根本原因,概述纠正措施以及发现能够提高效率并减少浪费的改进机会,数据分析也是必不可少的。
工程师工作满意度得到提升
过程能力指标得到提升
构建定制实验系列,从每个晶圆获取尽可能多的信息。
通过从每个实验批次中获取比以往更多的信息,更快速地优化您的过程。
利用机器学习、人工智能以及一流的数据挖掘技术获得深层次的洞察,并且快速确定问题的潜在根本原因。
JMP将动态的图形和强大的统计学结合起来,以便以交互式的方式共享结果。在探索数据过程中,您不必中断分析流程,出现新问题时也不必重新运行指令。
借助JMP中的过程筛选平台 – 我们的质量仪表板 – 快速确定哪些变量需要关注,并且在失控事件演变成突发异常之前将它们提前识别出来。
通过更加高效地识别异常数据模式来调查数据的完整性,即使是大型数据集也是如此。