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用Bootstrap森林法进行良率分析的优势 (Advantages of Bootstrap Forest for Yield Analysis)

作者:Youssef Baltagi,意法半导体Rousset;Florence Kussener, SAS


世界半导体行业的竞争日益激烈,迫使半导体制造厂商大幅缩短产品的上市时间。为此,他们需要在更短的时间内完成制造过程的每一个步骤,同时保持高水准的控制和质量。

考虑到在生产批次每个阶段收集到的大量数据,以及有时在描述问题的统计量有限,传统技术并不总是能很好地解决良率工程师所面临的问题。在本白皮书中,我们将使用两个案例研究来演示应用分割技术来解决这些挑战的一些实用技巧。

第一个案例涉及在制造过程中未检测到电性良率损失的情况下使用分割进行根因识别;第二个案例考察制造过程中检测到的电性良率变化。

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