基于数据挖掘的半导体工程数据分析系统

论文摘要

晶圆制造是半导体制造环节中耗时最多、工艺最为复杂、资金投入最大的一个阶段。一片晶圆在生产周期中,大约要经过数百道不同工序,具有几十次回流的生产特性,这使得晶圆成品的良率具有很大的不确定性。在计算机技术日益发达的今天,为了提高产品的良率,晶圆制造过程中相关的数据已经被尽可能多地收集起来。但由于数量庞大,维度较多,且分散在各个子系统的数据库中,这使得数据缺乏完整性和一致性。简单的数学计算很难从这些数据中准确快速地提炼出具有指导意义的结果,应用统计技术虽能从一定程度上找出问题,但对普通工程师的统计技术掌握程度要求较高,企业又缺乏这类人.才,故经常导致数据分析效率低下,发现、解决问题的时机被延误。与此同时,数据挖掘技术目前在许多工程领域都得到了广泛的应用。其目标就是从庞大的数据中发现对数据拥有者有价值的未知的关系和潜在有用的知识。这在一定程度上能够提高分析的效率和精准度。为此,本文将数据挖掘技术应用在半导体生产中,设计并实现了一套基于数据挖掘的半导体工程数据分析平台。主要工作包括以下几部分。构建半导体工程数据集市,以便能有效开展运用数据挖掘技术,对数据作充分的准备；三个应用系统的设计与开发：监控与报警系统,该系统通过自动监控数据并作必要的报警来提高自动化生产效率；交互式数据分析系统,工程师能够在该系统中应用方差分析,参数相关性分析等数据挖掘算法,对问题加以分析找出良率缺失成因；数据规格自动计算系统,能科学地提高数据规格设置的严谨度。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 引言
• 1.1 课题背景
• 1.2 半导体工程数据分析的发展和现状
• 1.2.1 工程数据分析概念
• 1.2.2 半导体工程数据分析的发展与现状
• 1.3 数据挖掘技术的发展和现状
• 1.4 问题与挑战
• 1.5 论文结构
• 第2章 半导体工程数据分析
• 2.1 半导体工程数据分析概述
• 2.1.1 影响半导体良率的因素
• 2.1.2 工程数据分析问题描述
• 2.1.3 工程数据分析特点
• 2.2 系统化工程数据分析要求
• 2.3 本章小节
• 第3章 数据挖掘技术在半导体工程数据分析中的应用
• 3.1 数据挖掘技术概述
• 3.1.1 数据挖掘的概念和主要功能
• 3.1.2 数据挖掘基本步骤
• 3.2 数据挖掘技术的应用于半导体工程数据分析
• 3.2.1 方差分析
• 3.2.2 相关性分析
• 3.2.3 数据挖掘过滤异常点
• 3.3 本章小节
• 第4章 半导体工程数据分析系统研究与设计
• 4.1 半导体工程数据分析需求调研
• 4.1.1 数据资料准备阶段要求
• 4.1.2 提取共性晶片阶段要求
• 4.1.3 缩小排查范围阶段要求
• 4.1.4 深入验证阶段要求
• 4.1.5 改善缺陷阶段要求
• 4.2 系统总体设计
• 4.3 工程数据集市研究与设计
• 4.3.1 数据集市概述
• 4.3.2 工程数据集市的架构设计
• 4.3.3 工程数据集市模块研究
• 4.3.4 工程数据接口的设计
• 4.4 工程数据分析应用系统研究与设计
• 4.4.1 交互式工程数据分析系统
• 4.4.2 数据监控报警系统
• 4.4.3 数据规格自动计算系统
• 4.5 本章小结
• 第5章 半导体工程数据分析系统的实现
• 5.1 系统运行环境的准备
• 5.1.1 硬件平台
• 5.1.2 软件平台
• 5.2 工程数据集市的实现
• 5.2.1 标准格式文件的转换与导入
• 5.2.2 系统部署
• 5.3 交互式工程数据分析平台的实现
• 5.3.1 开发工具的选择
• 5.3.2 迭代式软件开发实现
• 5.3.3 系统部署与实施
• 5.4 数据监控报警系统的实现
• 5.5 数据规格自动计算系统的实现
• 5.6 本章小节
• 第6章 系统运行与效果分析
• 6.1 系统运行
• 6.1.1 监控与报警系统
• 6.1.2 交互式工程数据分析系统
• 6.1.3 数据规格自动计算系统
• 6.2 效果分析
• 6.3 本章小节
• 第7章 总结与展望
• 7.1 回顾和总结
• 7.2 下一步工作的展望
• 参考文献
• 致谢