基于数据挖掘的晶圆制造交货期预测方法

发布时间：2018-07-27 17:14

【摘要】：晶圆订单的交货期预测对于保证订单交付的准时性和平顺性,具有重要的意义。然而,晶圆制造中的在制品数量多、生产周期长的特点加剧了交货期预测的复杂性。基于海量晶圆制造数据,设计回归模型来对1669个晶圆加工过程参数与订单交货期指标之间的关联关系进行分析,并采用费舍尔Z变换筛选得到强相关变量,对所得到的强相关变量采用案例推理方法实现了晶圆制造订单交货期的精准预测。
[Abstract]:The prediction of the delivery time of wafer orders is of great significance to ensure the punctuality and smoothness of order delivery. However, the large number of WIP in wafer manufacturing and the long production cycle increase the complexity of delivery date prediction. Based on the mass wafer manufacturing data, a regression model is designed to analyze the correlation between 1669 wafer machining process parameters and order delivery date, and strong correlation variables are obtained by Fisher Z transform. The Case-based reasoning (CBR) method is used to predict the delivery time of wafer manufacturing orders.
【作者单位】： 上海交通大学;
【基金】：国家自然科学基金资助重点项目(51435009)
【分类号】：F274;F407.6;TP311.13

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本文编号：2148562