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銀慶剛團隊使用巨量資料 協助台積電降低晶圓不良



〔新網記者歸鴻亭台北特稿〕  如何降低晶圓製程初期不良率,是高科技產業品管上的一大困難。科技部今日公布最新產學合作成果,在中研院、高雄大學團隊協助下,台積電初期產品不良率下降11至14%。

中研院統計科學研究所研究員銀慶剛帶領的研究團隊,進行「巨量資料分析在高科技產業品質管理之應用」研究,此運算可在大量機台中找出製程中關鍵的問題機台。(歸鴻亭攝影)
 科技部次長錢宗良表示,中研院統計科學研究所研究員銀慶剛帶領的研究團隊,在該部經費支持下,進行「巨量資料分析在高科技產業品質管理之應用」研究,今日發表「高維度迴歸模型選取」應用成果,此運算可在大量機台中找出製程中關鍵的問題機台。

 銀慶剛指出,晶圓製造過程非常繁複,在製程初期,機台總數量龐大,但晶圓成品非常少,如何在大量機台中找出發生問題的機台,成為影響獲利及競爭力的關鍵。與台積電合作後,他提出3階段選模法,能在許多極端困難的情況下挑選出重要變數,就像抓到罪犯。

高雄大學統計學研究教授俞淑惠根據台積電的分析,,比台積電自己測試的方法還要好。(歸鴻亭攝影)
 他說,晶圓製程要經過數千道關卡,需經大量機台加工,假設P為機台,N為晶圓數量,在「P大N小」情況下,找出晶圓製程問題等於是大海撈針,過程彷彿就像找出大明星的殺手一樣困難。

 研究團隊挑戰在於如何利用少數晶圓成品,在大量的機台中尋找出製程中關鍵的機台,提升晶圓成品良率,研究團隊先把可能問題機台想像成一個嫌犯,把每一個嫌犯的犯罪可能性進行排序,若有超過300個嫌犯,再將10個嫌犯為一個單位進行篩選,找出最有可能的罪犯,也就是關鍵的問題機台,這過程就像找出大明星的殺手,做法分3步驟,第1步是先透過統計資料將300個機台做優劣排列;第2步透過機率設定截斷點;第3步是篩檢,找出真正的問題機台。

 在數次實驗中,讓台積電製程不良率下降11至14%,甚至停止使用可能產生問題的機台,測試結果顯示多數不良率下降至3%以內,驗證其統計模型的可靠度。

科技部今日公布最新產學合作成果,在中研院、高雄大學團隊協助下,台積電初期產品不良率下降11至14%。(歸鴻亭攝影)
 高雄大學統計學研究教授俞淑惠根據台積電的分析,運用此運算能將機台不良率下降,比台積電自己測試的方法還要好。這項運算模型對巨量資料發展相當有助益,未來還能運用在環境資料、防災、病毒傳播分析等,找出有變數的地方。

 銀慶剛在2011年底與中研院院士、美國史丹福大學統計系教授黎子良一同研究以大數據協助提升晶圓廠良率。黎子良後來帶領史丹福團隊協助英特爾改善良率;銀慶剛團隊除了幫忙台積電,近期也正在與中鋼洽談,並協助環保署做環境監測。

頻道:資訊科技 分類:科技新知
專題:歸鴻亭 發稿日期:2014/11/19 下午 05:53:02
關鍵字:銀慶剛,巨量資料,台積電,晶圓,中研院
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