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基于数据挖掘的晶圆制造交货期预测方法
  • ISSN号:1004-132X
  • 期刊名称:《中国机械工程》
  • 时间:0
  • 分类:TH166[机械工程—机械制造及自动化]
  • 作者机构:上海交通大学,上海200240
  • 相关基金:国家自然科学基金资助重点项目(51435009)
中文摘要:

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。

英文摘要:

The accurate prediction of LT plays an important role to help semiconductor manufacturers keep the promises of an accurate and steady delivery-time. However, the large production scale, and long cycle time significantly substantiated the complexity of such a problem. Based on large amounts of manufacturing data, a regression-based model which took account of thousands of parameters was proposed to obtain the correlation among 1669 manufacturing variables and LT. To select "LT-related" variables which had high mean Z-transformed correlations, the Fisher Z-transformation was applied, and the case-based reasoning method was designed to forecast orders' LT accurately.

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期刊信息
  • 《中国机械工程》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国机械工程学会
  • 主编:董仕节
  • 地址:湖北工业大学772信箱
  • 邮编:430068
  • 邮箱:paper@cmemo.org.cn
  • 电话:027-87646802
  • 国际标准刊号:ISSN:1004-132X
  • 国内统一刊号:ISSN:42-1294/TH
  • 邮发代号:38-10
  • 获奖情况:
  • 1997年获中国科协期刊一等奖,第二届全国优秀科技...,机械行业优秀期刊一等奖,1999年获首届国家期刊奖,2001年获首届湖北十大名刊,中国期刊方阵“双高”期刊,2003第二届国家期刊奖提名奖,百种中国杰出学术期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:50788