【作者】 王令群； 郑应平； 周爱华；

【Author】 Wang Lingqun1,2,Zheng Yingping1,2,Zhou Aihua1(1.Department of Control Science and Engineering,Tongji University,Shanghai 200092,China;2.State Key Laboratory for Manufacturing Systems Engineering,Xi`an 710049,China

【机构】 同济大学控制科学与工程系；

【摘要】 芯片公司为获得最大效益,必须使生产线处于高产量状态,而随着从生产线搜集的数据日益庞大,难以对其进行人工决策分析,而数据挖掘技术能够从庞大数据库中提炼出有用的信息。本文使用基于粗糙集理论的数据挖掘技术对生产线的生产率和成品率进行快速的预测;在出现产量突然降低时,使用统计分析方法迅速找到使其降低的主要原因,然后就可对其采取有效的措施,从而满足高产量的要求。更多还原

【Abstract】 Data mining is a science that epurate useful information from huge database. To ensure semiconductor company obtain the maximum benefit, the manufacturing line must meet the high expectation on yield target. Timely predict the yield and quickly discover the root causes of low-yield are both very important. Data mining is used to meet the above demand in this paper.更多还原