半導體制造不僅是技術最先進的行業之一，而且也是成本最密集的行業之一。隨著基于半導體的設備在從個人電腦到電話和汽車的一切事物中變得司空見慣，需求持續增長。隨著數量的增加，對更強大的質量計劃的需求也在增加。雖然大多數制造商都在使用 Minitab 等統計軟件來解決某些問題，但仍有機會擴大其范圍并提供更多價值。

半導體制造業往往比其他行業平均收集更多的數據。這意味著您可以更輕松地將數據以不同的方式發揮作用，例如：

使用測量系統分析最大限度地減少生產中的變化

使用量具 R&R 和方差分析等工具來確定測量系統的變化至關重要，尤其是對于半導體制造而言。為確保規格能夠得到保證，測量的可重復性和再現性需要相對于測量的規格公差較小。 Minitab 的新測量系統分析?模塊使各級從業人員能夠輕松評估測量系統的變異、偏差和穩定性。

使用統計過程控制來提高產量并避免制造過程中的浪費

使用控制圖和能力分析來測量關鍵特性，如晶圓厚度、沉積速率（晶圓表面沉積材料作為薄層以包含電氣特性的速率）、終點時間（檢測最準確的停止時間蝕刻工藝，以避免蝕刻過度或蝕刻不足）等將有助于確保您的工藝和設備處于可控狀態。如果您已經在使用 SPC 方法，使用Minitab的 下一代統計過程控制可以幫助您改進技術并實現實時節省。

使用實驗設計改進制造工藝

由于半導體制造由多個復雜的過程組成，即使是最有經驗和能力的工程師也不一定知道制造設備的最佳設置。即使已知最佳設置，新技術也會不斷被采用，從而引入未知情況和新問題。實驗設計幫助工程師建立一個綜合模型，以幫助非常準確地理解系統的工作原理。 通過閱讀這篇博文，了解更多關于 DOE 的實際操作，幫助提高一個制造商拋光過程的均勻度，或者通過觀看本次網絡研討會，了解更多關于 DOE 的總體信息。

使用機器學習進行硅后驗證

與進行測量并做出通過/失敗決策的生產測試不同，在硅后驗證中，您需要非常詳細地了解設備在各種操作條件下的行為。使用機器學習，您可以更好地了解設備的輸入如何影響輸出并找到它們之間隱藏的關系和復雜性。借助Minitab 的預測分析模塊，您可以構建穩健的預測模型或使用我們的可變重要性圖表等工具來突出顯示影響性能的最關鍵輸入。

審核編輯黃宇