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如何借助机器学习和专家系统来推动工艺质量的提高

了解这项技术如何成为在制造业中打造“会思考的机器”的基石
Drive Process Quality using machine earning and expert Systems
您是否曾想过,杂货店会如何理货? 比如,杂货店是如何知道要把黄油放在面包旁边的? Netflix 是如何根据观看历史推荐电影的?
这些就是基于数据提取技术的“购物篮分析”示例,这项技术也叫做频繁模式挖掘。 这种技术会寻找重复出现的关系,从而在不同数据项之间找到关联。 当我们将这项技术运用到半导体制造时,它帮助我们深入了解工艺以实现快速的质量提升。 此类算法完全能够在尽可能减少人为干预的情况下处理海量数据,从而获得最优的解决方案。 应用材料公司的团队采用了机器学习的研究,这些研究成果帮助我们识别生产设备和工艺流程的行为,从而进行产线的定制化、持续和自动化的调整。

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Vishali Ragam,全球产品经理,SPC
Vishali 在半导体行业拥有超过 15 年的从业经验。在加入应用材料公司之前,她曾就职于美光科技,先后担任工艺工程师和高级质量工程师。她已在应用材料公司工作七年,最初担任质量解决方案架构师,现任 SmartFactory SPC3D 的全球产品经理,该产品是一款先进的工艺控制 (APC) 引擎,通过运行统计分析确定工艺参数是否达标,从而提升产品良率。Vishali 拥有美国俄克拉荷马州立大学机械工程硕士学位,以及印度特伦甘纳邦海得拉巴奥斯马尼亚大学的机械工程学士学位。