【摘 要】
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有效的预测产品缺陷，对半导体行业提升质量和缩短生产周期有着非常重要的影响。半导体制造过程中产生的海量数据为缺陷预测提供了良好的数据基础，但由于半导体制造过程数据存在多维度和多噪声的特性，会对结果产生干扰从而影响模型的稳定性和准确度。在大数据环境下，本文提出迭代随机森林变量筛选和支持向量机分类模型结合的方法，用来识别数据中的有效变量，排除噪声干扰，预测晶圆缺陷，并以实际案例工程数据进行验证。
【机 构】
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中芯国际集成电路制造(上海)有限公司,上海201203
【出 处】
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2018年人工智能与智能制造高峰论坛暨中国自动化学会华东六省一市学术年会
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有效的预测产品缺陷，对半导体行业提升质量和缩短生产周期有着非常重要的影响。半导体制造过程中产生的海量数据为缺陷预测提供了良好的数据基础，但由于半导体制造过程数据存在多维度和多噪声的特性，会对结果产生干扰从而影响模型的稳定性和准确度。在大数据环境下，本文提出迭代随机森林变量筛选和支持向量机分类模型结合的方法，用来识别数据中的有效变量，排除噪声干扰，预测晶圆缺陷，并以实际案例工程数据进行验证。
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