機台拖累晶圓製程 統計模型有解 - 工程師

http://www.chinatimes.com/realtimenews/20141119003920-260412

機台拖累晶圓製程 統計模型有解
2014年11月19日 16:14
中央社
半導體業是台灣高科技業的領頭羊，晶圓製程的良率更是產能的關鍵因素，中研院研究
員銀慶剛率領的研究團隊以統計模型找出「狗」機台，讓台積電製程不良率大幅下降。

銀慶剛說，台積電把良率高的機台稱為「黃金」機台，良率低的機台則為「狗」機台，
透過尋找資訊的相關性及排除虛假相關，就可篩選出有問題的「狗」機台，有效降低不
良率。

中央研究院統計研究所研究員銀慶剛是國內率先研究高維度迴歸模型的統計學家之一，
與中央研究院院士美國史丹福大學統計系教授黎子良「P大N小」的研究成果，2011年底
登上國際統計期刊Statistica Sinica的主要文章：黎子良目前正利用這套模型協助英特
爾公司。

銀慶剛解釋，晶圓製程要經過數千道關卡，需經大量機台加工，假設P為機台，N為晶圓
數量，在「P大N小」情況下，研究團隊挑戰在於如何利用少數晶圓成品，在大量的機台
中尋找出製程中關鍵的機台，等於是大海撈針，過程就像找出大明星的殺手一樣困難。

研究團隊之一的高雄大學統計學研究所副教授俞淑惠表示，利用台積電提供的數據，不
用進到現場，就可讓台積電尚未量產的晶圓製程不良率下降11%至14%，甚至停止使用可
能產生問題的機台，還可讓不良率下降至3%以內。 他舉例，如以400個晶片數及4000個
機台計算，經過1000次實驗，可成功抓出「狗」機台的次數為980次，但參數訊息的強度
也占有決定性因素。

銀慶剛指出，這套模型只要是牽涉到利用資訊尋找兇手，都可以運用上，如環保署、中
鋼等都表達興趣，正在洽談計畫案。1031119
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借新聞一問，大家工作中真的有在用高階的統計學嗎？

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