■発表2 AI機械学習予測モデルのコンピュータ実験による量産プロセスの許容差設計
ローム株式会社 山中氏
実物実験（内乱が振りにくい）、量産前にはウエハ1ロット(25枚）しか流せない実験環境、制御因子が数10もあるという制約下で、量産データを使った回帰（機械学習）でモデルをつくり、許容差設計やパラメータ設計を実施。
本来は上流でロバスト設計すべきだが、そこは批判はしない。ここでは上記の制約を認めたうえで、今回の事例では量産に入ってからの検討であったが、今回の知見を次回の設計の前始末には使えばよいと思う。
0 件のコメント:
コメントを投稿