![](/images/graphics-bg.png)
Applying Artificial Neural Network to Predict Semiconductor Machine Outliers
المؤلفون المشاركون
Yang, Keng-Chieh
Yang, Conna
Chao, Pei-Yao
Shih, Po-Hong
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2013، العدد 2013 (31 ديسمبر/كانون الأول 2013)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2013-11-25
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Advanced semiconductor processes are produced by very sophisticated and complex machines.
The demand of higher precision for the monitoring system is becoming more vital when the devices are shrunk into smaller sizes.
The high quality and high solution checking mechanism must rely on the advanced information systems, such as fault detection and classification (FDC).
FDC can timely detect the deviations of the machine parameters when the parameters deviate from the original value and exceed the range of the specification.
This study adopts backpropagation neural network model and gray relational analysis as tools to analyze the data.
This study uses FDC data to detect the semiconductor machine outliers.
Data collected for network training are in three different intervals: 6-month period, 3-month period, and one-month period.
The results demonstrate that 3-month period has the best result.
However, 6-month period has the worst result.
The findings indicate that machine deteriorates quickly after continuous use for 6 months.
The equipment engineers and managers can take care of this phenomenon and make the production yield better.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Yang, Keng-Chieh& Yang, Conna& Chao, Pei-Yao& Shih, Po-Hong. 2013. Applying Artificial Neural Network to Predict Semiconductor Machine Outliers. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2013, no. 2013, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1008709
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Yang, Keng-Chieh…[et al.]. Applying Artificial Neural Network to Predict Semiconductor Machine Outliers. Mathematical Problems in Engineering No. 2013 (2013), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1008709
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Yang, Keng-Chieh& Yang, Conna& Chao, Pei-Yao& Shih, Po-Hong. Applying Artificial Neural Network to Predict Semiconductor Machine Outliers. Mathematical Problems in Engineering. 2013. Vol. 2013, no. 2013, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1008709
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1008709
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)