Incoming Work-In-Progress Prediction in Semiconductor Fabrication Foundry Using Long Short-Term Memory
المؤلفون المشاركون
Tin, Tze Chiang
Chiew, Kang Leng
Phang, Siew Chee
Sze, San Nah
Tan, Pei San
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-16، 16ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-01-02
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
16
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Preventive maintenance activities require a tool to be offline for long hour in order to perform the prescribed maintenance activities.
Although preventive maintenance is crucial to ensure operational reliability and efficiency of the tool, long hour of preventive maintenance activities increases the cycle time of the semiconductor fabrication foundry (Fab).
Therefore, this activity is usually performed when the incoming Work-in-Progress to the equipment is forecasted to be low.
The current statistical forecasting approach has low accuracy because it lacks the ability to capture the time-dependent behavior of the Work-in-Progress.
In this paper, we present a forecasting model that utilizes machine learning method to forecast the incoming Work-In-Progress.
Specifically, our proposed model uses LSTM to forecast multistep ahead incoming Work-in-Progress prediction to an equipment group.
The proposed model's prediction results were compared with the results of the current statistical forecasting method of the Fab.
The experimental results demonstrated that the proposed model performed better than the statistical forecasting method in both hit rate and Pearson’s correlation coefficient, r.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Tin, Tze Chiang& Chiew, Kang Leng& Phang, Siew Chee& Sze, San Nah& Tan, Pei San. 2019. Incoming Work-In-Progress Prediction in Semiconductor Fabrication Foundry Using Long Short-Term Memory. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1129640
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Tin, Tze Chiang…[et al.]. Incoming Work-In-Progress Prediction in Semiconductor Fabrication Foundry Using Long Short-Term Memory. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2019 (2019), pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1129640
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Tin, Tze Chiang& Chiew, Kang Leng& Phang, Siew Chee& Sze, San Nah& Tan, Pei San. Incoming Work-In-Progress Prediction in Semiconductor Fabrication Foundry Using Long Short-Term Memory. Computational Intelligence and Neuroscience. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1129640
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1129640
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
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