一种运用AI和大数据管理的半导体制造缺陷自动管理方法技术

本发明专利技术公开了一种运用AI和大数据管理的半导体制造缺陷自动管理方法，包括以下步骤：一、当缺陷检测以及review(拍照)完成后，由AI模型－1运行平台自动读取review结果并进行分类，其中拍照设置为20秒100张图片；二、分类完成后，由系统对缺陷问题是否超设定阈值进行判定；三、对超阈值的问题，触发分析命令给到：a1、数据中台：调取所需的工程数据，本发明专利技术目的在于提供一个基于AI和大数据管理的缺陷管理平台，通过大数据平台收集的海量数据信息，以及快速的读取检索，再配合以AI模型对数据分析挖掘能力进行深度开发，最后通过现有系统的整合，应用RPA技术自动对问题产品处置，使得该管理平台能够实现自动，准确，快速的缺陷管理。

An automatic defect management method of semiconductor manufacturing based on AI and big data management

【技术实现步骤摘要】
一种运用AI和大数据管理的半导体制造缺陷自动管理方法
本专利技术涉及半导体制造缺陷自动管理
，具体是一种运用AI和大数据管理的半导体制造缺陷自动管理方法。
技术介绍
缺陷是引起芯片制造良率和可靠性降低的最主要原因，因此对缺陷的管理控制在半导体制造过程中尤为重要。目前对缺陷的主要管理方法是：1、进行缺陷定期检测；2、对检测结果进行拍照(review)以及分类，并对分类结果进行阈值管控；3、对超阈值的缺陷种类进行溯因分析；4、对缺陷根源进行优化处置，以及对超阈值的缺陷产品进行后续处置(继续生产或返工或报废等)。目前的方法是由人来完成该缺陷管理工作，即所有的数据收集，信息提取挖掘以及最后的处置操作都严重依赖人员。它的缺点在于：1)数据获取效率低：对于数据收集，人员需要从不同系统中导出，进行数据重构。2)分析能力有限：由于人的认知局限，大多数只能进行单变量线性的分析，无法对复杂情况(四维多变量)建模，导致对根源的分析不全面，不准确。3)稳定性差：不同人员的处理能力，同一人员工作状态的波动都导致对问题处理的稳定性，一本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种运用AI和大数据管理的半导体制造缺陷自动管理方法，其特征在于，包括以下步骤：/n一、当缺陷检测以及review(拍照)完成后，由AI模型－1运行平台自动读取review结果并进行分类；/n二、分类完成后，由系统对缺陷问题是否超设定阈值进行判定；/n三、对超阈值的问题，触发分析命令；/n四、当分析完成后，分析结果输出到自动处理平台，平台根据设定好的处置流程，进行RPA操作，实现自动处理的实现。/n

【技术特征摘要】
1.一种运用AI和大数据管理的半导体制造缺陷自动管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
一、当缺陷检测以及review(拍照)完成后，由AI模型－1运行平台自动读取review结果并进行分类；
二、分类完成后，由系统对缺陷问题是否超设定阈值进行判定；
三、对超阈值的问题，触发分析命令；
四、当分析完成后，分析结果输出到自动处理平台，平台根据设定好的处置流程，进行RPA操作，实现自动处理的实现。


2.根据权利要求1所述的一种运用AI和大数据管理的半导体制造缺陷自动管理方法，其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员：沈剑，
申请(专利权)人：上海众壹云计算科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31