Extraction de connaissances pour une maîtrise du rendement en industrie du semi-conducteur

Hasna Barkia 1, 2 Xavier Boucher 1 Rodolphe Le Riche 3 Marie-Agnès Girard 1 Philippe Beaune 4 David Rozier 2
1 PIESO-ENSMSE - Département Performance Industrielle et Environnementale des Systèmes et des Organisations
2 ST-CROLLES - STMicroelectronics [Crolles]
3 DEMO
LIMOS - Laboratoire d'Informatique, de Modélisation et d'optimisation des Systèmes, DEMO-ENSMSE - Département Décision en Entreprise : Modélisation, Optimisation, LCG-ENSMSE - UMR 5146 - Laboratoire Claude Goux
4 ISCOD-ENSMSE - Département Informatique pour les Systèmes Coopératifs Ouverts et Décentralisés
Résumé : Les procédés de fabrication en industrie du semi - conducteur sont connus pour être complexes et longs . À partir d'une plaquette de silicium, divers traitements sont appliqués pendant environ trois mois. Une parfaite maîtrise du processus de fabrication et l'identification rapide des causes de perte de rendement sont la clé de réussite d'un site de fabrication. Durant la fabrication, plusieurs types de données sont collectés dans des bases de données hétérogènes : il y a les données relatives aux équipements, d'autres relatives aux différent e s mesures et différents tests de fonctionnement de la puce. Cette quantité de données constitue une min e à explorer pour en extraire les causes de perte de rendement. Dans cet article, nous proposons une méthodologie globale d'ECD (Extraction des Connaissances à partir de Données) qui permet l'extraction de relations de causalités entre les différents types de données collectés tout au long du cycle de production. Une première étape de notre approche est l'identification de modes descriptifs sur différentes bases de données. Nous nous focalisons dans cet article sur le test de cette première étape primordiale pour la réalisation de l'approche la plus globale.
Mots-clés : Extraction des connaissances à partir de données (ECD) Industrie du semi-conducteur causes de perte de rendement amélioration du rendement
Document type :
Conference papers
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https://hal-emse.ccsd.cnrs.fr/emse-00805167
Contributor : Florent Breuil <>
Submitted on : Wednesday, March 27, 2013 - 11:39:10 AM
Last modification on : Tuesday, October 23, 2018 - 2:36:10 PM

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  • HAL Id : emse-00805167, version 1

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Citation

Hasna Barkia, Xavier Boucher, Rodolphe Le Riche, Marie-Agnès Girard, Philippe Beaune, et al.. Extraction de connaissances pour une maîtrise du rendement en industrie du semi-conducteur. 10ième Congrès International en Génie Industriel (CIGI 2013), Jun 2013, La Rochelle, France. ⟨emse-00805167⟩

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