An online integrated operational decision support system with predefined knowledge base for semiconductor industry
Notice bibliographique
Résumé
We have developed an online predefined knowledge-based decision support system for AMID (Thailand) Ltd. It is a single interactive, computer based decision-making system for a large variety of operations, tasks, and conditions, which don't require special programming skills for maintenance. AMD is dealing in the manufacture of flash memory with a variety of devices. Each device has several common or device specific rules. Each production lot has to pass through a series of different engineering rules to get released. Each rule is defined by an experienced engineer and shared in a centralized common database. Each device has got a different program as per the type of package and the type of booting. If we combine all variables the scenario will become very complicated. For e.g. Millions of flash memory/week, thousands of lots/week, hundreds of test program, devices, packages and a series of common and device specific rules of each device to be applied on each lot. The system has to make several calculations on production data to validate each rule applied on that device. Secondly, the fault diagnosis and the decisions should come online immediately after such an event. The system has proved to be an error free system and the best decision making tool on production environment; so this paper describes a deep-knowledge base management and use of online decision support system shell for diagnosing faults in manufacturing operations of the semiconductor Industry with real world application.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».