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臺灣博碩士論文加值系統
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論文基本資料
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目次
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研究生:
李俊承
研究生(外文):
LI, CHUN-CHENG
論文名稱:
大數據的模擬與分析以Optimal Plus系統為基礎
論文名稱(外文):
Simulation and Analysis of Big data Based on System ofOptimal Plus
指導教授:
張雲龍
指導教授(外文):
CHANG, WENG-LONG
口試委員:
張雲龍
、
陳洳瑾
、
盧瑞琴
、
陳朝鈞
、
林威成
口試委員(外文):
CHANG, WENG-LONG
、
CHEN, JU-CHIN
、
LU, JUI-CHIN
、
CHEN, CHAO-CHUN
、
LIN, WEI-CHENG
口試日期:
2019-06-16
學位類別:
碩士
校院名稱:
國立高雄科技大學
系所名稱:
資訊工程系
學門:
工程學門
學類:
電資工程學類
論文種類:
學術論文
論文出版年:
2019
畢業學年度:
107
語文別:
中文
論文頁數:
58
中文關鍵詞:
精通測試
、
半導體
、
工研院
外文關鍵詞:
Optimal Plus
、
Semiconductor
、
Industrial Technology Research Institute
相關次數:
被引用:0
點閱:662
評分:
下載:32
書目收藏:1
面對未來市場發展趨勢,隨著5G、AI人工智慧、高效能運算以及
車用等相關新興半導體應用,帶動從雲端到邊緣端所需要的各類AI加
速與協同晶片紛紛被提出,使得未來新架構的晶片發展趨勢,將顯著
影響半導體產業發展方向與半導體應用區塊的轉移。
對產品故障容忍度較低的行業,如汽車電子、移動設備、計算和
網絡基礎設施,已使質量成為半導體公司和電子製造商的關鍵任
務。 此外,智能可穿戴設備和新興物聯網市場日益激烈的競爭使電
子品牌所有者更加擔心質量差對消費者忠誠度的負面影響。
Optimal Plus從世界上90%的領先公司直接製造智能,將完整、
準確的數據集群提供給半導體產品團隊,以實現自信的即時和離線的
決策。並將大數據轉化為具有凝聚力的概觀,為所有的產業供應鏈提
供前所未有的可視性。
Facing the future market development trend, with the related emerging semiconductor applications such as 5G, AI artificial intelligence, high-performance computing, and vehicle use, various types of AI acceleration and cooperative chips required to drive from the cloud to the edge are proposed, making the future new. The development trend of the architecture of the chip will significantly affect the development direction of the semiconductor industry and the transfer of semiconductor application blocks.
Industries with low tolerance for product failures, such as automotive electronics, mobile devices and computing and networking infrastructure, have made quality a mission-critical concern for semiconductor companies and electronics manufacturers. Moreover, the growing competition in smart wearables and the emerging IoT market are making electronics brand owners more wary of the negative impact of poor quality on consumer loyalty.
Optimal+ manufactures intelligence directly from 90% of the worlds leading subcons, feeding complete, accurate data sets back to semiconductor product teams for confident real-time and offline decisions. Also transforms Big Data into a cohesive Big Picture, providing unprecedented visibility into your supply chain.
目錄
中文摘要 i
誌 謝 ii
目錄 iii
表目錄 v
圖目錄 vi
第一章 緒論 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究動機 1
1.3 研究貢獻 1
1.4 文獻探討 2
第二章 系統環境介紹 3
2.1 Optimal Plus系統概觀 3
2.1.1 代理服務器 3
2.1.2 代理伺服器 3
2.1.3 資料庫系統 4
2.1.4 使用者需安裝Optimal Plus的應用程式 4
2.2 系統間的實例與說明 4
2.3 測試數據的分析與挑戰 5
2.4 大數據分析和機器學習的關鍵作用 6
2.5 實踐中的機器學習與強悍的Optimal Plus系統 7
第三章 系統環境建置 9
3.1 安裝代理服務器Proxy於測試機台上 9
3.2 安裝代理伺服器Proxy Server於Windows Server 2012 10
3.3 安裝MS SQL於Windows Server 2012 11
3.4 安裝應用程式套件於伺服端 12
第四章 應用程式的操作與說明 15
4.1 Portal設置 15
4.2 Rule的內容與方法 18
4.2.1 Rule設置,選擇SBL off line為例 21
4.2.2 SBL Rule初始設置 22
4.2.3 SBL Rule名稱與描述 23
4.2.4 SBL Rule細部條件設置 23
4.2.5 SBL Rule警報條件設置 26
4.3 Control Room UI 27
4.4 管理者專用工具Manager 29
第五章 驗證結果 32
5.1 使用Portal從資料庫彙整數據 32
5.1.1 晶圓良率的判斷 33
5.1.2 最終測試下的晶圓重建 34
5.1.3 現場參數測量 35
5.2 使用Rule生成郵件警報 36
5.2.1 根據前一章所設定的SBL Rule 36
5.2.2 發生緊急狀況時,採取的必要措施與根本原因的分析40
5.3 Control Room的Bin值配置圖與高級功能 42
5.3.1 依據基本UI操作完畢後,可得Bin值配置 42
5.3.2 Control Room的高級功能 45
第六章 結論 46
參考文獻 47
[1] Optimal Plus 技術文件
[2] Optimal Plus 官方網站
http://www.optimalplus.com/
[3] SEMI Taiwan大數據分析如何改變產業鏈
https://blog.semi.org/zh/%E5%A4%A7%E6%95%B8%E6%93%9A%
E5%88%86%E6%9E%90%E5%A6%82%E4%BD%95%E6%94%B9
%E8%AE%8A%E7%94%A2%E6%A5%AD%E9%8F%88
[4] 科技網 半導體產業的大數據應用
https://www.digitimes.com.tw/tw/dt/n/shwnws.asp?id=0000440150_ll
52mz184esc7x129he99
[5] 科技網 機器學習結合大數據應用 加速半導體先進製程腳步
https://technews.tw/2017/01/08/bigdata-tsmc-beat-samsung/
[6] 科技網 加速邁向先進製程,機器學習、大數據扮功臣
https://www.digitimes.com.tw/iot/article.asp?cat=130&id=000054064
8_k9s7w88g3hzmdo9uy5fly
[7] 科技新報 他的大數據系統,讓台積電良率打敗三星
https://technews.tw/2017/01/08/bigdata-tsmc-beat-samsung/
[8] 維基百科 巨量資料
https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%A4%A7%E6%95%B8%E6%93%9A
[9] 半導體晶圓晶邊製程管理與良率提升,國立成功大學,張煒明
[10] 半導體相關產業協會經營策略之探討以SEMI與GSA的比較為例,國立政治大學,俞艾玲
[11] 半導體製造製程能力分析之研究,國立清華大學,曾璟筠
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