用于在总测试时间方面优化测试集合的方法和设备

    公开(公告)号:CN117592242A

    公开(公告)日:2024-02-23

    申请号:CN202311007894.2

    申请日:2023-08-10

    Abstract: 用于从第二测试集合中确定减小的第一测试集合的方法(20),包括以下步骤:提供(S23)矩阵 对成本函数进行优化(S24),所述成本函数取决于测试变量(xj),其中向所述第二测试集合的每个测试分配测试变量(xj),并且所述测试变量(xj)表征该测试是否相关,其中为所述成本函数定义约束:第一约束通过以下方式定义,即矩阵向量乘法的结果必须大于等于仅具有1的向量,其中所述矩阵向量乘法的矩阵来自于条目全部具有值1的矩阵,减去矩阵 的条目,并且所述矩阵向量乘法的向量是包括所述测试变量的向量,以及第二约束通过以下方式定义,即所述测试变量是二进制的。

    半导体工厂中预测等待时间的方法

    公开(公告)号:CN116613086A

    公开(公告)日:2023-08-18

    申请号:CN202310126385.5

    申请日:2023-02-16

    Abstract: 一种用于包括制造中多个生产操作的路线的等待时间预测(30)的计算机实现方法,包括以下步骤:接收(S31)生产操作的排序列表,其中所述列表表征用于制造批次的路线;为所述排序列表中的每个生产操作确定:通过取决于开始时间点从操作测量特征值的所收集特征值的数据库(51)中采样来对多个特征的特征值进行采样(S32);取决于所采样的特征值来预测(S33)预期等待时间。

    用于确定晶圆的质量状况的计算机实现的方法

    公开(公告)号:CN118820873A

    公开(公告)日:2024-10-22

    申请号:CN202410468107.2

    申请日:2024-04-18

    Abstract: 本发明涉及一种用于确定晶圆(1)的质量状况的计算机实现的方法,其中,所述方法具有如下步骤:提供所述晶圆(1)的至少三个工艺监控测量值(6),其中,每个工艺监控测量值(6)在所述晶圆(1)上的不同工艺监控坐标(4)处被收集;将所述至少三个工艺监控测量值(6)以及所述工艺监控测量值(6)的工艺监控坐标(4)输入到至少一个机器学习算法(20)中;通过所述至少一个机器学习算法(20),输出至少三个近似的晶圆级测试值(7);以及基于所述近似的晶圆级测试值(7),确定所述晶圆(1)的质量状况。

    晶圆误差分析方法
    5.
    发明公开

    公开(公告)号:CN118429674A

    公开(公告)日:2024-08-02

    申请号:CN202410142757.8

    申请日:2024-02-01

    Abstract: 本发明涉及一种用于在晶圆(30)中的误差分析的方法(100),所述方法包括以下步骤:‑确定(101)多个晶圆图(40),所述晶圆图包括关于所述晶圆(30)的异常的指示;‑基于所确定的晶圆图(40),执行(102)评估;‑基于所执行的评估,执行(103)所述误差分析,其中,对所述评估的执行(102)至少包括以下步骤:‑基于所述所确定的晶圆图(40),利用不同参数,多次执行聚类分析(104);‑标识有区别的聚类(50),所述聚类通过不一样地参数化的聚类分析(104)来被确定。

    用于首次失败即停止测试的测试序列

    公开(公告)号:CN118427077A

    公开(公告)日:2024-08-02

    申请号:CN202410143516.5

    申请日:2024-02-01

    Abstract: 用于首次失败即停止测试的测试序列。本发明涉及确定测试序列的计算机实现的方法(500)。测试序列定义了使用首次失败即停止对产品实例执行多个测试的顺序次序。访问一个或多个测试数据实例。测试数据实例表示针对产品实例的相应测试的相应结果。访问表示执行相应测试的成本的测试成本值。对顺序执行优化。优化被配置成最小化使用首次失败即停止根据顺序次序执行多个测试的预期成本。预期成本是从一个或多个测试数据实例和测试成本值来确定的。输出表示测试序列的所确定的顺序次序的数据。

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