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多變量+因果推論AI模型:優化製程監控,提升良率

傳統製程控制的SPC方法為對各變數獨立設定上下控制閥值(UCL/LCL),然而各變數間常具有非線性與共線性特質,獨立設定控制閥值無法有效偵測製程異常。且製程預測模型缺乏因果推論,忽略關聯非因果定理,無法釐清真正關鍵參數,量化其實際影響。


Vizuro維曙智能開發 #製程良率預測模型,為統合式多變數時間序列預測模型,並以 #因果推論(Causal Inference)決定關鍵製程參數優化與監控方案。


對產線的價值: 🎯精準模型:以時間序列結合機器學習演算法,處理真實世界非線性或共線性的場景 🎯精準監控:以多變量製程模型精準監控產線提升良率,取代傳統單變量SPC 🎯預防維護:實施預防性產線與機台維護,避免停機和產能損耗


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#AI #SPC #causalinference


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