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研究生:蕭光裕
研究生(外文):KungYu Hsiao
論文名稱:MES系統效能預測-以某DRAM晶圓製造廠為例
論文名稱(外文):Performance prediction of MES system - case study on DRAM wafer fabrication
指導教授:陳春賢陳春賢引用關係
指導教授(外文):C. H. Chen
學位類別:碩士
校院名稱:長庚大學
系所名稱:資訊管理學研究所
學門:電算機學門
學類:電算機一般學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2009
畢業學年度:97
論文頁數:64
中文關鍵詞:預測簡單線性回歸多元線性回歸倒傳遞類神經網路
外文關鍵詞:Predictionsimple regressionmultiple regressionback-propagation neural networkMAPE
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DRAM晶圓製造高度仰賴MES系統進行生產製造,MES系統在效能不足時需要停機擴充硬體配備甚至還需更換新的主機配備,此舉不僅增加硬體成本的支出,停機造成的生產損失更是無法估計,因此DRAM晶圓製造廠商在面對全球化競爭以及生產型態環境多變的挑戰下若能有效掌握MES系統效能變化的趨勢與關鍵影響要素,必能有效降低生產成本、提高競爭優勢。
本研究運用簡單線性回歸、多元線性回歸以及倒傳遞類神經作為研究方法針對MES系統中最核心的系統MMDB主機進行CPU效能預測,先透過相關係數分析與逐步回歸法由眾多生產績效指標中找出關鍵影響因子作為預測模型的輸入變數,再利用簡單線性回歸、多元線性回歸以及倒傳遞類神經進行預測模型建立的七組實驗,最後利用MAPE值來辨別預測模型準確度。
研究結果顯示,以WIP及Cycle time作為輸入變數的倒傳遞類神經網路預測模型準確度達到高精準度,高於簡單回歸預測模型以及多元回歸預測模型。
DRAM wafer manufacturing by Manufacturing Execution System. MES system will stop service for hardware upgrade or replacement when the low performance. MES stop service for hardware upgrade not only increase the cost of hardware payout but also reduce the production output. How to handle MES system performance trend and key influential factors is very important. Who can handle MES performance trend and who can reduce the production cost and get compete advantage in business.
This research use back-propagation neural network, simple regression and multiple regression be research method and predict the key server MMDB CPU utilization in MES system. To choice the input variable from mass production key performance indicator with correlation coefficient analysis and stepwise in the first. Then make seven experiment with back-propagation neural network, simple regression and multiple regression to predict the MMDB CPU utilization. To evaluate the predictive model accuracy with MAPE.
The research result shows the best MES predictive model is back-propagation neural network which input variable use WIP and Cycle time. This predictive model accuracy is better then simple regression model and multiple regression model.
指導教授推薦書
口試委員審定書
長庚大學博碩士論文著作授權書---iii
誌謝---iv
摘要---v
Abstract---vi
目錄---vii
表目錄---ix
圖目錄---x
第一章 緒論---1
1-1 研究動機與背景---1
1-2 研究目的與方法---3
1-3 研究對象---4
1-4 研究步驟---5
第二章 文獻回顧與探討---6
2-1 DRAM介紹---6
2-2 MES系統介紹---12
2-3 資料探勘---19
2-3-1 回歸分析---20
2-3-2 倒傳遞類神經網路---22
2-4 相關文獻回顧---27
2-5 小結---28
第三章 實驗設計與模型建立---29
3-1 問題描述與定義---29
3-2 資料前處理與工具介紹---32
3-2-1 工具簡介---32
3-2-2 特徵變數選取方法---35
3-2-3 資料前處理---37
3-3 建立預測模型---38
3-4 預測績效衡量---41
第四章 結果驗證與分析---45
4-1 簡單線性回歸預測實驗---45
4-2 多元線性回歸預測實驗---49
4-3 倒傳遞類神經網路預測實驗---51
4-4 小結---56
第五章 結論與建議---58
5-1 結論---58
5-2 建議---59
參考文獻---60

表目錄
表2.1 生產績效指標表---10
表2.2 資料探勘演算法分類示意表---20
表2.3 活化函數示意表---26
表2.4 主機效能預測相關文獻表---27
表3.1 MAPE預測能力等級表---42
表4.1 相關係數分析表---45
表4.2 WIP與CPU使用率簡單線性回歸MAPE表---46
表4.3 Cycle Time與CPU使用率簡單線性回歸MAPE表---47
表4.4 Wafer in與CPU使用率簡單線性回歸MAPE表---48
表4.5 WIP、Cycle Time多元線性回歸MAPE表---50
表4.6 六組生產績效指標多元線性回歸MAPE表---51
表4.7 WIP、Cycle Time倒傳遞類神經網路MAPE表(神經元數目區分)---52
表4.8 WIP、Cycle Time倒傳遞類神經網路MAPE表---53
表4.9 六組生產績效指標倒傳遞類神經網路MAPE表(神經元數目區分)---54
表4.10 六組生產績效指倒傳遞類神經網路MAPE表---56
表4.11 CPU效能預測實驗MAPE表---57


圖目錄
圖2.1 類神經網路示意圖---22
圖2.2 類神經網路運算模型示意圖---23
圖2.3 倒傳遞類神經網路示意圖---24
圖3.1 IBM SiVIEW Standard架構示意圖---31
圖3.2 實驗步驟流程圖---37
圖4.1 WIP、Cycle Time倒傳遞類神經網路MAPE圖(神經元數目區分)---53
圖4.2 六組生產績效指標倒傳遞類神經網路MAPE圖(神經元數目區分)---55
圖4.3 七組實驗預測模型MAPE示意圖---57
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QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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