Abstract
在企業電子化之環境下，對於半導體等高度科技產業，在製造或測量過程中，都會自動蒐集產品經過製程加工所產生的資料，或是以人工輸入方式紀錄的資料來進行製程監控、故障分析與製造管理。然而半導體製造程序複雜、影響變數眾多，工程師或領域專家往往無法從收集的龐大資料中，迅速有效地察覺可能導致其中製程異常的原因或是歸納造成產品品質不良的因素，更遑論從資料中發現先前隱藏不知的重要訊息。另一方面，透過實驗計劃法，雖然可從其中找出製程的關鍵因素，並進行最佳化等動作，但是由於半導體製程複雜度高，需要考量的因素相當多，因此設計且執行一個完整的實驗相當不易，而且半導體晶圓成本昂貴，工程師往往難以在給定的資源下完成實驗。本研究針對半導體製造工程資料，提出一個創新的資料分析方法，以實驗設計為基礎架構之資料挖礦方法，從半導體晶圓資料中萃取有價值的資訊或知識，作為工程師解決問題的參考依據，進行提昇產品之良率。本研究並以某半導體廠之案例為實證，以檢驗本研究架構之效度。