• Description

課程日期2026 年 03 11(三) 13:30 ~ 16:00(13:30開始報到)
課程地點:台中研習教室(台中國泰公益大樓)
費用:
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#收到報名成功通知信後,尚需進一步審核,審核通過後方能正式參加課程

#因場地限制﹑恕不接受現場報名

#不提供課程講義

#此堂課為上機課程,請自行攜帶筆電



🔧 優化週期過長,拉長產品上市時程!!


在半導體晶圓製造過程中,許多團隊長期面臨以下挑戰:


製程參數高度複雜,難以找出真正影響良率的關鍵因子
設備差異、環境波動導致參數經常失效
試產與調校成本高,開發週期過長
優化結果缺乏穩定性,量產後良率仍反覆波動


即使投入大量人力與實驗資源,問題仍反覆發生,形成「試錯循環」。


🟠AI如何建置優化決策系統?】


本課程透過 AI 建模與先進數據分析技術,建立高度預測性與可優化能力的晶圓智慧代理模型,並納入設備變異與環境不確定因子,打造「虛擬試產」機制,加速參數優化流程,大幅降低試產成本與開發週期。透過數據驅動決策取代傳統經驗調參模式,協助企業建立穩定、可複製的智慧製程優化體系。

 


🙆‍♀️ AI 取代試錯,用數據加速量產,打造穩定高良率的智慧晶圓製程


時間

議程

13:30 ~14:00

l  報到

14:00 ~ 14:40

l  前言

l  晶圓製程優化的挑戰與機會

l  何謂不確定因子量化

14:40 ~ 15:00

l  中場休息

15:00 ~ 16:00

l  晶圓良率最佳化上機實作

l  Q&A 賦歸

課程效益:

  • DOE分析效益
  • 產線調參應用與節省調參時間
  • 高維參數製程良率優化
  • 品質管控能力

建議參加人員:

  • 製造工程相關領域人員
  • 工業工程師與相關領域人員
  • 研發、品保/品管工程師
  • 對實驗設計有興趣之教授、研究助理
  • 需提升製程穩定性之工程師或決策者
  • 對此領域有興趣之相關人員