Plan Szkolenia

Wprowadzenie do wydajności Management w produkcji półprzewodników

  • Przegląd koncepcji zarządzania wydajnością
  • Wyzwania związane z optymalizacją wydajności
  • Znaczenie zarządzania wydajnością w redukcji kosztów

Data Analysis dla Yield Management

  • Zbieranie i analizowanie danych produkcyjnych
  • Identyfikacja wzorców wpływających na wydajność
  • Korzystanie z narzędzi statystycznych do optymalizacji wydajności

Techniki AI dla optymalizacji wydajności

  • Wprowadzenie do modeli AI do zarządzania plonami
  • Zastosowanie uczenia maszynowego do przewidywania wyników plonów
  • Wykorzystanie sztucznej inteligencji do identyfikacji pierwotnych przyczyn utraty plonów

Wdrażanie rozwiązań dla plonów opartych na sztucznej inteligencji Management

  • Integracja narzędzi AI z procesami zarządzania plonami
  • Monitorowanie i dostosowywanie w czasie rzeczywistym w oparciu o prognozy AI
  • Tworzenie pulpitów nawigacyjnych do wizualizacji zarządzania plonami

Studia przypadków i praktyczne zastosowania

  • Analiza udanych wdrożeń zarządzania wydajnością opartych na sztucznej inteligencji
  • Praktyczna praktyka z rzeczywistymi zestawami danych produkcyjnych
  • Udoskonalanie modeli AI w celu ciągłej poprawy wydajności

Przyszłe trendy w sztucznej inteligencji dla wydajności Management

  • Pojawiające się technologie AI w zarządzaniu wydajnością
  • Przygotowanie do postępów w produkcji opartej na sztucznej inteligencji
  • Odkrywanie przyszłych kierunków w optymalizacji zarządzania wydajnością

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Doświadczenie w procesach produkcji półprzewodników
  • Podstawowe zrozumienie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego
  • Znajomość metodologii kontroli jakości

Odbiorcy

  • Inżynierowie kontroli jakości
  • Kierownicy produkcji
  • Inżynierowie procesów w produkcji półprzewodników
 14 godzin

Liczba uczestników


cena netto za uczestnika

Opinie uczestników (2)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie