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使用 Outlier Detection 解決方案課程概述

因應品質目標，解決晶圓廠製程相關問題。運用備受肯定的 PAT (零件平均測試) 演算法，以統計方式分析多項作業的測試資料，找出合適的異常值單位。學習如何使用預先定義的群體執行測試資料異常值偵測演算法，從而強化 OptimalPlus 技能。了解如何在多重作業期間以單一規則「配方」整合這些演算法。了解在將規則套用於生產時，該如何自動將單位切換成不同的槽。

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上課形式

 

本課程不提供隨選教育訓練

了解教育訓練的形式

 

此課程不提供虛擬教育訓練

 

此課程不提供課堂教育訓練

 

私人課程

課程目標

  • 說明 Outlier Detection 解決方案的價值

  • 區分每種演算法的運作原理

  • 設計不同的虛擬作業規則

  • 應用 Outlier Detection 演算法後分析規則結果

課程詳情

課程長度

  • 講師授課實體課程：3-4 天

課程對象

  • 從事半導體產業的客戶

  • 負責提升產品品質和穩定性的工程師

  • 想接受強化教育訓練的品質工程師、測試與產品工程師、IT 系統管理員，以及主要使用者

先修課程

  • 已經具備全球業務學習課程相關知識

  • 可供學員進行練習的環境

  • 事先收集好想在課堂上討論的使用案例

  • 如果客戶使用 Vertica 環境，必須先請客戶提供相關資訊

會用到的 NI 產品

參加講師授課課程：

  • OptimalPlus SW

教育訓練教材

  • 講師授課的 NI 虛擬教育訓練課程是透過 Zoom 進行，而 NI 會提供 Amazon AppStream/LogMein 存取權，以便參與者在配備最新版軟體的虛擬機器上進行課堂練習

使用 Outlier Detection 解決方案課程大綱

請聯絡客戶成功經理或應用支援團隊，洽詢更多資訊或索取課程大綱。  

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如果您打算在 1 年內參加 3 次或以上的 NI 講師授課課程，則教育訓練會員資格可提供高成本效益、不限次數參加所有 NI 公開課程與公開虛擬課程的機會以及不限次數的認證禮券。