초록: 인라인 센서의 FDC 데이터를 다변량 모델링에 활용하면 PCM 변동성을 보다 효과적으로 제어할 수 있다. 그러나 개별 공정 장비에 수백 개의 센서가 장착되어 있고 생산 라인 전체의 센서 수가 수만 개 이상에 달할 수 있어, PCM 변동성에 가장 크게 기여하는 FDC 센서를 식별하는 것은 어려운 과제였다. 본 논문에서는 중앙 집중식 FDC 데이터 관리 시스템을 활용한 65nm 대량 생산 라인에서 다변량 모델링을 통한 PCM 변동성 제어 방안을 제시한다.
키워드: 예측 학습, FDC, 수율 모델링, 가상 계측