Applying the logistic regression for the quality of microelectronics product
Keywords:
Logistic regression, MicroelectronicsAbstract
Nowadays Microelectronics is an important component to serve in many industries and the example of the microelectronic products are chip, microprocessor etc. According to the micro is too small then the root cause analysis is difficult, the factory in this case study found the crack on chip. They investigated and conclude the man machine and method are not the root cause of this symptom. The functional tester need to push down the product and the force that setting in the machine is fixed and every force pushing are reported. The report indicated no any variance of force pushing. One factor is the warps on substrate board that may cause of the crack on chip while the functional tester pushing the product during test. The binary logistic regression use to test a relationship between the chip crack and the warp of board. The statistical result indicated the warp of board between –21.480 to 10.253 Microns is not the cause the chip crack at 95% confident interval. Anyway the factory need to do further study with the chip supplier to verify on the root cause that suspect from raw material itself.
References
Razavi, Behzad. (2021). Fundamental of microelectronics: with robotics and bioengineering application. Third Edition, Hoboken: Wiley.
Noyce, R. (1977). Microelectronics. Scientific American. 237(3), 62-69.
Harman G. (2010). Wire Bonding in Microelectronics. Third Edition. New York: McGraw-Hill.
Zhang, H., Minter, J. & Lee, NC. (2019). A Brief Review on High-Temperature, Pb-Free Die-Attach Materials. Journal of Elec Materi, 48, 201–210.
Hosmer, David (2013). Applied logistic regression. Hoboken, New Jersey: Wiley.
Strano, M. & Colosimo, B.M. (2006). Logistic regression analysis for experimental determination of forming limit diagrams. International Journal of Machine Tools and Manufacture. 46(6), 673–682.
Tolles, J. & Meurer, W.J. (2016). Logistic Regression Relating Patient Characteristics to Outcomes. JAMA Guide to Statistics and Methods. 316(5), 533–534.
Palei, S. K. & Das, S. K. (2009). Logistic regression model for prediction of roof fall risks in board and pillar workings in coal mines: An approach. Safety Science. 47, 88–96.
Montgomery D., Peck E. & Vining G. (2006). Introduction to Regression Analysis. New Jersey: A John Wiley & Sons Inc Publication.
Kutner, M.H., Nachtsheim, C.J. & Neter, J.(2004). Applied Linear Regression Models. 4th edition. Irwin: McGraw-Hill.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
เนื้อหาและข้อมูลที่ปรากฏในบทความที่ตีพิมพ์ในวารสารสถิติประยุกต์และเทคโนโลยีสารสนเทศถือเป็นความคิดเห็นส่วนบุคคลของผู้เขียนแต่ละท่าน ความผิดพลาดของข้อความและผลที่อาจเกิดจากนำข้อความเหล่านั้นไปใช้ผู้เขียนบทความจะเป็นผู้รับผิดชอบแต่เพียงผู้เดียว บทความ ข้อมูล เนื้อหา รูปภาพ ฯลฯ ที่ได้รับการตีพิมพ์ในวารสารถือเป็นลิขสิทธิ์ของวารสาร หากบุคคลหรือหน่วยงานใดต้องการนำทั้งหมดหรือส่วนหนึ่งส่วนใดไปเผยแพร่ต่อหรือเพื่อกระทำการใดๆ จะต้องได้รับอนุญาตเป็นลายลักอักษรณ์จากวารสาร ก่อนเท่านั้น