Applying the logistic regression for the quality of microelectronics product
คำสำคัญ:
Logistic regression, Microelectronicsบทคัดย่อ
ปัจจุบันผลิตภัณฑ์ไมโครอิเล็กทรอนิกส์ได้มีบทบาทเป็นอย่างมากในโลกอุตสาหกรรม ผลิตภัณฑ์ไมโครอิเล็กทรอนิกส์ที่สำคัญ เช่น ชิปประมวลผลไมโครโปรเซสเซอร์ เป็นชิปที่ใช้เป็นหน่วยประมวลผลกลางของเครื่องไมโครคอมพิวเตอร์ ทั้งนี้ผลิตภัณฑ์ไมโครอิเล็กทรอนิกส์นั้นมีที่ขนาดเล็กจึงทำให้เมื่อเกิดของเสียในกระบวนการผลิตแล้วการหาสาเหตุจะทำได้ยาก จากกรณีดังกล่าวโรงงานกรณีศึกษามีการพบของเสียของชิ้นงานไมโครอิเล็กทรอนิกส์จำนวนหนึ่งและต้องการหาสาเหตุของการทำให้เกิดการแตกของตัวชิปหลังจากที่ผ่านกระบวนการทดสอบการทำงาน จากการค้นหาสาเหตุของปัญหาไม่พบว่ากระบวนการ พนักงาน และเครื่องจักรเป็นสาเหตุของการทำให้ตัวชิปแตก เนื่องจากกระบวนการทดสอบต้องมีการกดตัวงานเพื่อให้ตัวแผ่นวงจรแนบสนิทกับแหล่งจ่ายกระแสไฟ แต่ทั้งนี้แรงกดดังกล่าวได้ถูกกำหนดไว้ที่เครื่องและมีการรายงานค่าทุกครั้งที่กดซึ่งมีเท่ากันตลอดการทดสอบ และพบว่าจะมีงานบางตัวเท่านั้นที่เกิดชิปแตก งานวิจัยนี้จึงตั้งสมมติฐานว่าการโก่งตัวของตัวบอร์ดแผงวงจรเป็นสาเหตุให้ตัวชิปเกิดการแตกเมื่อโดนกดจากเครื่องทดสอบระหว่างการทำงาน ความสัมพันธ์ของปัจจัยกับผลลัพธ์ที่ได้จึงเป็นโอกาสในการเกิดและผลที่ได้มีลักษณะเป็นไบนารี่ งานวิจัยนี้จึงนำเสนอการถดถอยโลจิสติกแบบไบนารี่มาใช้เพื่อทำนายการแตกของชิป จากการวิเคราะห์ผลทางสถิติพบว่า การโก่งตัวของตัวบอร์ดแผงวงจร ช่วงค่าการโก่งตัวระหว่าง -21.480 ถึง 10.253 ไมครอนจะไม่ได้ส่งผลกับการแตกของชิปอย่างมีนัยสำคัญที่ความเชื่อมั่น 95% ทั้งนี้ทางโรงงานกรณีศึกษาก็จะทำการศึกษากับโรงงานผู้ผลิตชิปต่อไปเพื่อหาสาเหตุที่ทำให้ตัวชิปแตก
เอกสารอ้างอิง
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.
ดาวน์โหลด
เผยแพร่แล้ว
รูปแบบการอ้างอิง
ฉบับ
ประเภทบทความ
สัญญาอนุญาต
เนื้อหาและข้อมูลที่ปรากฏในบทความที่ตีพิมพ์ในวารสารสถิติประยุกต์และเทคโนโลยีสารสนเทศถือเป็นความคิดเห็นส่วนบุคคลของผู้เขียนแต่ละท่าน ความผิดพลาดของข้อความและผลที่อาจเกิดจากนำข้อความเหล่านั้นไปใช้ผู้เขียนบทความจะเป็นผู้รับผิดชอบแต่เพียงผู้เดียว
บทความ ข้อมูล เนื้อหา รูปภาพ ฯลฯ ที่ได้รับการตีพิมพ์ในวารสารถือเป็นลิขสิทธิ์ของวารสาร หากบุคคลหรือหน่วยงานใดต้องการนำทั้งหมดหรือส่วนหนึ่งส่วนใดไปเผยแพร่ต่อหรือเพื่อกระทำการใดๆ จะต้องได้รับอนุญาตเป็นลายลักอักษรณ์จากวารสาร ก่อนเท่านั้น
