半导体制造业不仅是技术最先进的行业之一，还是成本最密集的行业之一。  随着依托半导体的设备在各个领域（从个人电脑到手机和汽车）越来越普及，对半导体的需求不断增加。随着需求量的增加，对更稳健质量计划的需求也随之增加。尽管大多数制造商都在使用 Minitab 等统计软件来解决某些问题，但仍有机会扩大其业务范围并提供更多价值。 

好消息？从平均值而言，半导体制造业收集的数据量通常比其他行业多。这意味着您可以更轻松地以不同的方式使用数据，例如：  

使用测量系统分析来最小化生产中的变异 

使用量具 R&R 和 ANOVA 等工具来确定测量系统的变异至关重要，对于半导体制造业尤其如此。为了确保能够满足规范，测量的重复性与再现性相对于测量的规格公差必须很小。Minitab 的新测量系统分析模块使各级从业者能够轻松评估测量系统的变异、偏差和稳定性。  

在制造过程中使用统计过程控制来提高产量和避免浪费 

 使用控制图和能力分析来测量关键特征（例如晶圆厚度、沉积速率（为了包含电性能而将材料以薄层形式沉积在晶圆表面的速率）、终点时间（检测最准确的蚀刻停止时间，以避免蚀刻过度或蚀刻不足），这将有助于确保过程和设备处于受控状态。如果您已在使用 SPC 方法，使用 Minitab 的下一代统计过程控制可以帮助您改进技术并实现实时节省。 

利用试验设计改进制造过程 

 由于半导体制造涉及到多个的复杂过程，因此，即使最有经验和能力的工程师也未必知道制造设备的最佳设置。即使最佳设置已明了，随着新技术的不断采用，也会带来未知情况和新问题。试验设计帮助工程师构建全面的模型，进而帮助以十分准确的方式理解系统的工作方式。通过阅读本博客贴文深入了解 DOE 如何帮助一家制造商提高抛光过程均匀度，或者通过观看本在线研讨会深入了解 DOE。 

使用机器学习进行硅后验证 

与进行测量并做出通过/失败决策的生产测试不同，在硅后验证中，您需要详细了解设备在各种操作条件下的行为。使用机器学习，可以更好地了解设备的输入对输出的影响，并找到它们之间隐藏的关系和复杂性。使用 Minitab 的预测分析模块可以构建稳健的预测模型，或使用我们的变量重要性图等工具突出显示会影响性能的最关键输入。 

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