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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
심현식 (경기대학교)
저널정보
Korean Society for Precision Engineering Journal of the Korean Society for Precision Engineering Journal of the Korean Society for Precision Engineering Vol.38 No.4
발행연도
2021.4
수록면
261 - 267 (7page)
DOI
10.7736/JKSPE.020.119

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In the printed circuit board (PCB) manufacturing industry, the yield is an important management factor as it significantly affects the product cost and quality. However, in real situations, it is difficult to ensure a high yield in a manufacturing process, because the products are manufactured through numerous nanoscale manufacturing operations. Thus, for improving the yield, it is necessary to analyze the key process parameters and equipment parameters that result in a low yield. In this study, critical equipment parameters that affect the yield were extracted through a mutual analysis of the equipment parameters (x) and process parameters (y) in the plastic ball grid array (PBGA) manufacturing process. To this end, the study uses the correlation coefficient to apply the heuristic algorithm that extracts critical parameters that keep the redundancy among the equipment parameters to a minimum and exert maximum impact on the critical process parameters. Additionally, by using the general regression neural network technique, the effects of the critical equipment parameters on the process parameters were confirmed. The test results were applied to the PBGA production line and an improvement in the yield was confirmed.
#Plastic ball grid array manufacturing process (인쇄회로기판 제조 공정) #Key-parameter analysis (핵심 인자 분석) #Heuristic approach (휴리스틱 어프로치) #General regression neural network (회귀신경망) #Yield analysis (수율 분석)

목차

1. Introduction
2. BGA Process Data
3. Selection of Key Factors via Heuristic Approach
4. Verification of Results of Heuristic Approach
5. Analysis Results
6. Conclusions
REFERENCES

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
Spanos, C. J., “Statistical Process Control in Semiconductor Manufacturing,” Proceedings of the IEEE, Vol. 80, No. 6, pp. 819-830, 1992. google schola Montgomery, D. C., “Introduction to Statistical Quality Control,” John Wiley & Sons, pp. 288-506, 2009. google schola Cho, B. H. and Kim, S. I., “Control Chart with Skewness-Kurtosis Correction for Non-Normal Distributions in Semiconductor Manufacturing Process,” Journal of the Korea Management Engineers Society, Vol. 13, No. 1, pp. 57-71, 2008. google schola Bae, H. S., “Performance Ability Comparison of Control Chart for Monitoring a Production Process Shift,” Journal of the Korea Management Engineers Society, Vol. 18, No. 3, pp. 177-197, 2013. google schola Choi, S. W. and Yoo, J. S., “Development of Long-Tailed Control Charts for Skew-Right Distribution,” Journal of the Korea Management Engineers Society, Vol. 16, No. 2, pp. 197-205, 2011. google schola

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