Méthode d'analyse de données pour le diagnostic a posteriori de défauts de production - Application au secteur de la microélectronique

Controlling the performance of a manufacturing site and the rapid identification of quality loss causes remain a daily challenge for manufacturers, who face continuing competition. In this context, this thesis aims to provide an analytical approach for the rapid identification of defect origins, by exploring data available thanks to different quality control systems, such FDC, metrology, parametric tests PT and the Electrical Wafer Sorting EWS. The proposed method, named CLARIF, combines three complementary data mining techniques namely clustering, association rules and decision trees induction. This method is based on unsupervised generation of a set of potentially problematic production modes, which are characterized by specific manufacturing conditions. Thus, we provide an analysis which descends to the level of equipment operating parameters. The originality of this method consists on (1) a pre-treatment step to identify spatial patterns from quality control data, (2) an unsupervised generation of manufacturing modes candidates to explain the quality loss case. We optimize the generation of association rules through the proposed ARCI algorithm, which is an adaptation of the famous association rules mining algorithm, APRIORI to integrate the constraints specific to our issue and filtering quality indicators, namely confidence, contribution and complexity, in order to identify the most interesting rules. Finally, we defined a Knowledge Discovery from Databases process, enabling to guide the user in applying CLARIF to explain both local and global quality loss problems.La maîtrise du rendement d’un site de fabrication et l’identification rapide des causes de perte de qualité restent un défi quotidien pour les industriels, qui font face à une concurrence continue. Dans ce cadre, cette thèse a pour ambition de proposer une démarche d’analyse permettant l’identification rapide de l’origine d’un défaut, à travers l’exploitation d’un maximum des données disponibles grâce aux outils de contrôle qualité, tel que la FDC, la métrologie, les tests paramétriques PT, et le tri électriques EWS. Nous avons proposé une nouvelle méthode hybride de fouille de données, nommée CLARIF, qui combine trois méthodes de fouille de données à savoir, le clustering, les règles d’association et l’induction d’arbres de décision. Cette méthode se base sur la génération non supervisée d’un ensemble de modes de production potentiellement problématiques, qui sont caractérisés par des conditions particulières de production. Elle permet, donc, une analyse qui descend au niveau des paramètres de fonctionnement des équipements. L’originalité de la méthode consiste dans (1) une étape de prétraitement pour l’identification de motifs spatiaux à partir des données de contrôle, (2) la génération non supervisée de modes de production candidats pour expliquer le défaut. Nous optimisons la génération des règles d’association à travers la proposition de l’algorithme ARCI, qui est une adaptation du célèbre algorithme de fouille de règles d’association, APRIORI, afin de permettre d’intégrer les contraintes spécifiques à la problématique de CLARIF, et des indicateurs de qualité de filtrage des règles à identifier, à savoir la confiance, la contribution et la complexité. Finalement, nous avons défini un processus d’Extraction de Connaissances à partir des Données, ECD permettant de guider l’utilisateur dans l’application de CLARIF pour expliquer une perte de qualité locale ou globale

A post-hoc Data Mining method for defect diagnosis - Application to the microelectronics sector

La maîtrise du rendement d’un site de fabrication et l’identification rapide des causes de perte de qualité restent un défi quotidien pour les industriels, qui font face à une concurrence continue. Dans ce cadre, cette thèse a pour ambition de proposer une démarche d’analyse permettant l’identification rapide de l’origine d’un défaut, à travers l’exploitation d’un maximum des données disponibles grâce aux outils de contrôle qualité, tel que la FDC, la métrologie, les tests paramétriques PT, et le tri électriques EWS. Nous avons proposé une nouvelle méthode hybride de fouille de données, nommée CLARIF, qui combine trois méthodes de fouille de données à savoir, le clustering, les règles d’association et l’induction d’arbres de décision. Cette méthode se base sur la génération non supervisée d’un ensemble de modes de production potentiellement problématiques, qui sont caractérisés par des conditions particulières de production. Elle permet, donc, une analyse qui descend au niveau des paramètres de fonctionnement des équipements. L’originalité de la méthode consiste dans (1) une étape de prétraitement pour l’identification de motifs spatiaux à partir des données de contrôle, (2) la génération non supervisée de modes de production candidats pour expliquer le défaut. Nous optimisons la génération des règles d’association à travers la proposition de l’algorithme ARCI, qui est une adaptation du célèbre algorithme de fouille de règles d’association, APRIORI, afin de permettre d’intégrer les contraintes spécifiques à la problématique de CLARIF, et des indicateurs de qualité de filtrage des règles à identifier, à savoir la confiance, la contribution et la complexité. Finalement, nous avons défini un processus d’Extraction de Connaissances à partir des Données, ECD permettant de guider l’utilisateur dans l’application de CLARIF pour expliquer une perte de qualité locale ou globale.Controlling the performance of a manufacturing site and the rapid identification of quality loss causes remain a daily challenge for manufacturers, who face continuing competition. In this context, this thesis aims to provide an analytical approach for the rapid identification of defect origins, by exploring data available thanks to different quality control systems, such FDC, metrology, parametric tests PT and the Electrical Wafer Sorting EWS. The proposed method, named CLARIF, combines three complementary data mining techniques namely clustering, association rules and decision trees induction. This method is based on unsupervised generation of a set of potentially problematic production modes, which are characterized by specific manufacturing conditions. Thus, we provide an analysis which descends to the level of equipment operating parameters. The originality of this method consists on (1) a pre-treatment step to identify spatial patterns from quality control data, (2) an unsupervised generation of manufacturing modes candidates to explain the quality loss case. We optimize the generation of association rules through the proposed ARCI algorithm, which is an adaptation of the famous association rules mining algorithm, APRIORI to integrate the constraints specific to our issue and filtering quality indicators, namely confidence, contribution and complexity, in order to identify the most interesting rules. Finally, we defined a Knowledge Discovery from Databases process, enabling to guide the user in applying CLARIF to explain both local and global quality loss problems