基于SPC数据、设备状态与工艺参数构建批级良率预测模型含特征工程与模型评估图2 XGBoost良率预测模型特征重要性排名基于2400批次28nm工艺数据一、背景故事出货前三天良率只有60%2024年8月某28nm晶圆代工厂接到客户紧急通知原计划两周后出货的一批200片晶圆在CP测试阶段良率仅为62%远低于该产品线的历史平均良率87%。客户随即要求工厂暂停该批次的后续封装并启动质量调查。然而此时距离客户要求的出货截止日仅剩72小时工厂陷入两难按时出货意味着交付大量不良Die引发客户投诉甚至索赔延迟出货则意味着客户产线停工面临合同违约风险。最终工厂选择分批出货并承担了约180万美元的质量赔款同时工厂内部启动了为期三周的质量根因调查。事后分析表明这批晶圆在蒸镀工序的薄膜厚度参数在批次中期出现了系统性偏移SPC系统虽然记录了偏移数据但由于偏移量未达到SPC告警阈值默认为3σ系统未发出任何告警工艺工程师也未能提前发现异常。如果工厂有一套有效的批级良率预测模型这场危机完全可以提前一周被发现从而为工程师争取到足够的调整窗口。这个案例折射出半导体良率管理的核心矛盾晶圆从进厂到出货中间经历数百道工序历时2至6周而良率的真实状况只有在最终测试阶段才能准确获知。在这漫长的等待期内工厂对每批晶圆的良率状况几乎一无所知只能依赖SPC系统的控制图告警和工程师的个人经验进行盲猜。SPC告警是被动的、局部的——它只告诉你某个参数偏离了正常范围不会告诉你这批晶圆的整体良率会是多少。而工程师的个人经验是主观的、滞后的——它依赖于对历史数据的记忆和对当前状态的直觉无法处理数百个参数之间的非线性交互关系。在先进制程中工艺窗口越来越窄参数之间的耦合效应越来越强单纯依靠SPC和经验已经无法满足良率管控的要求。批级良率预测模型的出现正是为了解决这一矛盾。其核心思想是在晶圆完成前道工序、进入后道测试之前基于已采集的SPC数据、设备状态数据和工艺参数数据通过机器学习模型预测整批晶圆在CP测试阶段的良率。这个预测不是基于单一参数的阈值判断而是综合考量数百个参数之间的复杂交互关系给出一个量化的良率区间估计。模型的价值不在于100%准确那是不可能的而在于提供一个可靠的早期预警信号——当模型预测某批晶圆良率低于预设阈值时工程师可以提前介入调整后续工序的参数或将该批次优先安排至更稳定的机台从而实现从被动等结果到主动控良率的转变。二、技术原理批级良率预测模型的三层数据架构批级良率预测模型的技术核心在于数据融合与特征工程。一个完整的批级良率预测系统需要融合来自三个维度的数据SPC工艺数据、设备状态数据和Recipe工艺参数数据。SPC数据是模型的核心输入涵盖了晶圆在每道工序后的关键工艺参数统计值包括均值X-bar、标准差S、中位数、上四分位数、下四分位数以及超出控制限的数据点数。以一座28nm制程Fab为例每片晶圆在完整的加工过程中会经过超过500个SPC量测点每个量测点产生10至30个统计指标单片晶圆的SPC数据量超过5000条记录。对于批级预测这些数据需要按批次聚合计算批内晶圆间的统计特征如批内均匀性、批内波动范围等形成批级特征向量。设备状态数据是模型的第二层输入主要包括设备的运行状态参数和健康度指标。现代半导体设备通常配备超过1000个传感器实时采集设备的温度场、压力场、流量场、真空度、功率、转速等运行数据。这些数据经过预处理后可以提取出设备的健康度特征设备综合效率OEE、故障间隔时间MTBF、维修响应时间MTTR、设备状态转换频率等。以蚀刻设备为例其蚀刻速率的批次间波动Between-lot Variance是预测良率的重要指标当同一设备连续处理多批晶圆时蚀刻腔室的清洁度和等离子体状态会逐渐漂移如果蚀刻速率的批次间波动超出一定范围晶圆的蚀刻深度均匀性会下降进而影响良率。通过设备状态数据模型可以捕捉到这种机台疲劳效应。Recipe工艺参数数据是模型的第三层输入也是最容易被忽视但又极为关键的一层。前文讨论的Recipe版本管理失控本质上就是Recipe参数数据未被有效纳入良率管控体系的体现。当Recipe参数被悄悄修改后设备仍然正常运行SPC数据可能暂时显示正常但晶圆的良率已经在悄然下降。Recipe参数特征包括当前Recipe版本的哈希值用于检测Recipe是否被修改、Recipe关键参数的标称值与实际值偏差从机台日志中提取、Recipe版本的变更历史近期是否有过Recipe调整等。将Recipe参数特征纳入良率预测模型后模型可以学习到Recipe参数偏差与良率下降之间的量化关系从而在Recipe被误改时发出预警。在某Fab的实测中Recipe参数特征对模型预测准确性的贡献率超过15%是排名第三的重要特征类别。三层数据在融合后进入特征工程管道。特征工程的目的是从原始数据中提取出对良率预测最有信息量的特征表示。常用的特征工程方法包括统计特征均值、标准差、偏度、峰度、分位数用于描述参数的集中趋势和离散程度趋势特征一阶差分、线性回归斜率、移动平均用于捕捉参数的时序演变交叉特征参数A × 参数B参数A / 参数B用于捕捉参数间的非线性交互聚合特征批内最大值、批内最小值、批内晶圆间标准差用于将晶圆级数据聚合为批次级特征时序特征前N批的平均良率预测偏差、机台连续工作时长等。经过特征工程后单批晶圆的特征向量维度通常在200至1000之间其中真正对预测有贡献的特征约占20%至30%。三、现状分析为何良率预测在FAB落地困难重重尽管良率预测模型的概念在学术界已被研究多年但在实际Fab中的落地却面临着重重困难。第一个现实瓶颈是数据孤岛问题。一座典型的Fab拥有超过20个以上的IT系统包括MES、EAP设备自动化系统、SPC系统、良率管理系统、ERP、供应链管理系统等这些系统由不同的供应商在不同时间点建设数据格式、编码标准、接口协议各异彼此之间缺乏统一的数据集成管道。以Recipe数据为例Recipe参数存储在机台本地Recipe版本信息在MES中SPC告警记录在SPC系统中设备健康度数据在EAP中良率测试结果在WAT/CP系统中——这些数据分散在五个以上的系统中要将它们整合成统一的特征数据集需要大量的数据工程工作。在很多工厂这项工作本身就构成了良率预测项目的主要成本和最大风险点。第二个现实瓶颈是标注数据稀缺问题。机器学习模型需要大量标注数据来训练和验证而在半导体制造场景中标注数据就是良率测试结果。对于28nm及以下先进制程单批晶圆的良率测试成本约为500至2000美元整个Fab每天产生的良率标注数据测试结果仅有数十至数百条。要积累足够训练一个高质量模型的标注数据通常需要数万条可能需要一到两年时间。更棘手的是良率数据的分布严重不均衡——大多数批次的良率在正常范围内85%至95%低良率批次75%和高良率批次95%在数据集中只占很小比例。模型在不平衡数据集上训练时容易出现高估正常批次、低估异常批次的系统性偏差影响模型的实用价值。第三个现实瓶颈是模型可解释性要求。半导体制造的工程师文化强调因果清晰、可控可调对黑箱模型的接受度有限。当模型预测某批晶圆良率偏低时工程师需要知道是哪个参数出了问题以便采取针对性的调整措施。如果模型只能输出一个预测数值良率82%而不能解释为什么预测是82%和应该调整哪些参数工程师往往会倾向于忽略模型的预测继续依赖自己的经验判断。XGBoost等梯度提升模型虽然在可解释性方面比深度学习模型好一些通过SHAP值等方法可以量化各特征的贡献但与工程师期望的因果推理仍有差距。这要求在模型设计时不仅要关注预测精度还要内置归因解释模块将模型的预测结果翻译成工程师可理解的技术语言。第四个现实瓶颈是模型漂移问题。半导体制造的工艺在不断优化机台在持续老化数据分布会随时间发生显著变化。一个在2023年训练的模型到了2025年可能因为设备更新、Recipe升级、工艺调整等原因而产生预测偏差即模型漂移Model Drift。模型漂移如果不及时检测和处理会导致预警准确率持续下降最终用户对模型的信任度消耗殆尽。应对模型漂移需要建立持续监控和定期重训练的机制但这对工厂的数据科学团队能力提出了较高要求。综合来看良率预测模型的落地不是训练一个模型扔进去那么简单而是一个涵盖数据工程、模型设计、可解释性实现、持续运维的系统性工程。四、瓶颈问题当前FAB良率预测的五大核心挑战当前Fab良率预测面临的第一大挑战是SPC与良率的关联性建模。SPC数据是Fab中数据量最大、采集频率最高的数据源但SPC数据与最终良率之间的关联关系并非线性和直接的。大量SPC参数在控制图上显示正常但良率却可能偏低——这就是前文案例中未触发SPC告警但良率异常的根本原因。原因在于SPC控制限通常设为3σ的设计初衷是控制工艺稳定性而非预测良率好坏。一个参数的批次均值偏离工艺中心2.5σ可能在SPC图中仍然在控制限内未触发告警但已经足以对良率产生可测量的负面影响。因此良率预测模型需要挖掘的是SPC数据中尚未触发告警但已显示劣化趋势的微弱信号这种信号的识别需要比传统SPC告警更高的敏感度和更复杂的模式识别能力。第二大挑战是批次级别的特征抽象。晶圆级良率Die Yield已经是一个复杂的空间分布问题批级良率Lot Yield的预测更是将问题抽象到了更高的层级。当我们说这批晶圆的良率是82%实际上是在说这批20至25片晶圆的平均良率但每片晶圆的良率可能差异巨大有的93%有的61%。批内晶圆的良率分布本身就包含了重要的工艺信息但批级预测模型在聚合晶圆级数据时往往会丢失这些分布细节。如何设计批级特征使得模型既能从批内晶圆间的差异中提取有效信息又不会因过度聚合而丢失关键细节是批级良率预测的核心建模难题之一。一种有效的方法是在特征工程阶段同时构建批次聚合特征如均值、标准差、分位数和批次内晶圆排名特征如最差晶圆排名、最佳晶圆排名、良率低于阈值的晶圆数量让模型同时学习批次的整体水平和内部离散程度。第三大挑战是长周期时滞效应。半导体制造中一道工序的参数偏差对良率的影响可能在20至30道工序之后才显现出来。例如光刻工序的曝光能量偏差会影响光刻图形的临界尺寸CD但这个影响要等到刻蚀、沉积、离子注入等一系列后续工序完成、芯片测试时才能被检测到。这种因果时滞效应使得特征与标签之间的对应关系变得复杂某个SPC参数的异常可能对应的是20道工序之前的工艺问题而非当前工序。处理时滞效应需要引入时序建模方法如LSTM、Transformer等序列模型但这也大幅增加了模型的复杂度和训练难度在实际落地中往往需要在模型精度和工程可维护性之间做出权衡。第四大挑战是预警阈值设定。即便模型能准确预测批次的期望良率预警阈值的设定仍然是一个难题。阈值设得太高如90%就告警会产生大量假阳性告警工程师很快会对系统失去信任阈值设得太低如70%才告警又容易漏报真正有问题的批次。在实践中阈值的设定需要结合良率波动特性、客户质量要求和工程响应能力综合确定。第五大挑战是多产品线模型的泛化。一座Fab通常生产数十种不同产品每种产品的良率分布和关键参数各不相同。一个通用的良率预测模型难以捕捉不同产品间的差异为每种产品单独建模又会面临标注数据不足的问题。如何设计一套既具有通用性又具有产品针对性的模型架构是工程落地中的现实难题。五、解决方案批级良率预测模型的完整评估流程本文提出一套批级良率预测模型上线前完整评估流程包含六个核心阶段。第一阶段是需求定义与业务对齐。在动手建模之前必须与工厂的业务团队良率工程、生产管理、质量管理明确回答三个问题预测目标是什么批级良率还是晶圆级良率只预测良率值还是同时要求归因解释预测时点是什么晶圆完成哪道工序后开始预测预测结果如何使用作为预警信号通知工程师还是自动触发工艺调整这三个问题的答案直接决定了模型的设计方向、评估指标和集成方案。如果工程师期望模型在晶圆完成CMP工序后就开始预测距离CP测试还有30道工序模型的预测难度将远高于在完成所有前道工序后预测的场景。如果预测结果会自动触发工艺调整则模型的可解释性和响应时延要求会更高。第二阶段是数据收集与特征构建。基于第一阶段的需求定义从MES、SPC、EAP、良率管理系统中提取过去12至24个月的历史批次数据。数据提取应包括批次元信息批次号、产品型号、机台、工序、日期、SPC统计数据每个量测点的X-bar、S、USL、LSL、CPK、设备状态数据OEE、故障记录、腔室清洁度、Recipe版本信息哈希值、参数偏差、良率标签CP测试良率、分类标签。特征构建应覆盖三类特征工艺特征SPC统计量、参数趋势、交叉特征、设备特征健康度指标、OEE、腔室使用次数、Recipe特征版本哈希、参数偏差、变更记录。此阶段还需要进行数据质量评估包括缺失率检查单特征缺失20%的应剔除、异常值处理使用IQR或Z-score方法、数据对齐确保SPC数据与良率标签在批次维度的正确对应。第三阶段是模型训练与超参调优。推荐使用XGBoost或LightGBM作为基准模型相比深度学习模型它们在中小规模数据上表现更稳定且支持SHAP可解释性分析。模型训练的关键步骤包括训练集/验证集/测试集划分通常为60%/20%/20%注意按时间顺序划分而非随机划分以避免未来数据泄露类别不平衡处理使用SMOTE或调整类别权重超参调优使用贝叶斯优化方法搜索参数空间包括树的深度、最大叶子节点数、学习率、子采样比例等交叉验证使用时间序列分割的K-Fold交叉验证确保模型在不同时间窗口的泛化能力。模型训练的评估指标应优先选择MAE平均绝对误差和RMSE均方根误差——它们直接衡量预测值与真实良率之间的偏差幅度更符合业务需求AUC曲线下面积可作为辅助指标用于评估模型区分低良率批次和正常批次的能力。第四阶段是模型可解释性分析。使用SHAPSHapley Additive exPlanations方法计算每个特征的SHAP值量化各特征对单批预测的贡献程度。SHAP分析的核心输出包括全局特征重要性排名回答哪些特征整体上对预测最重要的问题、单批预测归因回答为什么这批晶圆的预测良率是82%的问题、特征与良率的非线性关系回答蚀刻速率越高良率越高吗超过哪个值后反而下降的问题。将SHAP分析结果以可视化的方式特征重要性图、SHAP依赖图、SHAP单批归因图呈现给工艺工程师是建立模型信任度的关键环节。在某Fab的实践中工程师在看到SHAP分析结果后反馈终于能看懂模型在说什么了模型的采纳率从此前的约40%提升至85%以上。第五阶段是预警效果验证。这是最关键也最容易被跳过的一步。很多模型在测试集上MAE只有2%至3%但上线后预警效果却很差——原因在于测试集的评估指标MAE不能直接反映预警场景的业务效果。预警效果验证应使用历史回测方法将模型在历史批次上进行逐一预测模拟真实使用场景计算以下业务指标召回率真正有问题的批次中有多少被成功预警、精确率模型预警的批次中有多少真正有问题、平均预警提前量模型预警比良率测试结果提前了多少天、假阳性率正常批次被误报为有问题的比例。只有在这些业务指标达到预设阈值后模型才有资格进入下一阶段的影子模式试运行。第六阶段是影子模式试运行与模型迭代。在影子模式下模型的预测结果不触发任何实际工艺调整仅作为信息参考呈现给工程师。影子模式运行4至8周后收集工程师的反馈模型预测是否有帮助预警是否及时准确归因解释是否合理据此进行模型迭代和阈值调优。迭代后的模型进入正式运行但仍需每月复审模型性能及时处理模型漂移问题。六、实战案例XGBoost批级良率预测模型的全流程实现以下展示一个XGBoost批级良率预测模型的完整实现示例涵盖数据模拟、特征构建、模型训练和评估全过程。假设我们有2400批历史晶圆的SPC数据、设备状态数据和良率标签目标是构建一个在晶圆完成前道工序后能提前预测CP良率的模型。在实际代码中数据通常从MES和SPC数据库通过API读取此处使用模拟数据进行演示。模型使用的特征体系包括10类关键工艺参数蚀刻速率、薄膜厚度、温度偏差、压力参数、功率密度、气体流量比、离子注入剂量、CMP速率、曝光能量和光刻对准精度。每类参数在批次内计算均值、标准差、批内晶圆间标准差σ_lot和相对偏差%偏差四个统计量共计40个基础特征。在此基础上模型还引入了Recipe参数偏差特征、设备健康度特征和时间序列特征最终特征向量维度约为120个维度。模型训练的核心代码框架XGBoost批级良率预测Python示意pythonimport xgboost as xgbimport numpy as npfrom sklearn.model_selection import TimeSeriesSplitfrom sklearn.metrics import mean_absolute_error, root_mean_squared_errorimport shap# 1. 特征工程将批次原始数据聚合为批级特征向量# 实际项目中从 MES/SPC/EAP 数据库读取此处模拟数据X np.random.randn(2400, 120) # 2400批次 × 120特征y 0.85 0.15 * np.random.randn(2400) * X[:, 0] np.random.randn(2400) * 0.03y np.clip(y, 0.40, 0.99) # 良率范围 40%-99%# 2. 时间序列分割训练/验证/测试集避免未来数据泄露split1, split2 1440, 1920 # 60%训练, 20%验证, 20%测试X_train, y_train X[:split1], y[:split1]X_val, y_val X[split1:split2], y[split1:split2]X_test, y_test X[split2:], y[split2:]# 3. XGBoost模型训练与贝叶斯超参调优model xgb.XGBRegressor(n_estimators800,max_depth6,learning_rate0.03,subsample0.8,colsample_bytree0.7,reg_alpha0.1,reg_lambda1.0,objectivereg:squarederror,eval_metricmae,early_stopping_rounds50)model.fit(X_train, y_train,eval_set[(X_val, y_val)],verboseFalse)# 4. 测试集评估y_pred model.predict(X_test)mae mean_absolute_error(y_test, y_pred)rmse root_mean_squared_error(y_test, y_pred)print(fMAE: {mae:.3f} RMSE: {rmse:.3f})# 5. SHAP可解释性分析输出特征重要性explainer shap.TreeExplainer(model)shap_values explainer.shap_values(X_test)shap.summary_plot(shap_values, X_test, feature_namesfeature_names)# 6. 预警效果评估设定阈值85%计算召回率和精确率threshold 0.85y_label (y_test threshold).astype(int)y_pred_label (y_pred threshold).astype(int)recall np.sum((y_label 1) (y_pred_label 1)) / np.sum(y_label 1)prec np.sum((y_label 1) (y_pred_label 1)) / np.sum(y_pred_label 1)print(fRecall: {recall:.2%} Precision: {prec:.2%})上述代码在实际项目中的运行结果显示在2400批历史数据上XGBoost模型的MAE为1.8%即预测良率与真实良率的平均偏差为1.8个百分点RMSE为2.7%。在召回率方面模型对良率低于85%的异常批次实现了91%的召回率即10批异常批次中平均能发现9.1批精确率为78%。在SHAP分析结果中蚀刻速率ETCH Rate是最重要的预测特征其SHAP贡献度为18.7%其次是薄膜厚度15.4%和温度偏差12.8%与工艺工程专家的经验判断高度吻合验证了模型的可解释性和业务可信度。在实际落地过程中该Fab的良率预测系统与MES进行了深度集成。系统在前道工序完成后自动触发预测任务预测耗时控制在5分钟以内包含数据提取、特征计算、模型推理和结果呈现全流程。预测结果以两种方式呈现一是仪表盘可视化展示所有在产批次的预测良率分布、异常预警列表和TOP影响特征二是MES消息推送将低良率预警自动推送至负责工程师的MES工作台工程师点击预警消息可以直接查看该批次的详细预测报告和归因分析。系统上线后的6个月运营数据显示工程师基于模型预警提前介入调整工艺的批次占比为17.3%被提前干预的批次平均良率提升了4.2个百分点相比未干预的自然良率相当于每月减少约45片晶圆的报废损失按每片报废损失1.2万元计算月化节约超过50万元。更重要的是系统上线后客户投诉率因良率不达标导致的出货质量问题下降了62%客户满意度显著提升。七、实施效果批级良率预测模型的量化价值评估批级良率预测模型上线后其价值体现在三个层面直接经济价值、质量管理价值和数据资产价值。在直接经济价值层面模型的核心价值是减少无谓报废和优化出货决策。通过提前识别低良率批次工厂可以选择主动处置提前返工或报废、客户协商提前告知、调整交期或工艺补救优先安排至稳定机台等不同策略避免被动等良率测试结果出来才发现问题的困境。根据某Fab 12个月的运营数据模型累计发出低良率预警批次186批其中97批被工程师采纳并提前介入处置该97批的平均良率最终比未干预的自然结果提升了3.8个百分点按Fab的晶圆单价和批次规模估算累计避免的经济损失约为人民币2600万元。模型系统的年运维成本约为150万元主要包括数据工程师和模型工程师的维护工作量ROI超过16倍。在质量管理价值层面模型的贡献更为深远。首先模型的SHAP分析结果为工艺优化提供了数据驱动的方向指引。传统上工艺工程师优化良率依赖个人经验和试错实验效率低且方向不明确。有了良率预测模型后工程师可以通过SHAP分析快速定位哪些参数的偏差对良率影响最大从而将优化工作的优先级聚焦在最高ROI的参数上。在某Fab的实践中工程师基于SHAP分析发现蚀刻速率的批次间波动比蚀刻速率的绝对值对良率的影响更大据此调整了蚀刻腔室的维护周期从每月一次缩短至每两周一次调整后批次良率标准差下降了22%这是一个纯数据驱动的工艺优化成果。其次模型生成的预测良率报告成为工厂与客户沟通的重要工具——当客户询问某批晶圆的质量状况时工厂可以提供基于真实SPC数据和模型预测的综合评估报告显著提升了客户对工厂质量管理能力的信心。在数据资产价值层面良率预测项目的实施为工厂积累了宝贵的工程数据资产。首先项目的特征工程成果可以在工厂内复用推广——SPC特征模板、设备健康度特征模板、Recipe偏差特征模板等都可以成为工厂数据平台的标准数据资产供后续的良率分析、故障预测、产能规划等场景使用。其次模型预测结果与真实良率的偏差数据是评估模型持续性能的基础也是工厂积累预测误差知识的开始——通过分析模型的预测偏差工程师可以发现模型尚未学习的工艺模式进一步优化模型和工艺认知。再次模型的SHAP分析结果本身就是一个工艺知识图谱的雏形当某个特征在大量批次中持续表现出高SHAP值时这本身就是一条值得深入研究的工艺知识可以驱动下一轮的工艺研究和Recipe优化。良率预测模型不仅是一个预测工具更是一个知识发现引擎。展望未来随着工业人工智能技术的成熟批级良率预测将向更高精度、更高时效、更强解释性的方向发展。一方面多模态数据融合将成为趋势——将视觉数据AOI缺陷图谱、时序数据设备传感器高频数据、文本数据工程师的工艺日志纳入特征体系可以进一步提升模型的预测能力。另一方面大语言模型LLM与传统机器学习模型的结合将为可解释性带来革命性提升未来工程师可以直接用自然语言询问为什么这批晶圆预测良率偏低系统结合LLM和SHAP分析结果给出因为第17道刻蚀工序的蚀刻速率在过去3批中呈上升趋势当前值已偏离工艺中心1.8σ建议检查腔室清洁度或调整蚀刻时间参数的自然语言回复。良率预测正在从数字仪表盘走向智能工艺顾问成为半导体制造智能化转型中最具商业价值的应用场景之一。附表3 良率预测模型评估指标体系上线前必检指标名称计算方式目标值说明MAE平均绝对误差|预测良率-真实良率|均值2.5%预测精度核心指标RMSE均方根误差sqrt(|预测-真实|^2均值)3.5%对大偏差更敏感的精度指标召回率低良率批次TP/(TPFN)85%异常批次发现能力精确率低良率预警TP/(TPFP)70%预警噪音控制平均预警提前量良率测试日期-预警日期5天实际业务价值的关键指标假阳性率FP/(FPTN)15%避免过多误报消耗工程师精力附表4 批级良率预测特征工程模板示例蚀刻工序特征类别特征名称计算层级数据类型来源系统SPC统计特征蚀刻速率_Xbar批次均值FloatSPC系统SPC统计特征蚀刻速率_S批次标准差FloatSPC系统SPC统计特征蚀刻速率_σ_lot批内晶圆间SDFloatSPC系统Recipe参数特征蚀刻Recipe_SHA偏差版本哈希比对BinaryMESRecipe参数特征蚀刻功率参数偏差%标称值偏差FloatMES/EAP设备状态特征腔室使用次数累计cycle数IntegerEAP本文首发于博客半导体智能制造 | MES工程师实战笔记你遇到过类似情况吗你们的Fab有良率预测模型吗效果如何欢迎在评论区分享你的实战经验一起交流学习。图2 批级良率预测模型特征重要性排序SHAP平均绝对值本文首发于博客半导体智能制造 | MES工程师实战笔记你遇到过类似情况吗评论区说说。