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應用機器學習進行電鍍金屬厚度預測 - 以S公司為例

為了解決機車鍍膜劑 推薦的問題，作者彭嘉玲 這樣論述：

IC載板是半導體封裝製程重要的材料之一，在全球半導體封裝的產業鏈中，台灣的市占率及重要性都持續地提升；在產業間競爭相當激烈，眾多企業長久以來的經營模式趨向於薄利多銷及同業間的競爭、搶單，因此，成本降低已是企業力求生存的方式之一。本研究個案S公司於全流程的製程品質檢驗站點中，只有電鍍製程的銅厚是使用破壞性檢驗來判定是否符合規格，而此檢驗方法較為耗時，如在連續製程下，當有異常發生時，除了增加物料的花費外，更需額外進行產品重工，總體來說將是耗時損財又費工。若能以機器學習方式建立一預測模型與分類模型，作為鍍層銅厚的預測，則可降低個案S公司在鑑定成本中的檢驗材料成本。依據S公司製程品質檢驗站點的作法，

在未導入前，欲篩選出銅厚結果為超出規格的批次需以100%破壞性檢驗；在導入機器學習後，則可藉由預測模型找出銅厚結果為超出規格的風險批次，再進行破壞性檢驗，降低破壞性檢驗頻率、提高產品良率及降低成本。本研究結果建議，在迴歸模型方面，以隨機森林迴歸(Random Forest)所得平均誤差百分比(5.86%) 最小；在二次元分類模型方面，則以自適應增強(Ada Boost)的召回率為最優能達到93.59%，估可獲得利益US$ 502,152。