TWI250426B - System determining dispatching rule by knowledge-mining technology and method thereof - Google Patents

Description

1250426 玫.發明說明 (發明說明應敘明：發明所屬之技術領域、先前技術、內容、實施方式及圖式簡單說明) 【發明所屬之技術領域】 本發明係與測試產業之測試派工有關，特別是關於一 種在資訊有雜訊的情況下，以知識探勘技術正確選取派工 方法之系統與方法。 5 【先前技術】 由於半導體測試場於進行測試時，需搭配多種測試資 源才能進行，且以多項測試績效指標來作為工廠測試效率 之評估依據，目前派工法則在半導體測試產業已被廣泛的 10 應用。但是固定且單一的派工法則無法適應半導體測試廠 之多資源派工的特性，經常變動的訂單組合以及其他測試 系統擾動因素，使得當派工法則無法合適使用時，再利用 人工方式調整改變派工法則，常常已導致訂單延遲或測試 資源浪費，造成製造成本損失或違約賠償之可能。 15 目前沒有一種派工法則能適用各種不同的測試訂單、 測試作業與績效指標衡量上，即使目前半導體測試廠已高 度資訊化，相關資訊多已儲存於資料庫中，派工法則在人 工反覆尋找資料並判斷選擇時仍需花費大量的時間。 20 【發明内容】 本發明之主要目的在於提供一種以知識探勘技術決定 派工方法之系統與方法，可準確地使用派工方法以達到良 好的測試績效。 本發明之另一目的在於提供一種以知識探勘技術決定 V|續次頁（發明說明頁不敷使用時，請註記並使用續頁） -4- 1250426 發明說明#賣；Η 派工方法之系統與方法，可在實施派工前精確地預測測試 績效。 為達成上述目的，本發明之以知識探勘技術決定派工 方法之系統與方法包含有：建立各種相關資料庫，並以模 5 擬系統建立虛擬工廠，以蒐集各種變動環境下派工方法之 績效，饋入以統計檢測方法之重要因子篩選模組，決定重 要之測試因子，再輸入最適派工選擇模組，決定最適派工 方法。之後，並可利用人工智慧技術，預測測試績效值。 10 【實施方式】 為了詳細說明本發明之構造及特點所在，茲舉以下之 較佳實施例並配合圖式說明如后，其中： 第一圖係本發明較佳實施例之模組架構圖； 第二圖係本發明較佳實施例之派工法則選擇決策樹； 15 第三圖係本發明較佳實施例之倒傳遞類神經網路之績 效值預測模組。 本發明實施例係以半導體測試派工為例，應用具體化 的知識探勘與學習工程’選擇有效的派工方式’並預測半 導體測試派工績效。 20 本發明所提供的實施例，考慮工廠上最被接受且最常 使用的幾種啟發式派工法則為例，以決策樹技術，在特定 績效衡量準則下，建立選擇最適之派工的規則，並利用倒 傳遞類神經網路，預測測試績效值，請配合第一圖，該系 統包括有： -5-

Claims (1)

1250426 拾、申請專利範匿 1. 一種以知識探勘技術決定派工方法之系統，包含有： 一訂單資料庫，用以儲存訂單的基本資料； 一測試作業實績資料庫，用以儲存實績評估因子； 一影響測試作業因子資料庫，用以儲存影響測試因子； 5 一虛擬工廠模組，耦合於訂單資料庫，測試作業實績 資料庫與影響測試作業因子資料庫，進行工廠測試活動模 擬； 一重要因子篩選模組，耦合於虛擬工廠模組與訂單資 料庫，篩選出影響績效之重要測試因子； 10 一重要因子資料庫，耦合於重要因子篩選模組，針對 不同的績效指標儲存重要測試因子； 一績效指標資料庫，用以儲存績效指標； 一派工法則庫，用以儲存各種派工法則； 一最適派工法選擇模組，耦合於重要因子資料庫，績 15 效指標資料庫以及派工法則庫，用以產生派工法則選擇決 策樹； 一派工方法選擇規則庫，耦合於最適派工法選擇模 組，儲存選擇決策樹之派工規則。 2. 依據申請專利範圍第1項所述之以知識探勘技術決 20 定派工方法之系統，其中一績效預測模組耦合於該派工方 法選擇規則庫，產生預測派工績效值。 3. 依據申請專利範圍第2項所述之知識探勘技術決定 派工方法之系統，其中一預測工廠績效值資料庫耦合於該 績效預測模組，用以儲存工廠績效預測值。 ▽續次頁（申請專利範圍頁不敷使用時，請註記並使用續頁） -13- 1250426 申lit:利麵續頁 4. 依據申請專利範圍第3項所述之知識探勘技術決定 派工方法之系統，其中該預測工廠績效值資料庫另可用以 儲存實際執行績效值，該預測工廠績效值資料庫與該虛擬 工廠模組耦合，該虛擬工廠根據績效預測值與實際執行績 5 效值修正測試活動模擬。 5. —種以知識探勘技術決定派工方法之方法，包含有 以下步驟： A :將訂單資料輸入訂單資料庫，並設定儲存測試作業 # 實績資料庫、影響測試作業因子資料庫之資料值； 10 B :將訂單資料庫，測試作業實績資料庫與影響測試作 業因子資料庫的環境資料輸入一虛擬工廠，進行模擬各種 變動環境下派工方法之績效； C:將績效值饋入一重要因子篩選模組，決定重要測試 因子； 15 D:將重要測試因子輸入一最適派工選擇模組，產生最 適派工選擇法則； E :依照所需的不同績效衡量準則，根據最適派工選擇 © 法則，決定最適派工方法。 6. 依據申請專利範圍第5項所述之以知識探勘技術決 20 定派工方法之方法，其中最適派工方法可利用人工智慧技 術預測其績效值。 7. 依據申請專利範圍第6項所述之以知識探勘技術決 定派工方法之方法，其中將預測之測試績效值記錄儲存在 一預測工廠績效值資料庫，該預測工廠績效值資料庫並儲 -14- 1250426 申if#利續貢 存實際工廠之實際績效值，根據測試績效值與實際績效值 之差異，修正虛擬工廠模組。 …8.依據中請專利範圍第6項所述之以知識探勘技術決 疋冗方法之方法’其中人卫智慧技術係採用倒傳遞類神 5 經網路方法。 、 —9·依據申请專利範圍第5項所述之以知識探勘技術決 工方法之方法，其中最適派工選擇模組係利用決策樹 /貝算去產生派工法則選擇決策樹，作為最適派工選擇法則。 10