多變量+因果推論AI模型：優化製程監控，提升良率

傳統製程控制的SPC方法為對各變數獨立設定上下控制閥值(UCL/LCL)，然而各變數間常具有非線性與共線性特質，獨立設定控制閥值無法有效偵測製程異常。且製程預測模型缺乏因果推論，忽略關聯非因果定理，無法釐清真正關鍵參數，量化其實際影響。

Vizuro維曙智能開發 #製程良率預測模型，為統合式多變數時間序列預測模型，並以 #因果推論(Causal Inference)決定關鍵製程參數優化與監控方案。

對產線的價值： 🎯精準模型：以時間序列結合機器學習演算法，處理真實世界非線性或共線性的場景 🎯精準監控：以多變量製程模型精準監控產線提升良率，取代傳統單變量SPC 🎯預防維護：實施預防性產線與機台維護，避免停機和產能損耗

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#AI #SPC #causalinference