論文の概要: A Benchmark Time Series Dataset for Semiconductor Fabrication Manufacturing Constructed using Component-based Discrete-Event Simulation Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.09307v1
- Date: Sat, 17 Aug 2024 23:05:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-20 21:19:42.170682
- Title: A Benchmark Time Series Dataset for Semiconductor Fabrication Manufacturing Constructed using Component-based Discrete-Event Simulation Models
- Title（参考訳）: コンポーネントベース離散イベントシミュレーションモデルを用いた半導体製造のためのベンチマーク時系列データセット
- Authors: Vamsi Krishna Pendyala, Hessam S. Sarjoughian, Bala Potineni, Edward J. Yellig,
- Abstract要約: この研究はIntel半導体製造工場のベンチマークモデルに基づいている。
時系列データセットは離散時間軌道を用いて構築される。
データセットは、機械学習コミュニティで行動分析に利用することもできる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Advancements in high-computing devices increase the necessity for improved and new understanding and development of smart manufacturing factories. Discrete-event models with simulators have been shown to be critical to architect, designing, building, and operating the manufacturing of semiconductor chips. The diffusion, implantation, and lithography machines have intricate processes due to their feedforward and feedback connectivity. The dataset collected from simulations of the factory models holds the promise of generating valuable machine-learning models. As surrogate data-based models, their executions are highly efficient compared to the physics-based counterpart models. For the development of surrogate models, it is beneficial to have publicly available benchmark simulation models that are grounded in factory models that have concise structures and accurate behaviors. Hence, in this research, a dataset is devised and constructed based on a benchmark model of an Intel semiconductor fabrication factory. The model is formalized using the Parallel Discrete-Event System Specification and executed using the DEVS-Suite simulator. The time series dataset is constructed using discrete-event time trajectories. This dataset is further analyzed and used to develop baseline univariate and multivariate machine learning models. The dataset can also be utilized in the machine learning community for behavioral analysis based on formalized and scalable component-based discrete-event models and simulations.
- Abstract（参考訳）: 高計算装置の進歩は、スマート製造工場の改善と新しい理解と開発の必要性を高めている。
半導体チップの製造を設計し、設計し、製造し、運用するためには、シミュレーター付き離散イベントモデルが重要であることが示されている。
拡散、注入、リソグラフィー装置は、フィードフォワードとフィードバック接続のために複雑なプロセスを持つ。
工場モデルのシミュレーションから収集されたデータセットは、貴重な機械学習モデルを生成するという約束を持っている。
データベースのモデルを代理するので、それらの実行は物理ベースのモデルと比較して非常に効率的である。
代理モデルの開発には, 精密な構造と正確な挙動を持つ工場モデルに基礎を置く, 公開されているベンチマークシミュレーションモデルが有用である。
そこで本研究では,Intel半導体製造工場のベンチマークモデルに基づいて,データセットを考案し,構築する。
このモデルはParallel Discrete-Event System Specificationを用いて形式化され、DEVS-Suiteシミュレータを使って実行される。
時系列データセットは離散時間軌道を用いて構築される。
このデータセットはさらに分析され、ベースラインの単変量および多変量機械学習モデルの開発に使用される。
このデータセットは、フォーマルでスケーラブルなコンポーネントベースの離散イベントモデルとシミュレーションに基づいた行動分析のために、機械学習コミュニティでも利用することができる。
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