Statistical Learning on Circular Domains For Advanced Process Control in Microelectronics - Archive ouverte HAL Access content directly
Theses Year : 2016

Statistical Learning on Circular Domains For Advanced Process Control in Microelectronics

Apprentissage Statistique en Domaine Circulaire Pour la Planification de Contrôles en Microélectronique

(1)
1

Abstract

Driven by industrial needs in microelectronics, this thesis is focused on probabilistic models for spatial data and Statistical Process Control. The spatial problem has the specificity of being defined on circular domains. It is addressed through a Kriging model where the deterministic part is made of orthogonal polynomials and the stochastic term represented by a Gaussian process. Defined with the Euclidean distance and the uniform measure over the disk, traditional Kriging models do not exploit knowledge on manufacturing processes. To take rotations or diffusions from the center into account, we introduce polar Gaussian processes over the disk. They embed radial and angular correlations in Kriging predictions, leading to significant improvements in the considered situations. Polar Gaussian processes are then interpreted via Sobol decomposition and generalized in higher dimensions. Different designs of experiments are developed for the proposed models. Among them, Latin cylinders reproduce in the space of polar coordinates the properties of Latin hypercubes. To model spatial and temporal data, Statistical Process Control is addressed by monitoring Kriging parameters, based on standard control charts. Furthermore, the monitored time – series contain outliers and structural changes, which cause bias in prediction and false alarms in risk management. These issues are simultaneously tackled with a robust and adaptive smoothing.
Motivés par des besoins en industrie microélectronique, ces travaux apportent des contributions en modélisation probabiliste de données spatiales, et en maîtrise statistique de procédés.Le problème spatial a pour spécificité d’être posé sur un domaine circulaire. Il se représente par un modèle de krigeage dont la partie déterministe est constituée de polynômes orthogonaux et la partie stochastique de processus gaussiens. Traditionnellement définis avec la norme euclidienne et la mesure uniforme sur le disque, ces choix n’exploitent pas les informations a priori sur les procédés d’usinage.Pour tenir compte des mécanismes de rotation ou de diffusion à partir du centre, nous formalisons les processus gaussiens polaires sur le disque. Ces processus intègrent les corrélations radiales et angulaires dans le modèle de krigeage, et en améliorent les performances dans les situations considérées. Ils sont ensuite interprétés par décomposition de Sobol et généralisés en dimension supérieure. Des plans d’expériences sont proposés dans le cadre de leur utilisation. Au premier rang figurent les cylindres latins qui reproduisent en coordonnées polaires les caractéristiques des hypercubes latins.Pour intégrer à la fois les aspects spatiaux et temporels du problème industriel, la maîtrise statistique de procédé est abordée en termes d’application de cartes de contrôle aux paramètres des modèles spatiaux. Les séries temporelles suivies ont aussi la particularité de comporter des données atypiques et des changements structurels, sources de biais en prévision, et de fausses alarmes en suivi de risque. Ce problème est traité par lissage robuste et adaptatif.
Fichier principal
Vignette du fichier
PADONOU-ESPERAN-diff.pdf (22.28 Mo) Télécharger le fichier
Origin : Files produced by the author(s)
Loading...

Dates and versions

tel-01438684 , version 1 (17-01-2017)
tel-01438684 , version 2 (15-12-2017)

Identifiers

  • HAL Id : tel-01438684 , version 2

Cite

Esperan Padonou. Statistical Learning on Circular Domains For Advanced Process Control in Microelectronics. Other. Université de Lyon, 2016. English. ⟨NNT : 2016LYSEM009⟩. ⟨tel-01438684v2⟩
415 View
243 Download

Share

Gmail Facebook Twitter LinkedIn More