半导体制造故障诊断系统：基于故障树的分级存储与推理方法

"基于故障树的知识存储及诊断系统 (2010年)——陈文钦、王强、李波" 本文主要探讨了半导体制造企业中基于故障树的诊断系统的改进和优化，着重解决了传统故障树在关系型数据库存储方式存在的问题。故障树是一种常用的风险分析工具，它通过逻辑门连接各种事件，以图形方式表示系统故障的可能性和原因。在当前的半导体制造领域，故障树被用于分析和诊断设备或工艺流程的异常。 针对传统故障树在数据库存储上的不足，作者提出了一个新的分级存储方案。这种存储方式旨在提高数据组织的有效性和查询效率，通过将故障树结构分解为层次，使得知识能够在数据库中更有序地管理和检索。在这一过程中，知识表述方法也进行了相应的调整，确保故障树中的各个节点和逻辑关系能够准确地转化为数据库语言。 文章还介绍了基于混合推理的故障识别诊断方法。混合推理结合了规则推理和模糊推理，可以更灵活、准确地处理不确定性和不精确的信息，从而提高诊断的准确性和效率。在实际应用中，这种方法能够适应半导体制造过程中复杂的故障模式和不确定因素。 实现这一诊断系统的关键技术包括数据存储的类实现和B/S（浏览器/服务器）三层架构模式。数据存储的类实现是指用面向对象的方式来设计和实现数据库操作，使得数据管理更加模块化和易于维护。B/S架构则使得系统具备良好的可扩展性和用户友好性，用户可以通过浏览器访问和使用诊断系统，而无需安装额外的客户端软件。 该系统在成都某半导体芯片封装测试工厂的实际运行表明，采用新的存储方式和诊断方法后，故障诊断过程变得更加便捷，同时提升了诊断的效率和可靠性，对于提升半导体制造企业的生产质量和运营效率具有显著效果。 关键词：故障树；故障诊断；知识存储；数据库；诊断系统 总结来说，这篇论文提供了一种改进的基于故障树的诊断系统设计，包括新的数据库存储策略和混合推理的故障识别方法，这些创新为半导体制造业的故障诊断提供了有力的技术支持。