Abstract
Im Sinne der Qualitätssicherung sollen zukünftig produzierte Halbleiterbauelemente den steigenden Anforderungen an Zuverlässigkeit, Konnektivität und Automatisierung standhalten. Dazu ist ein Fehleranalyseprozess notwendig. Um die Effizienz zu steigern und die Fehleranfälligkeit zu reduzieren, soll der Fehleranalyseprozesses mit dazugehöriger Datenanalyse automatisiert werden. Dafür muss zunächst ein Konzept für die automatisierte Integration heterogener Daten aus unterschiedlichen Datenquellen auf Basis aktueller Daten Engineering Methoden entwickelt werden. Die Daten aus unterschiedlichen Quellen (z.B. Produktionsdaten, Datenblätter, Analyseverfahren) müssen eindeutig einem Bauelement zugeordnet werden können und neue Daten oder Analyseergebnisse diesem hinzugefügt werden können. In diesem Beitrag wird für die automatisierte Datenintegration des Fehleranalyseprozesses von Halbleiterbauelementen ein Konzept mithilfe von Ontologien und Graphen vorgestellt und dessen Mehrwerte anhand eines Anwendungsfalls mit einer prototypischen Umsetzung diskutiert. Dafür wird ein hybrider Ontologie-Ansatz genutzt, um die heterogenen Daten in einem Knowledge Graphen zu verknüpfen. Der vorgestellte Ansatz ermöglicht sowohl eine lokale als auch eine globale Datenanalyse. Dadurch können sowohl bisher entwickelte Datenanalyse-Ansätze genutzt werden, als euch neue Algorithmen aufgebaut werden.
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