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良率监控：良率报告自动化生成与异常波动根因追溯方法

共计 30 章节
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01
良率监控概述
良率定义 · 良率在制造业中的重要性 · 良率监控的目标与挑战
良率监控概述良率定义
02
良率指标体系
CPK · DPPM · FPY
良率指标体系CPK
03
数据采集与清洗
良率数据来源（MES · EAP · 测试机）
数据采集清洗
04
良率报告自动化设计
报告模板设计 · 自动化流程架构 · Python自动化框架选型
良率报告自动化设…报告模板设计
05
Python数据处理基础
Pandas库入门 · DataFrame操作 · 数据聚合与透视表
Python数据处理基础
06
Python可视化基础
Matplotlib与Plotly库… · 良率趋势图 · 帕累托图绘制
Python可视化基础
07
自动化报告生成（Excel篇）
使用openpyxl库生成带图表的E…
Excel自动化报告生成
08
自动化报告生成（PDF篇）
使用ReportLab或FPDF库生…
PDF自动化报告生成
09
自动化报告生成（HTML/邮件篇）
使用Jinja2模板生成HTML报告 · 并通过smtplib自动发送邮件
HTML自动化报告生成
10
定时任务调度
使用Windows任务计划程序 · Linux Crontab · Python APScheduler…
定时任务调度Windows
11
异常波动定义与分类
良率异常的类型（系统性 · 随机性 · 周期性）
异常波动定义分类
12
统计过程控制（SPC）基础
控制图原理 · 均值-极差图 · P图
SPC统计过程控制
13
异常检测算法（规则引擎）
基于3σ · Western Electric R…
异常检测算法规则引擎
14
异常检测算法（机器学习）
孤立森林 · LOF · One-Class SVM在良率异常…
异常检测算法机器学习
15
根因追溯方法论
5Why分析法 · 鱼骨图 · 因果矩阵在良率问题分析中的应用
根因追溯方法论Why
16
相关性分析
皮尔逊相关系数 · 斯皮尔曼相关系数 · 热力图在根因追溯中的应用
相关性分析皮尔逊相关系数
17
假设检验
T检验 · 卡方检验 · ANOVA在判断工艺参数与良率关系中…
假设检验T检验
18
决策树与随机森林
使用决策树挖掘影响良率的关键工艺参数
决策树随机森林
19
SHAP值解释
使用SHAP库解释机器学习模型 · 定位影响良率波动的关键特征
SHAP值解释
20
根因追溯自动化流程
设计从异常检测到根因定位的端到端自动…
根因追溯自动化流…设计从异常检测到…
21
案例实战1
半导体晶圆良率监控与报告自动化（数据…
案例实战1半导体晶圆良率监…
22
案例实战2
SMT贴片良率异常波动分析与根因追溯…
案例实战2SMT
23
案例实战3
锂电池制造良率报告与SPC监控看板（…
案例实战3SPC
24
数据可视化看板
使用Dash或Streamlit构建…
数据可视化看板Dash
25
数据库集成
将良率数据存入MySQL/Postg… · 使用SQL进行高效查询与聚合
数据库集成MySQL/Postg
26
API接口开发
使用Flask/FastAPI构建良…
API接口开发
27
版本控制与协作
使用Git管理良率监控代码 · 实现团队协作与CI/CD
版本控制协作
28
系统部署与运维
将良率监控系统部署到服务器 · 使用Docker容器化
系统部署运维
29
良率监控最佳实践
数据质量保障 · 告警阈值设置 · 报告频率优化
良率监控最佳实践数据质量保障
30
课程总结与未来展望
AI在良率预测与根因追溯中的前沿应用 · 课程知识图谱回顾
课程总结未来展望