Das zentrale Charakteristikum der heutigen und auch zukünftigen Halbleiterindustrie ist eine stetige Steigerung der Anzahl von Schaltkreisen bei gleichzeitiger kontinuierlicher Verringerung der Dimensionen auf den Mikrochips selbst. <p> Die Schaltkreiszahl pro Chip wird etwa alle drei Jahre verdoppelte - gleichzeitig steigen neben den Produktionskosten pro Chip auch die Anzahl der Halbleiterproduktionsstätten. Dies sind die Hauptursachen für den starken, erbarmungslosen Wettkampf dieses Industriezweigs und motiviert v.a. die große Nachfrage nach Produktionsmöglichkeiten, um bei niedrigem Preis die hohen Qualitätsstandards zu halten bzw. zu verbessern. Qualitätskontrolle und -Sicherung bei der Produktion werden zu entscheidenden Faktoren in der Industrie. <p>
In dieser Arbeit wird ein Beitrag geliefert werden, unterstützend in die bestehenden Qualitätsicherungsmechnismen der Halbleiterindustrie einzugreifen, um diese zu verbessern. Es wird ein Algorithmus bzw. Verfahren und dessen Implementierung in einem Neuronalen Netz vorgestellt, das - ergänzend zu bestehenden Lernregeln - hilft, im Rahmen des Neuronale Netze Simulators NetSim Produktionsabläufe zu optimieren, der Levenberg Marquardt-Algorithmus. <p>
Um einleitend die Einbettung der Arbeit in ihr Umfeld vollständig darzustellen, folgen in den nächsten Abschnitten die Vorstellung des Gesamtprojekts Smart Fabrication, an dem die Universität Tübingen beteiligt ist, und dessen Teilverbund Smart Fabrication - Neuronale Netze ([Ludwig97], [Ludwig98]), aus dem der Neuronale Netze Simulator NetSim hervorging, der den Rahmen für den Implementierungsteil des Levenberg-MarquardtAlgorithmus stellt. <p>
In den darauffolgenden Kapiteln - dem konzeptionellen ersten Teil der Arbeit - werden zunächst die theoretischen Grundlagen für den vorgestellten Levenberg-MarquardtAlgorithmus gelegt, um dann die Implementierung und die von ihr verwendeten Prinzipien in einem Neuronalen Netz vorzustellen. Eine detaillierte tabellarische Übersicht der gesamten Implementierung und ein exemplarischer Trainingslauf runden diesen Abschnitt ab. Im zweiten Teil folgt die Evaluierung und es werden die Testergebnisse der Qualitäts- und Einsetzbarkeitsuntersuchungen vorgestellt. <p> Die Arbeit schließt mit einer theoretischen Diskussion der Vor- bzw. Nachteile und ausblickenden Verbesserungsvorschlägen. |
