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ptarun@ieee.org摘要半导体制造业在很大程度上取决于历史数据以进行过程优化，预测性建模和数字双胞胎创建。但是，由于设备升级，过程更改和有限的数据收集等各种因素，获得全面的历史数据集可能具有挑战性。生成的对抗网络（GAN）已通过生成与现实世界分布的合成数据，成为对此问题的有希望的解决方案。这项研究探讨了gan在半导体制造设施中生成历史数据的应用。我们讨论了数据质量的重要性，建模复杂的Fab操作中的挑战以及维护数据隐私的需求。我们还检查了适用于时间序列数据生成的专业gan体系结构，用于处理不同数据类型的多模式gans以及用于捕获设备，过程和范围范围范围指标之间关系的层次结构gan。还讨论了GAN生成数据在FAB模拟，预测性维护和过程优化中的培训方法，评估指标以及潜在的应用。此外，我们解决了有关综合数据，潜在偏见和计算要求的可靠性的担忧。最后，我们重点介绍了未来的研究方向，包括将gan与其他AI技术集成在一起，以及在整个Fab设施中创建数字双胞胎的可能性。虽然仍然存在挑战，但GAN提出了一种有希望的途径，可以通过改进的预测性建模和数字化双胞胎创建来增强半导体制造。关键字：半导体制造，生成对抗网络（GAN），历史数据，合成数据生成，预测性建模，数字双胞胎，层次模型，工厂模拟中，半导体制造行业在很大程度上依赖于历史数据，以优化历史数据，并提高产量，并维持质量控制[1]。这些数据对于开发预测模型，识别趋势并就生产参数做出明智的决策至关重要[2]。但是，获得全面的历史数据可能具有挑战性，因为过去的设备升级，过程更改或有限的数据收集等各种因素。有限或缺失的历史数据为半导体制造商带来了重大障碍。没有足够的数据，很难训练准确的机器学习模型，执行强大的统计分析或建立可靠的基准进行绩效评估。缺乏数据会阻碍过程
用于历史数据的生成对抗网络...
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