[发明专利]一种半导体行业生产测试数据处理方法

权利要求书

1.一种半导体行业生产测试数据处理方法，构建数据处理构架，包括数据接入、数据窗口、处理模型、任务控制和特征数据集，通过自动测试系统产生的各种数据，包括测试用例、测试过程数据和测试结果数据，将数据统一进行抽取、建模分析和存储，形成具备一定特征的数据集合，具体包括如下流程：

S1:测试数据产生，为了获取数据进入S2；

S2:测试数据抽取，对测试数据进行筛选，将具有特征属性的数据，进行采集与接入，进入S3；

S3:根据处理模型所需的数据容量，将数据存入数据窗口，实现对特定的一段时间的数据存储，进入S4；

S4:任务控制，对处理模型计算任务的执行策略进行管理，包括触发性和周期性，进入S5；

S5:处理模型，对测试数据进行处理，是特征数据集产生的核心，进入S6；

S6:形成特征数据集合，并将特征数据集合进行分类存储，完成后进入S7；

S7:结束。

2.如权利要求1所述的半导体行业生产测试数据处理方法，其特征在于：所述数据接入包括系统级数据SDK、结构化数据接入和非结构化数据接入。

3.如权利要求2所述的半导体行业生产测试数据处理方法，其特征在于：所述系统级数据SDK，提供数据开发工具部，将数据接入采集点植入自动测试系统内部，实现测试数据细粒度精确采集；结构化数据接入，提供对结构化存储系统的数据采集功能，可以实现对自动测试系统以及上下游应用软件系统的数据接入功能；非结构化数据接入，针对较为特殊的测试应用环境，提供对非结构化文件，常见的包括文件和多媒体文件的识别和采集，实现对非结构化数据的接入功能。

4.如权利要求1所述的半导体行业生产测试数据处理方法，其特征在于：所述数据窗口实现对数据接入模块的数据统一汇集功能，通过先进先出的存储缓存机制，供下游计算模型处理模块对测试数据进行深度利用。

5.如权利要求1所述的半导体行业生产测试数据处理方法，其特征在于，所述处理模型通过预先定义规则，将处理模型实例化为具体可以调度运行的计算任务，任务作为数据队列中的数据消费者，通过单条或者批量的数据导入方式，实现对数据深度处理，将海量数据分解为若干具有一定特征的数据集合。

6.如权利要求5所述的半导体行业生产测试数据处理方法，其特征在于，所述的预先定义规则包括工艺质量异常分类统计特征、产能数据冻结数据统计分析和工艺参数回归拟合参数。

7.如权利要求1所述的半导体行业生产测试数据处理方法，其特征在于，所述任务控制根据特征数据集的特点，对任务执行的周期进行控制。

8.如权利要求1所述的半导体行业生产测试数据处理方法，其特征在于，所述特征数据集为处理模型执行后得到的数据结果集合，根据实际应用经验，特征数据集具备的不同的特性。

9.如权利要求1或8所述的半导体行业生产测试数据处理方法，其特征在于，所述处理模型包括通用处理模型和自定义处理模型，其中通用处理模型包括监控结果数据集、质量控制数据集、统计分析数据集，自定义数据集通过不同的处理模型，形成不同自定义特征数据集。