Thèse soutenue

FR
Accès à la thèse
Auteur / Autrice : Hendrik Busch
Direction : Michel TollenaereMickaël Gardoni
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Génie industriel
Date : Soutenance en 2006
Etablissement(s) : Grenoble INPG

Mots clés

FR

Mots clés contrôlés

Mots clés libres

Résumé

FR  |  
EN

L'industrie microélectronique fait face aujourd'hui à des défis considérables pour renouveler ses gammes de produits et fiabiliser les rendements de sa production. À ce titre, les essais de nouveaux processus de fabrication sont incontournables compte tenu de la sensibilité des procédés utilisés. Les connaissances issues des essais constituent donc de précieux éléments de productivité. Or, la gestion des connaissances et des processus d'essais eux-mêmes pêche par son absence de formalisme. En particulier, un retour d'expérience des essais, un échange entre des processus et une capitalisation des connaissances dans le temps pour initier une réutilisation ultérieure sont des facteurs primordiaux de succès pour augmenter la productivité des essais, mais son souvent mal compris et peu soutenus: la gestion d'information n'est pas intégrée dans la gestion des essais et par conséquence uni réutilisation de l'existant ainsi qu'une centralisation des informations pour un processus d'essai est difficilement possible. Cette thèse propose une nouvelle méthode d'analyse, appelée PIFA (Processus, Information, Fonctionnalité, Analyse), pour analyser et combiner les besoins de la gestion de connaissances et de processus dans le but de l'optimiser. Cette méthode se compose de trois parties La partie Processus aide à capturer les dépendances entre des actions. La partie information permet de détecter et d'améliorer le flux d'information intra et inter processus. Enfin, la partie Fonctionnalité analyse le besoin des acteurs impliqués et garantit qu'ils aient une valeur ajoutée immédiate. Ceci facilite la conduite des changements causés par l'introduction d'une nouvelle méthode de travail, commis par exemple une capitalisation plus élevée de l'information. Dans ce travail, l'approche PIF A a été appliquée aux processus d'essais chez STMicroelectronics. Basé sur ses résultats, un outil informatique (EMA - Experiment Management Application) a été conçu afin de soutenir et optimiser l'exécution de ces processus capitaliser les connaissances produites pendant l'exécution et initier ses réutilisations. Après une phase d'essai, l'outil a été déployé en juin 2006, il est actuellement utilisé par 300 employés.