data/phm2016/README.md

PHM 2016 CMP Dataset

CMP(Chemical Mechanical Planarization, 화학 기계적 연마) 공정 실측 데이터셋입니다. A3 알람(CMP Step 이상)의 Tier 1 이상 탐지에서 사용합니다.

개요

• 출처: PHM Society Data Challenge 2016
• 1,981 wafer × 2 stage(A/B), 25개 센서 실측값 + 평균 재료 제거율(MRR) 라벨
• 센서 이름이 모두 공개되어 있어 도메인 해석이 가능합니다 (SECOM의 익명성과 대조)

주요 센서

• 압력: PRESSURIZED_CHAMBER_PRESSURE, RETAINER_RING_PRESSURE, MAIN_OUTER_AIR_BAG_PRESSURE 등
• 회전: WAFER_ROTATION, STAGE_ROTATION, HEAD_ROTATION
• 슬러리 유량: SLURRY_FLOW_LINE_A/B/C
• 사용량: USAGE_OF_BACKING_FILM, USAGE_OF_DRESSER, USAGE_OF_POLISHING_TABLE 등

준비 방법

원본 ZIP을 data/phm2016/raw/에 풀어두세요. 압축 해제 후 다음 구조가 되어야 합니다.

data/phm2016/raw/
├── CMP-training-removalrate.csv       # 학습용 정답 라벨
├── CMP-test-removalrate.csv
└── CMP-data/
    ├── training/CMP-training-NNN.csv  # trajectory 시계열 (185개)
    └── test/CMP-test-NNN.csv

raw 데이터는 약 160MB로 git에 포함되지 않습니다(.gitignore).

로더 사용

from data.phm2016.loader import load_phm_cmp

features, labels = load_phm_cmp()
# features: (N, 19) — wafer-stage 단위 센서 평균
# labels: (N,) — AVG_REMOVAL_RATE
# index: MultiIndex (WAFER_ID, STAGE)

trajectory 전체를 (WAFER_ID, STAGE)별로 평균 집계하여 wafer-stage 단위 feature vector를 만듭니다. 첫 호출 시 약 10~30초가 소요되며 이후는 lru_cache로 즉시 응답합니다.

알람 매핑

A3(CMP Step 이상) 알람이 이 데이터의 특정 wafer에 매핑됩니다 (agents/detection.py의 ALARM_WAFER). MRR이 평균에서 크게 벗어난 wafer를 선택하여 이상 시나리오로 사용합니다.