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将多 方向主 元分析（ Ｍ Ｐ Ｃ Ａ） 技术 应用 于 间歇 生 产过 程的 建 模、过 程 性能 监视 和故障 诊断． Ｍ Ｐ Ｃ Ａ 方法 唯一需 要的信息 是过去成 功间 歇过 程数 据集 合． 作为 一 种有 效的 数据压 缩和信息 提取方 法， Ｍ Ｐ Ｃ Ａ 方法大 大降低数 据空 间结 构的 维数 ，消 除变 量 之间 的关 联性，去 除噪声 ，提高监视 系统的 鲁棒性． 本文针对 半导体生 产过程 中快速热 退火间 歇过程进行仿 真实验研 究．仿真 结果表 明： Ｍ Ｐ Ｃ Ａ 方法能 够有效地 监视间歇 过程性 能，及时 准确诊断引起 产品质量 发生变 化的故障 ．
The multi-direction principal component analysis (M P C A) technology is applied to the modeling of intermittent production process, process performance monitoring and fault diagnosis. The only information needed for the M P C A method is the past successful batch process data set. As an effective method of data compression and information extraction, MPCA method greatly reduces the dimensionality of data space structure, eliminates the correlation between variables, removes noise and improves the robustness of the surveillance system. In this paper, the rapid thermal annealing in the semiconductor manufacturing process intermittent process simulation study. The simulation results show that the M P C A method can effectively monitor the performance of batch processes and diagnose the faults which caused the product quality to change in time.