半导体湿洗设备故障预测方法

本发明公开了半导体湿洗设备故障预测方法，其包括采集湿法设备当前运行状态时的数据；将采集的数据输入到故障预测模型中进行故障预测；采用贝叶斯神经网络对的故障预测模型预测的预测结果进行评估，提供预测结果的概率分布和置信区间；输出预测结果和预测结果的概率分布。本发明能够更好地应对湿法设备数据的复杂性、噪声、时间依赖性和高维度等特性，还能够提供准确、可靠且长短期的故障预测结果，降低半导体晶圆生产过程中的损失。