在半导体领域中，表示薄膜工艺的晶片内不均匀性（Within Wafer Non-Uniformity, WIW NU）一直是量化 薄膜性能的最关键因素。Fab所生产的晶片应均匀地满足所需的薄膜性能。然而由于缺乏彻底的WIW-NU指标 来有效解决问题，我们面临着改进优化的巨大挑战。 现有的针对WIW-NU处理方法，只能提供基本的晶片形貌分布图和样本平均值与标准偏差，但是无法准确判断 问题原因。因此建立更智能的WIW-NU指标以缩短解决问题的过程周期，是半导体客户以及厂商强烈的需求。 JMP作为强大的数据分析平台，可用于将整体WIW-NU问题分解为四种维度的失效模式：（1）Radial； （2） Angular；（3） Off Centering；（4） Outlier。目前该课题已经从以下方面进行方法论分析：原始 数据的转化，以创建所需的统计数据；定义WIW-NU标准；进行假设均值检验、正态分布检验和正态分布违背 模式；进行GRR和Cpk/Ppk分析；建立I-MR，Xbar-R图表以捕捉特殊变化；利用Data Mining的平台来分析 不同的维度对WIW-NU的影响；得出预测模型用以指导工艺调整；使用Query Builder、Group Scripts、 Journal、Dashboard Builder来建立一个全面的WIW-NU数据库，以及自动JMP运行程序。