La fabricación de semiconductores es un proceso complejo y largo. Incluso con su experiencia y conocimiento, los ingenieros a menudo no pueden identificar rápidamente anomalías en una extensa base de datos. La mayoría de las investigaciones sobre combinaciones de equipos se han centrado en la eficiencia, calidad y problemas de costos del proceso de fabricación. Ha habido poca consideración sobre la relación entre la estación de semiconductores y las combinaciones de equipos y la producción. En este estudio, se desarrolló un enfoque de aprendizaje automático que permite la integración de gráficos de control, agrupamiento y reglas de asociación. Este enfoque se utilizó para identificar combinaciones de equipos que pueden dañar los procesos de producción analizando el efecto en los parámetros Vt de las combinaciones de equipos utilizadas en las pruebas de aceptación de obleas (WAT). Los resultados mostraron que cuando el soporte está entre el 70% y el 80% y el nivel de confianza es del 85%, es posible seleccionar rápidamente las combinaciones específicas de 13 estaciones de producción que impactan significativamente en los valores Vt de las 39 estaciones de producción. Se encontró que las estaciones 046000 (EH308), 049200 (DW005), 049050 (DI303) y 060000 (DC393) tenían las combinaciones de equipos más anómalas. Los resultados de esta investigación ayudarán a detectar errores de equipos durante la fabricación de semiconductores y a optimizar la programación de producción.