서브팹에서 클린룸까지 빠르고 효과적이며 효율적으로 운영
많은 경우, 스마트 제조는 '데이터 분석 및 인공 지능 기술을 사용하여 효율성과 자동화를 개선하는 방법'입니다. 그러나 이 정의는 중요한 구성 요소, 즉 스마트 제조의 인간 측면, 특히 필요한 컨텍스트를 적용하는 데 필요한 지식과 경험을 놓치므로 진공 및 저감 시스템에서 최상의 결과를 도출하지 못합니다.
따라서, 스마트 제조는 데이터 분석 및 기술을 적용함으로써 인력, 제품 및 프로세스를 연결하여 최상의 결과를 이끌어 내는 것입니다.
이를 위해 다음과 같은 3가지 주요 기능을 제공합니다.
- 데이터 모니터링 및 수집
- 도메인 전문 지식 덕분에 실행 가능한 통찰력
- 예측 유지보수
데이터 모니터링 및 수집
Edwards는 거의 모든 Edwards 장비와 다양한 비 Edwards 장비를 포함하여 서브팹 및 클린룸에서 연중무휴 24시간 내내 데이터 모니터링 및 수집 서비스를 제공합니다.
각 고객의 주요 운영 체제와 통합하여 효과적인 정보 교환을 가능하게 합니다. 이를 위해서는 서브팹 및 클린룸 장비뿐만 아니라 다른 모니터링 및 공정 관리 소프트웨어와도 연결해야 합니다.
Edwards는 실시간 및 과거 데이터 분석과 데이터 내보내기 도구를 사용하여 시스템 성능 및 개선 사항에 대한 컨텍스트를 제공합니다.
도메인 전문 지식 덕분에 실행 가능한 통찰력
Edwards는 데이터를 분석하여 실행 가능한 통찰력으로 변환합니다. 여기에는 하향 이벤트가 발생하는 이유와 최상의 결과를 얻기 위해 변경할 수 있는 사항을 이해하는 것이 포함됩니다. 이를 위해서는 공정 화학 및 진공 물리학에 대한 심도 있는 지식이 필요하며, 이는 우리 영역 지식의 두 가지 핵심 구성 요소입니다.
그런 다음, 가장 잘 알려진 방법 또는 표준 운영 절차와 같은 모델을 통해 실행 가능한 통찰력을 구현합니다. Edwards는 엔지니어와 관리 팀 모두가 정보에 기반한 결정을 내리고 주요 성과 지표에 대한 신뢰할 수 있는 보고 데이터를 제공하도록 지원합니다.
목표는 전체 팹에 걸쳐 지속적인 장비 및 공정 성능 개선을 추진하는 것입니다.
예측 유지보수
Edwards는 웨이퍼 손실을 초래하는 예기치 않은 가동 중단 이벤트 또는 치명적인 장애를 줄이거나 제거하기 위해 예측 유지보수 방법을 개발했습니다. 예방 유지보수 체계는 보수적이어야 하기 때문에 고장이 나지 않을 수도 있는 장비를 유지보수하기 위해 추가 비용이 발생할 수도 있습니다. 고장 발생 시까지 운영 후 유지보수는 수리 비용을 증가시키며, 고장 시 제품 손실이 발생할 수 있기 때문에 비용이 많이 듭니다.
최적의 방법은 불필요한 비용을 제거하고 웨이퍼 손실 위험을 줄이며 가동 시간과 팹 성능을 최적화하는 예측 유지보수 프로그램으로 전환하는 것입니다.
견고하고 정밀한 모델을 통해 예측 가능한 유지보수가 가능합니다. 여기에는 유지보수 지침을 제공하는 '잔여 수명' 예측 및 머신 러닝 방법이 포함됩니다. '주의', '경고'에서 '고실패 위험' 경고까지 다양한 경고 상태에서 조치를 권장할 수 있습니다.
Edwards의 예측 유지보수 모델은 고객이 전체 팹에 걸쳐 유지보수를 동기화할 수 있는 유연성을 제공하여 생산을 극대화하고 시설 운영의 총 소유 비용을 유지할 수 있도록 합니다.
