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数据共享以及不作为的代价

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查看完整的网络广播,了解 Erik Collart 对客户如何利用数据来提高辅助间生产效益的评论。

为什么真空系统对工厂成功如此重要?

关键原因是半导体制造业中的许多关键工艺步骤都需要高真空或严格受控的环境条件。因此真空是关键工艺参数,并且一直处于开启状态。加工机台上的泵很少关闭,真空系统也是无处不在。有成千上万的干式泵,通常也有数以百计的减排工具。

在工厂中,有数百台涡轮泵、低温泵、压缩机,还有热管理系统和其他辅助系统,以及数英里长的前级管路和排气管路。

最后,所有系统都是相互连接的,这意味着它们将相互影响并会牵涉整个流程。收集工厂中这一关键系统的数据非常重要。

在上一张幻灯片中,我提到收集辅助间的数据至关重要,但这足以使辅助间成为推动工厂成功的因素吗?

现在,半导体行业中许多人的核心关注点是智能制造,但就辅助间而言,这意味着什么?

关于智能制造的技术定义,大多数将其描述为机器与物联网、硬件和软件之间的自动化操作和交互。因此,这就产生了一种愿景,即建立一种很少与人交互的自主制造环境。

但是,辅助间是人员、机器、数据和流程密切互动的复杂环境。因此,我们面临的挑战与其说是实现自动化,不如说是弥合自动化机器与能够解决复杂问题以推动持续改进的创造性人类之间的差距。

因此,我们的方法是利用所述的智能制造以及精益和循环经济原则,来降低生产风险和不确定性并创造价值,从而使机器、人员、数据、流程有效地协同工作。我们称之为卓越运营。

那么,辅助间和工厂面临着哪些关键挑战?

机器、流程、数据和人员有效地进行交互,以降低生产风险和不确定性。我将其分为三个挑战。

收集数据

您需要收集真空和减排设备的所有数据。看似简单,实则很难。辅助间和工厂的设备各不相同,而且有很多不同的供应商,复杂性也会千差万别。

连接方式

这里有一个“第 1 英里”问题。您需要有网络基础设施才能连接到设备,往上游走还会遇到连接问题,比如要连接不同的软件、流程和硬件维护平台以及 FTC、NBS 等

背景信息

有必要将不同来源的数据结合起来,当然,这也是人的作用所在。您还必须考虑动态流程环境,这种环境主要涉及人员及其所做的事情。最后,人员会提供专业知识,他们能够运用所属领域的知识供应链,您需要将所有这些数据转化为切实可行的见解。

当然,收集和关联数据实际上只是智能制造的开始。如果我们想从数据中获得价值,就必须能够将这些数据转化为可操作的见解和信息。

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