Cómo el mantenimiento predictivo transforma el mantenimiento de la fábrica de semiconductores - Historia del cliente
El fabricante europeo de obleas redujo significativamente los fallos imprevistos de las bombas
Las fábricas de semiconductores funcionan bajo presión para mantener una alta seguridad, calidad, productividad y fiabilidad. Las bombas de vacío de la subfábrica desempeñan un papel fundamental a la hora de mantener una producción continua. Si estas bombas fallan de forma inesperada, el impacto puede ser grave: costosos tiempos de inactividad de las herramientas de proceso, retrasos en la producción, pérdidas de láminas y aumento de los gastos de mantenimiento. Aunque las estrategias de mantenimiento tradicionales, como los enfoques reactivos y preventivos, son esenciales, pueden dejar brechas a la hora de evitar fallos repentinos.
STFabrica de microelectrónica en Catania, Italia
Prevención del tiempo de inactividad de las bombas de vacío en la producción de obleas
Uno de nuestros clientes europeos, la fábrica principal de obleas de Catania de STMicroelectronics, es conocida por su experiencia en la fabricación de semiconductores analógicos y de potencia. Con un fuerte enfoque en la innovación y la excelencia operativa, nuestro cliente buscaba una forma más inteligente de gestionar su amplia flota de bombas y reducir el riesgo de tiempos de inactividadno planificados.
Se enfrentaban a un problema crítico: el tiempo de inactividad de la herramienta de proceso causado por fallos inesperados de la bomba. Estos fallos interrumpieron la producción, aumentaron los costes y agotaron los recursos.
Las estrategias de mantenimiento tradicionales, ya sean reparaciones reactivas o sustituciones preventivas programadas, no redujeron el tiempo de inactividad no planificado ni optimizaron el uso de los activos.
Detección de problemas de la bomba antes de que ocurran
Para hacer frente a estos retos, la principal planta de Catania de ST se asoció con Edwards para implementar una plataforma de mantenimiento predictivo que recopila y analiza datos en tiempo real de las bombas de vacío. Esto permitió a la fábrica:
- Aplique algoritmos predictivos para anticiparse a los problemas de las bombas de vacío antes de que ocurran.
- Tome medidas específicas que minimicen los riesgos de fallo y reduzcan las sustituciones innecesarias.
Al pasarse al mantenimiento predictivo, ST obtuvo un mayor control sobre el tiempo de actividad de la bomba, la disponibilidad de las herramientas de proceso y la eficiencia operativa.
Implementación
El cambio no se produjo de la noche a la mañana. ST y Edwards iniciaron el viaje juntos con una colaboración entre el equipo regional de ST y Edwards, respaldado por un grupo de especialistas técnicos y científicos de datos.
Como parte de este viaje, el equipo de Edwards aplicó la monitorización de flotas para identificar con precisión los síntomas de los modos de fallo más comunes e implementar acciones predictivas. Los análisis dirigidos por expertos permitieron tomar decisiones objetivas basadas en datos, lo que se tradujo en una reducción del mantenimiento correctivo. Estos resultados llevaron a ST a explorar cómo el mantenimiento predictivo de Edwards también podría utilizarse para mejorar el tiempo medio entre mantenimientos preventivos (MTBPM) mediante la evaluación del estado de la bomba antes de programar el mantenimiento preventivo.
Esta sólida colaboración dio como resultado menos sucesos de vacío imprevistos, con menos intervenciones correctivas, intervalos de MTBPM prolongados y una clara mejora en la disponibilidad de las herramientas.
Resultados
Intervalos de MTBPM ampliados y eventos de mantenimiento correctivo en ST a lo largo del tiempo
- Los eventos imprevistos han disminuido significativamente, pasando de ser la mayoría a solo el 10 % de los reemplazos totales en los últimos dos años. En los años 1 y 2, el fabricante promediaba 10 mantenimientos correctivos (CM) al año; en los años 4 y 5, esto se redujo a solo 1,5 CM al año, uno de ellos causado por factores externos.
- Reducción del 50 % en las sustituciones preventivas de bombas. La utilización de activos mejoró de unas 10 000 horas MTBPM a unas 20 000 horas a partir del año 4, reduciendo eficazmente a la mitad las sustituciones preventivas.
- Tanto las sustituciones imprevistas como las preventivas disminuyeron simultáneamente, un logro raro en las estrategias de mantenimiento, lo que demuestra la eficacia del mantenimiento predictivo.
- Ahorro de costes logrado al reducir los eventos no planificados, mejorar la previsibilidady capacitar a los equipos para que tomen decisiones de mantenimiento proactivas y basadas en datos.
Este logro demuestra que el mantenimiento predictivo no solo ofrece mejoras sustanciales en la disponibilidad de las herramientas de proceso, mejora la eficiencia operativa de la subfábrica y optimiza la utilización de los activos, sino que también es escalable incluso en los entornos de fabricación más complejos.
Testimonios
Fui uno de los primeros en creer en EdCentra, patrocinando y organizando cada iniciativa. Al llevar el equipo a sus límites, logramos un tiempo de actividad sin precedentes. Fomente la colaboración, incorporando una cultura basada en datos que demuestre que la visión ofrece resultados extraordinarios.
Mejoras continuas en el mantenimiento predictivo
La visión y el valor en la adopción de soluciones innovadoras han proporcionado resultados medibles y duraderos. Tenemos una hoja de ruta acordada para implementar algoritmos, lo que garantiza la mejora continua. Con esta nueva plataforma de mantenimiento predictivo, ST está listo para maximizar la disponibilidad del equipo.
