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ユニバーサルポッドにパターン化されたシリコンウェハ。電子回路設計は、フォトリソグラフィなどのマイクロマシンを使用してウェハ上に構築されます
サブファブからクリーンルームまで、より速く、より良い、より効果的なオペレーションを実現

多くの人にとって、スマートマニュファクチャリングとは、「データ分析と人工知能技術を使用して効率とオートメーション化を向上させる」方法です。しかし、この定義では、スマートマニュファクチャリングの人間的側面、特に必要なコンテキストを適用するために必要な知識と経験という重要な要素が欠落しているため、真空・除害システムにおいて最良の結果を導くことはできません。

つまり、スマートマニュファクチャリングは、人、製品、プロセスをつなげて最高の結果を導き出すためのデータ分析と技術の応用です。   

これを実現するために、当社は、3つの主要機能を提供しています。

データの監視と収集

当社では、ほぼすべてのエドワーズ製機器と他社製機器を含む、さまざまな機器のメーカーとモデルについて、サブファブとクリーンルームの両方から常時データ監視と収集を提供しています。

お客様の主要なオペレーティングシステムと統合して効果的な情報交換を可能にする機能を備えています。これには、サブファブとクリーンルームの機器だけでなく、他の監視およびプロセス制御ソフトウェアに接続する必要があります。 

リアルタイムおよび履歴データ分析ツールとデータエクスポートツールを使用して、システム性能と改善に関するコンテキストを促進します。

データの監視とクリーンルーム
ドメイン知識による実用的な洞察

当社は、データを分析して、実用的な洞察に変えます。これには、ダウンイベントが発生する理由と、最良の結果を得るために何を変更できるかを理解することが含まれます。これには、当社のドメイン知識の2つの重要な要素であるプロセス化学と真空物理に関する深い知識が必要です。 

次に、最もよく知られている方法や標準的な操作手順などのモデルを使用して、実用的な洞察を行います。当社は、エンジニアチームと経営陣の双方が十分な情報に基づいた意思決定を行い、重要な業績指標に関する信頼できるレポートデータを提供できるように支援します。 

この目的は、製造工場全体で継続的な機器とプロセス性能の向上を推進することです。  

仮想画面上でデータを操作する人と連携するビッグデータ技術とデータサイエンス。ビジネス分析、人工知能、機械学習。データの流れを分析するエンジニアや科学者。
予知保全

当社は、高額なウェハ損失につながる予定外のダウンイベントや致命的な障害を削減または排除するための予知保全方法を開発しました。予防保全体制は保守的に行う必要があり、そのため、不要なメンテナンスが発生し、故障する可能性が低い機器のメンテナンスに余分なコストがかかる可能性があります。また、Run-to-Failメンテナンスは修理コストが増加し、故障時に製品が失われる可能性があるためです。 

最適な方法は、予知保全予プログラムへの移行であり、不要なコストを排除し、ウェハ損失のリスクを低減し、稼働時間と製造工場の性能を最適化することです。 

強力で正確なモデルにより、予知保全が実現します。これには、「残存耐用年数」予知と機械学習方法が含まれ、メンテナンスガイダンスを発行します。「勧告」、「警告」、「障害の危険性が高い」という警告など、さまざまな警告状態での対処を推奨します。 

当社の予知保全モデルは、製造工場全体のメンテナンスを同期する柔軟性をお客様に提供し、生産性を最大限に高め、施設運営の総所有コストを維持します。   

抽象的な線技術の背景。システムコード。
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