예측 유지보수가 반도체 공장 유지보수를 변화시키는 방법 - 고객 사례

유럽 고객 중 한 곳인 STMicroelectronics의 카타니아 주요 현장 웨이퍼 공장은 아날로그 및 전력 반도체 제조 에 대한 전문지식으로 잘 알려져 있습니다. 혁신과 운영 우수성에 중점을 두고 있는 당사의 고객은 광범위 한 펌프 장비를 관리하고 예기치 않은 가동 중지 시간의 위험을 줄일 수 있는 더 스마트한 방법을찾고 있었습니다.

이 회사는 예기치 않은 펌프 고장으로 인한 공정 도구 가동 중단 시간이라는 심각한 문제에 직면했습니다. 이러한 장애로 인해 생산이 중단되고 비용이 증가하며 자원이 부담되었습니다.
사후 수리 또는 예정된 예방 교체 등 기존의 유지보수 전략은 계획되지 않은 가동 중단 시간을 줄이거나 자산 활용을 최적화하지 못했습니다.    

이러한 문제를 해결하기 위해 ST의 주요 카타니아 현장은 Edwards와 협력하여 진공 펌프에서 실시간 데이터를 수집하고 분석하는 예측 유지보수 플랫폼 을 구현했습니다. 이를 통해 제조업체는 다음을 수행할 수 있었습니다.   

• 예측 알고리즘을 적용 하여 진공 펌프 문제가 발생하기 전에 예측합니다.   
• 고장 위험을 최소화하고 불필요한 교체를 줄이는 표 적 조치를 취하십시오.   

예측 유지보수로 전환함으로써 ST는 펌프 가동 시간, 공정 도구 가용성 및 운영 효율성 을 더욱 잘제어할 수 있었습니다.   

변화는 하룻밤 사이에 일어나지 않았습니다. ST와 Edwards는 기술 전문가 및 데이터 과학자 그룹의 지원 을 받은 ST와 Edwards 지역 팀 간의 협업으로 여정을 시작했습니다.   

이 여정의 일환으로 Edwards 팀은 플리 트 모니터링 을 적용하여 일반적인 고장 모드의 증상을 정확하게 식별하고 예측 조치를 구현했습니다. 전문가가 주도하는 분석을 통해 객관적이고 데이터 기반의 결정 을 내려 수정 유지보수를 줄일 수 있습니다. 이러한 결과로 ST는 예방 유지보수를 예약하기 전에 펌프 상태를 평가하여 예방 유지보수 간 평 균 시간(MTBPM)을 개선하기 위해 Edwards 예측 유지보수를 어떻게 사용할 수 있는지 탐색하게 되었습니다.   

이러한 강력한 협업을 통해 계획되지 않은 진공 다운 이벤트가 줄어들었으며, 시정 개입이 줄어들고 MTBPM 간격이 연장되었으며 공구 가용성이 명확하게 개선되었습니다.    

• 예상치 못한 사고는 지난 2년 동안 대부 분 에서 전체 교체의 10%로 크게 감소했습니다. 1년차와 2년차에 제조업체는 연간 평균 10회의 시정 유지보수(CM)를 수행했습니다. 4년차와 5년 차에는 외부 요인으로 인해 발생하는 경우가 포함되어 연간 1.5 CM으로 감소했습니다.   
• 예방 펌프 교체 50% 감소. 자 산 활용도가 약 10,000시간 MTBPM에서 4년 이후 약 20,000시간 으로 개선되어 예방 교체를 효과적으로 절반으로 줄였습니다.    
• 예상치 못한 교체와 예방적 교체 모두 동시에 감소했습니다. 이는 예측 가능한 유지보수의 효과를 입증하는 유지보수 전략에서 드문 성과였습니다. 
• 예상치 못한 이벤트를 줄이고, 예측 가능성을 개선하며, 팀이 사전에 데이터 기반 유지보수 결정을 내릴 수 있도록 지원함으로써 비용을 절감할 수 있습니다.   

이러한 성과는 예측 유지보수가 공정 도구 가용성을 크게 개선하고 , 서브 팩 운영 효율성을 개선하며, 자산 활용도를 최적화할 뿐만 아니라 가장 복잡한 제조 환경에서도 확장 가능 하다는 것을 보여줍니다.   

혁신적인 솔루션을 채택하는 비전과 용기는 측정 가능하고 지속적인 결과를 제공했습니다. 알고리즘을 배포하고 지속적인 개선을 보장하기 위한 합의된 로드맵을 갖추고 있습니다. 이제 이 새로운 예측 유지보수 플랫폼 을 통해 ST는 장비 가용성을 극대화할 준비가 되었습니다.