Bảo trì dự đoán biến đổi bảo trì nhà máy bán dẫn như thế nào - Câu chuyện của khách hàng

Một trong những khách hàng châu Âu của chúng tôi, nhà máy sản xuất wafer chính tại Catania của STMicroelectronics, được biết đến với chuyên môn trong sản xuất chất bán dẫn analog và năng lượng. Với sự tập trung mạnh mẽ vào đổi mới và hoạt động xuất sắc, khách hàng của chúng tôi đang tìm kiếm một cách thông minh hơn để quản lý đội bơm rộng lớn và giảm nguy cơ ngừng hoạt động ngoài kế hoạch.

Họ phải đối mặt với một vấn đề nghiêm trọng: thời gian ngừng hoạt động của thiết bị xử lý do hỏng bơm ngoài dự kiến. Những lỗi này làm gián đoạn sản xuất, tăng chi phí và hạn chế nguồn lực.
Các chiến lược bảo trì truyền thống, cho dù là sửa chữa phản ứng hay thay thế dự phòng theo lịch trình, không làm giảm thời gian ngừng hoạt động ngoài kế hoạch hoặc tối ưu hóa việc sử dụng tài sản.    

Để giải quyết những thách thức này, cơ sở Catania chính của ST đã hợp tác với Edwards để triển khai nền tảng bảo trì dự đoán thu thập và phân tích dữ liệu thời gian thực từ bơm chân không. Điều này cho phép nhà máy:   

• Áp dụng các thuật toán dự đoán để dự đoán các vấn đề của bơm chân không trước khi chúng xảy ra.   
• Thực hiện các hành động có mục tiêu để giảm thiểu rủi ro hỏng hóc và giảm việc thay thế không cần thiết.   

Bằng cách chuyển sang bảo trì dự đoán, ST đã kiểm soát tốt hơn thời gian hoạt động của bơm, tính khả dụng của công cụ quy trình và hiệu quả hoạt động.   

Sự thay đổi không xảy ra qua đêm. ST và Edwards bắt đầu hành trình cùng nhau với sự hợp tác giữa đội ngũ khu vực ST và Edwards, được hỗ trợ bởi một nhóm các chuyên gia kỹ thuật và nhà khoa học dữ liệu.   

Là một phần của hành trình này, nhóm Edwards đã áp dụng giám sát đội xe để xác định chính xác các triệu chứng của các chế độ hỏng hóc phổ biến và thực hiện các hành động dự đoán. Phân tích do chuyên gia dẫn dắt cho phép đưa ra các quyết định khách quan, dựa trên dữ liệu chuyển thành giảm bảo trì sửa chữa. Những kết quả này dẫn ST đến việc khám phá cách bảo trì dự đoán của Edwards cũng có thể được sử dụng để cải thiện Thời gian trung bình giữa các lần bảo trì dự phòng (MTBPM) bằng cách đánh giá tình trạng bơm trước khi lên lịch bảo trì dự phòng.   

Sự hợp tác mạnh mẽ này đã dẫn đến ít sự kiện tắt chân không ngoài kế hoạch hơn, với ít can thiệp khắc phục hơn, khoảng thời gian MTBPM kéo dài và cải thiện rõ ràng tính khả dụng của công cụ.    

• Các sự kiện ngoài kế hoạch đã giảm đáng kể,từ phần lớn đến chỉ 10% tổng số thay thế trong hai năm qua. Trong năm 1 và 2, nhà máy trung bình phải thực hiện 10 lần bảo trì sửa chữa (CM) mỗi năm; vào năm 4 và 5, số lần này đã giảm xuống chỉ còn 1,5 CM mỗi năm, với một trong số đó là do các yếu tố bên ngoài gây ra.   
• Giảm 50% số lần thay thế bơm dự phòng. Sử dụng tài sản được cải thiện từ khoảng 10.000 giờ MTBPM đến khoảng 20.000 giờ kể từ năm 4 trở đi, giảm một nửa hiệu quả việc thay thế dự phòng.    
• Cả việc thay thế ngoài kế hoạch và thay thế dự phòng đều giảm đồng thời - một thành tựu hiếm hoi trong các chiến lược bảo trì, chứng minh hiệu quả của bảo trì dự đoán. 
• Tiết kiệm chi phí bằng cách giảm các sự kiện ngoài kế hoạch, cải thiện khả năng dự đoánvà trao quyền cho các nhóm đưa ra quyết định bảo trì chủ động, dựa trên dữ liệu.   

Thành tựu này chứng minh rằng bảo trì dự đoán không chỉ cải thiện đáng kể tính khả dụng của công cụ quy trình, cải thiện hiệu quả hoạt động của nhà máy phụ và tối ưu hóa việc sử dụng tài sản mà còn có thể mở rộng quy mô ngay cả trong các môi trường sản xuất phức tạp nhất.   

Tầm nhìn và can đảm trong việc áp dụng các giải pháp sáng tạo đã mang lại kết quả có thể đo lường, lâu dài. Chúng tôi có lộ trình đã thống nhất để triển khai các thuật toán, đảm bảo cải tiến liên tục. Với nền tảng bảo trì dự đoán mới này hiện đã có sẵn, ST đã sẵn sàng tối đa hóa tính khả dụng của thiết bị.