從附屬製造區到無塵室，都能更快速、更妥善、更有效率地運作
對許多人來說，智慧製造是「利用資料分析和人工智慧技術提升效率和自動化」的方式。然而這項定義無法促成真空和減排系統的最佳效果，因為它遺漏了一項重要環節：人類在智慧製造中扮演的角色，特別是懂得運用必要的情境知識和經驗。
因此，以下的表達可能更加正確：智慧製造是應用資料分析和技術，來銜接人員、產品和製程，進而促成最佳成果的方法。
為達成此目標，我們提供 3 項關鍵功能：
- 資料監測與蒐集
- 憑藉領域專業知識，提供可行的深入見解
- 預測性維護
資料監測與蒐集
我們提供 24 小時全年無休的附屬製造區及無塵室的資料監測與蒐集功能，適用於多種設備廠牌與機型，包括幾乎所有愛德華設備以及特定的非愛德華設備。
我們有能力整合每家客戶的關鍵作業系統，以利有效進行資訊交換。這不僅需要連接附屬製造區與無塵室設備，也需要連接至其他監測與製程控制軟體。
我們使用即時和歷史資料分析和資料匯出工具，更確切地掌握系統實際的效能和改善情況。
憑藉領域專業知識，提供可行的深入見解
我們分析資料並轉化為可行的洞察見解，其中包括瞭解停機事件成因以及可以變更哪些項目，進而實現最佳成果。要達成此目標，就必須深刻瞭解製程化學及真空物理，而這正是我們專業領域知識的兩項關鍵要素。
然後，我們會運用已知最佳方法或標準作業程序等模式來實施可行的見解。我們協助工程師與管理團隊做出明智決策，並提供可靠的關鍵績效指標報告資料。
目標是推動整座晶圓廠設備和製程的效能持續改善。
預測性維護
我們開發出預測性維護方法，可減少或消除非預期停機事件或災難性故障，避免造成代價高昂的晶圓損耗。預防性維護機制過於保守，可能衍生不必要的維護工作量和額外的設備維護成本 (而這些設備可能沒有故障之虞)。事後反應型 (Run-to-fail) 維護成本也十分高昂，此方法不僅會增加維修費用，而且設備故障時也可能造成產品損失。
最佳方法是改用預測性維護計畫，藉此減少不必要的成本，降低晶圓損失的風險，並最佳化運行時間和晶圓效能。
我們採用健全且精確的模型來實施預測性維護。其中包括「剩餘可用壽命」的預測和機器學習方法，據以發布維護指導方針。我們可能藉由不同警示狀態來建議採取相應行動，警告級別從最低的「建議」、「警告」到最高的「高度失效風險」。
我們的預測性維護模型賦予客戶靈活度，使整座晶圓廠維護作業同步化，實現最大產能並維持設施營運的整體擁有成本。
