Industries and
Reference Cases
在半导体 Wafer 制造环境中,若想保障生产的高良率,必须实现 Chamber 性能的最优化。 为了提高整体设备集群的性能并实现最优化,对根据Chamber的性能和时间而产生变化的参数进行感知并快速分析其原因,对保障Chamber生产的良率来说是最为重要的。
CM支持工程师识别和使用在最佳状态下运行的Chamber-“GoldenChamber”。 Golden Chamber 是具有最佳的Wafer 基准腔室(Reference Chamber),利用这一点可以支持快速的决策并使整体设备集群保持最佳的性能。 比较分析基准室(ReferenceChamber)和所有Chamber的参数,可快速识别失配(Mis-matching)的传感器和Drifting 传感器。 同时,CM 不受Chamber 数量的制约,可同时分析众多 Chamber,并可实现良率和生产率的最大化。
FutureFab.Ai 智能制造解决方案是为了未来化工厂而量身订制,藉由整合制造过程中所牵涉的所有环节,提供更好的实时侦测、分析、预测和适应性来改善生产的体质,进而降低成本、提高运作效率和良率。 FutureFab.Ai 解决方案支持搜集、管理、分析数据、监控设备状态、优化生产过程及识别异常发生的根本原因,从而减少生产风险。除此之外,还支持机器学习和基于 AI 的分析、预测以及持续性优化的应用程序,从而加速工厂对于智能制造的转型。
A 利用1、2号 Chamber 的参数数据,在一个图表上重叠后进行比较
B 采用同样的方法对剩余的所有 Chamber 进行比较
C 下面的 Chamber Set 也重复 A 和 B 的过程
A 整体 Chamber 的所有参数数据
B 选择基准腔室(Reference Chamber)
C 快速准确的分析
半导体
半导体生产设备
FPD
LED
PCB/SMT
- 利用统计分析快速识别Golden Chamber
- 利用Full Trace 分析结果对 Chamber 及参数进行排序
- 提供各个时间段的 Chamber 性能比较功能
- 支持不受 Chamber 数量限制的情况下进行比较