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Reference Cases

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DFD
Dynamic Fault Detection

提供以 AI(Adaptive Intelligence)为基础的 Full Trace 数据监测与分析解决方案。

人工智能和大数据技术的普及,提高了实时地利用生产数据的可能性,从而解决工艺过程所发生的各种问题,并加速开展最优的智能制造创新。 在追求更高效的实时工艺监测和错误侦测的智能制造中,不能仅仅依靠传统的FDC系统。传统的 FDC 在进行错误侦测的过程中, 仅利用传感器所收集的部分Trace数据,即统计数据(Summary data)。结果导致无法侦测到传感器数据的细微变化,此种方式对于工厂良率和生产率都存在潜在性的问题。 此外,传统的 FDC 在建模时需要较多的时间。

FutureFab.Ai 的 DFD(Dynamic Fault Detection)通过利用实时的 Full Trace 数据突破了传统错误侦测系统的限制,并以最大程度地减少建模过程所耗费的时间成本,从而提高了生产率。 DFD 与现有的 FDC 整合上无缝接轨,提供更进一步提升智能制造的基础。师监控设备数据,然后实时识别和诊断故障,对故障进行分类供未来参考。

准确的错误侦测

Full Trace 数据包括 Ramp rate 的变化、Spikes、Glitches、Shifts 和 Drift 等潜在对良率和生产率产生影响的各种要素。 DFD 提供对 Full Trace 数据进行异常实时监控与侦测来降低风险发生的机会。 现在工厂可以透过实时性的 Full Trace 数据,落实 7 天 * 24 小时全天候的异常监控机制。

智能制造(Smart Manufacturing)

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。

Comparison
Traditional FDC vs Dynamic Fault Detection
传统的 FDC

A 整体 Chamber 的所有参数数据

B 选择基准腔室(Reference Chamber)

C FutureFab.Ai DFD 解决方案

FutureFab.Ai DFD 解决方案

A 整体 Chamber 的所有参数数据

B 选择基准腔室(Reference Chamber)

C FutureFab.Ai DFD 解决方案

Use Case 传统的 FDC
FutureFab.Ai DFD 解决方案
对象产业集群

半导体

半导体生产设备

FPD

LED

PCB/SMT

Key Benefits

- 实时监控提高产品质量和产量

- 消除SPC建模提高工程生产率

- 降低影响产量事件的风险

- 快速提高新产品的产量

Key Features

- 实时监控提高产品质量和产量

- 消除SPC建模提高工程生产率

- 降低影响产量事件的风险

- 快速提高新产品的产量