SmartFDC® Detección de Fallos con Machine Learning

Un sistema de Detección y Clasificación de Fallos (FDC) exitoso requiere un profundo conocimiento de los procesos, los equipos y los posibles modos de fallo, así como un compromiso constante con la configuración y el mantenimiento del sistema. Sin embargo, incluso un sistema FDC completamente configurado está limitado por las condiciones de fallo anticipadas durante su diseño. Aunque un enfoque bien diseñado sigue siendo invaluable, los algoritmos de machine learning —un poderoso subconjunto de la inteligencia artificial— ofrecen ventajas significativas tanto para programas FDC nuevos como existentes.

Aprovechando las capacidades de estos algoritmos avanzados, el grupo de Sistemas de Manufactura Inteligente en INFICON ha desarrollado SmartFDC^®. Este complemento innovador detecta automáticamente anomalías en los datos de herramientas en series temporales, ayudando a su equipo FDC a identificar rápidamente problemas que podrían provocar pérdidas de rendimiento, mejorando así la eficiencia y la calidad del producto.

Con este sistema, los datos recopilados de cada cámara utilizan aprendizaje no supervisado para entrenar automáticamente el algoritmo e informar sobre cualquier anomalía detectada.

Los resultados del análisis se muestran en una interfaz de usuario intuitiva basada en la web. Desde aquí podrá:

• Ver anomalías actuales y pasadas, incluidas las gráficas de tendencias de datos del proceso.
• Marcar anomalías para el seguimiento.
• Interactuar con el algoritmo.
• Filtrar los resultados relevantes para su función laboral.

Para mejorar la precisión de los resultados, los usuarios pueden "enseñar" al algoritmo mediante aprendizaje supervisado, incorporando su conocimiento de ingeniería del sistema. Por ejemplo, violaciones de recorte conocidas, problemas de ruido o ejecuciones de obleas de prueba pueden generar falsas anomalías. Al entrenar al sistema para reconocer e ignorar estos falsos positivos, los usuarios pueden refinar la detección de anomalías futuras del algoritmo, asegurando resultados más precisos y confiables con el tiempo.

El sistema también incluye capacidades de integración incorporadas con otros productos de INFICON. Por ejemplo, nuestro Optimizador de Muestreo de Metrología le permitirá configurar una regla para tomar muestras de material en metrología automáticamente si se detecta una anomalía en SmartFDC.