SmartFDC® 機械学習による故障検出

成功した故障検出および分類（FDC）システムは、プロセス、設備、潜在的な故障モードに関する深い専門知識と、システムの設定および保守への継続的な取り組みが必要です。しかし、完全に設定されたFDCシステムであっても、その設計時に想定された故障条件によって制限されます。適切に設計されたアプローチは依然として非常に価値がありますが、機械学習アルゴリズム（人工知能の強力なサブセット）は、新旧のFDCプログラムの両方にとって大きな利点を提供します。

これらの高度なアルゴリズムの能力を活用し、INFICONのインテリジェント製造システム部門はSmartFDC^®を開発しました。この革新的なアドオンは、時系列の装置データにおける異常を自動的に検出し、FDCチームが迅速に問題を特定し、歩留まりの損失につながる可能性のある問題を見つけることを助けることで、効率と製品品質の向上に貢献します。

このシステムでは、各チャンバーから収集されたデータを使用して、教師なし学習によりアルゴリズムを自動的に訓練し、検出された異常を報告します。

分析の結果は、直感的なウェブベースのユーザーインターフェースに表示されます。ここから以下のことができます：

• プロセスデータのトレンドチャートを含む、現在および過去の異常を表示
• フォローアップのために異常にフラグを立てる
• アルゴリズムと対話する
• 自分の職務に関連する結果に絞り込む

結果の精度を向上させるために、ユーザーはシステムに関するエンジニアリング知識を活用し、教師あり学習を通じてアルゴリズムを「教える」ことができます。例えば、既知のトリム違反、ノイズ問題、またはテストウェーハの処理が誤検出を引き起こす可能性があります。システムを訓練してこれらの誤検出を認識し無視するようにすることで、ユーザーはアルゴリズムの将来の異常検出を改善し、より正確で信頼性の高い結果を確保できます。

このシステムには、他のINFICON製品との統合機能も内蔵されています。例えば、Metrology Sampling Optimizerを使用すると、SmartFDCで異常が検出された場合に測定で自動的に検査対象をサンプリングするルールを設定することができます。