SmartFDC® 머신 러닝 고장 감지

성공적인 고장 감지 및 분류(FDC) 시스템은 공정, 장비 및 잠재적 고장 모드에 대한 깊은 전문 지식과 시스템 설정 및 유지 관리에 대한 지속적인 노력이 필요합니다. 그러나 완전히 구성된 FDC 시스템이라 하더라도 설계 시 예상된 고장 조건에 의해 제한됩니다. 잘 설계된 접근 방식이 여전히 귀중하지만, 머신 러닝 알고리즘(인공지능의 강력한 하위 집합)은 새로운 FDC 프로그램과 기존 FDC 프로그램 모두에 상당한 이점을 제공합니다.

이러한 고급 알고리즘의 기능을 활용하여 인피콘의 Intelligent Manufacturing Systems 그룹은 SmartFDC^®를 개발했습니다. 이 혁신적인 추가 기능은 시계열 장비 데이터에서 이상 현상을 자동으로 감지하여, FDC 팀이 수율 손실로 이어질 수 있는 문제를 신속하게 파악하도록 도와주며, 궁극적으로 효율성과 제품 품질을 향상시킵니다.

이 시스템을 통해 각 챔버에서 수집된 데이터를 사용하여 비지도 학습(Unsupervised Learning)을 통해 알고리즘을 자동으로 학습시키고 탐지된 이상 현상을 보고합니다.

분석 결과는 직관적인 웹 기반 사용자 인터페이스에 표시됩니다. 여기에서 다음을 수행할 수 있습니다:

• 프로세스 데이터의 추세 차트를 포함하여 현재 및 과거 이상 현상을 확인
• 후속 조치를 위해 이상 현상을 플래그 지정
• 알고리즘과 상호 작용
• 자신의 업무 기능과 관련된 결과로 필터링

결과 정확성을 높이기 위해 사용자는 감독 학습을 통해 알고리즘을 "교육"하여 시스템에 대한 엔지니어링 지식을 통합할 수 있습니다. 예를 들어, 알려진 트림 위반, 잡음 문제 또는 테스트 웨이퍼 실행은 잘못된 이상 현상을 유발할 수 있습니다. 시스템을 훈련시켜 이러한 오탐지를 인식하고 무시하도록 함으로써 사용자는 알고리즘의 향후 이상 감지를 개선하여 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있습니다.

인피콘 소프트웨어 제품과의 통합 이 시스템에는 다른 인피콘 제품과의 통합 기능도 내장되어 있습니다. 예를 들어, Metrology Sampling Optimizer를 사용하여 SmartFDC에서 이상 현상이 감지되면 자동으로 계측에서 자재를 샘플링하도록 규칙을 구성할 수 있습니다.