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淺談設備預測性保養(二)

2022-04-0661人查看

這篇文章我們用劃片機作為例子,繼續探討預測性保養的課題。

 

一般的大數據專家在實現預測性保養的課題時,都會提到要在龐大的數據中找到“因子”,然后才能幫客戶解決問題。在這里我們不探討復雜的課題,只解決最直接的問題,那就是如何預測什么時候要換刀片?

 
 
 
 
 

 

們先大概介紹
 
一下劃片機的特性
 

劃片機把貼在藍膜上的芯圓片進行切割,以便貼片機能夠取出芯片。

 

劃片機上有兩把刀,設備可以設定刀片的轉速。

 

劃片機在切割 x 條線以后,可以進行切割后的崩角量測 (CHIPPING, 也就是我們所謂的毛邊)。

 

崩角是主要的質量數據。

 

不同材質的芯圓片,需要用到不同的刀片類型。

 

每一把刀上都有一個編號。

 

刀片組是不固定的,工程師不一定每次都一起使用同樣的兩把刀。

 

 
非常直接的,我們可以找到最基本需要的資料:
 
1)需要知道設備在生產什么樣的芯圓片 (從 MES 可以得知或是直接從設備的 recipe)。
2)需要能記錄做了多少片芯圓 (從設備的 SECS/GEM)。
3) 需要知道每一片芯圓,劃了多少條線(從設備的 SECS/GEM)。
4)需要記錄每 x 條線的崩角 (chipping)量測數據 (從設備的 SECS/GEM)。
5)需要知道刀片的轉速 (從設備的 recipe)。
6)  需要知道設備上用的是哪兩把刀?!?/span>

 

 

有了這些數據,其實就可以找到一個數學專業的人員,建立一個模型去預測什么時候需要更換刀片,或者是說刀片是不是可以續繼使用。

但實際上在進行的時候,我們依然面對了很大的挑戰,主要原因如下:

 
 
設備的 SECS/GEM 無法告訴我們設備上用的是哪一把刀,因為設備廠商在刀片編號上加了密??吹牡降牡镀幪柡驮O備 SECS/GEM 提供的不一樣。需要購買額外的套件。
 

設備的 SECS/GEM 無法告訴我們崩角 (chipping)量測數據是由哪一把刀造成的。除非我們綁定刀片組,否則數據是不準確的。

 

 
 
 

 

當然這些難題可以被克服,例如讓客戶手動掃碼刀片的編號,透過 log file 就可以知道崩角 (chipping)量測數據是哪一把刀造成的。
 
在 2005/6 的時候,我們對劃片機做了第一個版本的預測性保養(純屬個人的快樂工程),當我們向生產和設備部門去討論這個功能的時候,我們沒有得到用戶的支持。從他們的角度,需要管起來的東西太多了,例如需要一個刀片管理系統,需要額外在 MES/EAP 中登記用了哪一片刀,需要設定不同芯圓片崩角的上下限,而換回來的好處只是能夠預測何時要換刀片而已,對他們來說,簡單的按照廠商的要求在那之前換刀片就好了。其實,當時我們還多走了一步,做了一個類似 “R2R “ 的系統,會根據崩角 (chipping)量測數據,調整刀片的轉速,進而延長了刀片的使用壽命,但這依然無法打動客戶愿意去嘗試新系統。

 

在 2012 年的時候,我們又和顧客再次提起了同樣的概念,這回的客戶是一個對成本很在意的封測代工廠,但我們依然沒有得到客戶的認同,從客戶的角度,預測性保養帶來的益處依然不夠大到顧客愿意去嘗試。

 

下一次我們會探討預測性保養相關的數學。敬請期待。

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