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半导体制造行业

以大数据、人工智能等新一代信息技术为核心,充分挖掘企业内部数据资源和高端设备潜在能力,为半导体制造工厂提供一体化的解决方案,让高端制造走向高端智造。

行业痛点

1、生产现场数据孤岛

半导体工厂信息系统和自动化过程产生大量的数据,生产策越来越多地依赖于数据分析,数据对半导体制造企业的作用愈加明显。但制造过程中数据抽取、存储、组织等方面的瓶颈存在,抽取整理数据耗时耗力。并且,数据在各系统中独立存在,难以打通联动并进行综合分析。

2、设备运维成本高昂

半导体行业是典型的重资产行业,设备数量大、以进口设备为主,价格高昂,异常停机损失大。在半导体行业高性能、低成本的市场压力下,现有高成本的设备管理方式难以为继。与此同时,现有系统难以进行晶圆厂多条产线、多个机台的实时可视化监控与集中管理,设备利用效率有提升空间。

3、数据分析耗时耗力

半导体行业工艺复杂,过程影响因素繁多、关联关系复杂,且对工艺过程控制精度要求极高,需确保数据分析结果的高可靠性、高解释性。而半导体行业大数据应用示范案例较少,缺乏业务与大数据技术结合深度,具备OT和IT技术的融合人才十分稀缺,缺少专业的数据挖掘和分析工具。

4、品质依赖人工经验

良率是半导体行业的“生命线”,但是目前大部分半导体工厂的品质监测往往依赖人工经验。人员主观检测质量偏差浮动大,检测速度慢,高劳动强度容易影响准确度和效率,整体生产效率和精度有限。且制造业人员流动大,培训时间长,人工成本日益增加,依赖人工的方式难以为继。

解决方案

1、设备控制管理系统
通过IOT传感器等技术对设备接口和软体进行二次开发,兼容半导体行业国际标准通讯协议,实时高频收集设备数据,实现集中设备权限管理、设备物料管控难、程序参数校对、自动生产管控、设备警报和寿命管控。

2、生产执行派工系统
对工厂基础信息进行建模管理;验证工序工艺精度、工序设备、管控等待时间,防止因过度等待而导致的质量下降,降低晶圆整批良率风险以及晶圆整片的成本;实时汇总生产、品质等关心的核心生产报表,多维度进行分析、展现工厂生产情况,从制造、工艺、质量、设备等多个部门维护进行分析管理。

3、品质良率监控系统
基于自主技术方案构建,打造现代质量管理体系,从全产业链视角解决企业智能制造面临的质量问题,满足企业产品高品质的需求。建立品质管控体系,实现对供应商、来料质量、研发质量、实验室质量、制程质量、出货质量和客户质量的正向品质监控和反向异常追溯管理,达到优化工艺流程、降低品质风险、减少废料成本。

4、东智数字工厂操作系统GOS
东智数字工厂操作系统GOS是赋能企业数字化转型的技术内驱力,推动工厂智能化的升级改造。GOS提供包括不限于云计算、工业物联网、工业大数据、工业AI、工业RTC/AR/VR、区块链、RPA等新一代核心技术能力平台。

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