
Introduction of equipment level FDC system for ... - IEEE Xplore
The proposed paper presents an equipment level FDC system for the optimization and anomaly detection of semiconductor equipment. Through the equipment level FDC(Fault Detection and Classification) system, various data in the equipment can be converted into meaningful and accurate analysis data through context mapping to facilitate analysis of ...
半导体产业先进制造的工程智能之路 - 知乎 - 知乎专栏
动态工艺过程异常监控系统DFD (Dynamic Fault Detection)则是基于云和人工智能算法基础上更加智能的FDC系统。 它不需要依赖工程师的工艺经验模型,通过算法,实现了设备生产过程中全参数、全过程的全自动监控,让生产异常无处躲藏。
FAB 中的EES系统是什么 - CSDN博客
2024年3月20日 · 在半导体行业中,FDC(Failure Data Collection,故障数据收集)是一个关键的过程,它涉及收集、分析和利用与芯片或晶圆上的故障相关的数据。 FDC 系统 的目的是通过分析这些数据来监控设备的状态,并识别潜在的故障原因,从而提高生产效率和产品质量。
Real-time, fault-tolerant data collection also supports single variable and multivariate analysis methods for fault detection and classification, and provides seamless integration to the Equipment Engineering Systems (EES) framework. eFDC also enables customers to add customized business logic and custom analysis methods without incurring system...
EES(Equipment Engineering System)の構築が早急に求 められている。 当社では,半導体製造装置のEESプラットフォーム構 築用ソフトウェアパッケージとしてe-fabDoctorを開発し た。本稿では,それを構成するe-fabDoctor Passport,
半導体製造装置用語集(Factory Integration) - SEAJ
デバイスメーカ側が用意するF-EES(Factory EES)と、装置メーカやサプライヤが用意するL-EES(Local EES)に分類される。 EFEM (Equipment Front End Module) FFU(Fan Filter Unit)を備えたフレーム内に大気搬送ウェーハロボットを設置し、前面にロードポートを取り付 …
EES EDA I/F ソリューション : e-fabDoctor - YOKOGAWA
e-fabDoctor シリーズは、業界標準仕様の最新 SEMI スタンダード(E120,E125,E132,E134)に準拠した装置データ / プロセスデータの収集と解析のための EES (Equipment Engineering System)プラットフォームです。
攻坚系列之某先进面板厂国产化替代项目智现未来EES系统全面上 …
智现未来ees系统全面上线某先进面板厂国产化替代项目,涉及了该系统下的fdc、rms、ecm和ept的全面切换和上线情况。
EES - YOKOGAWA
高度プロセス制御APCや装置・プロセス異常検知機能FDCなどの装置エンジニアリング機能のこと。 ライン能力の維持および向上、装置の状態モニターおよびトラブルシューティング、装置の性能改善、装置サプライヤとのコラボレーション (改善、トラブルシューティング) 、装置・部品・組立てバージョン、修正管理・プロセス性能調整機能等をも含む。 装置有効稼働率 (OEE) の改善を目的とした装置エンジニアリング機能EECを実現するためのシステムの総称。 デバ …
e-fabDoctorTM FDC (*1)は、半導体製造装置から取得した装置エンジニアリングデータを使用してロット処理やウエハ処理などの単位で統計的プロセス管理手法(*2)を適用し、“傾向的な異常”を検出します。 検出結果を活用することにより、装置の故障を予知したりプロセス異常をリアルタイムに検出することが可能になります。 ロット・ウエハ処理終了時、処理期間中のデータに単変量・多変量解析を適用しました。 解析結果から故障予知、プロセス異常を検出し、稼働率 …