課題

半導体チップの需要が増加し、半導体設備に対する機能的要件が増えるにつれ、生産工程における複雑度も増し、予期せぬ設備故障が発生。これに伴い、事前に故障を予防できる予知整備技術が必要に。

アプローチ

半導体生産設備に設置したセンサーで、生産データの正常パターンを学習し、生産過程で発生する異常パターンを探知。異常パターンが検出された時点から故障までの残り時間を推定し、異常パターンの発生原因を特定。

創出された価値

異常発見率は90%以上を確保し、異常発生の12~24時間前に異常兆候を予測可能。機械の欠陥に対する事前対応が可能になり、ダウンタイムによるコスト損失を最小限に抑制。