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浅谈设备预测性保养(二)

2022-04-0661人查看

这篇文章我们用划片机作为例子,继续探讨预测性保养的课题。

 

一般的大数据专家在实现预测性保养的课题时,都会提到要在庞大的数据中找到“因子”,然后才能帮客户解决问题。在这里我们不探讨复杂的课题,只解决最直接的问题,那就是如何预测什么时候要换刀片?

 
 
 
 
 

 

们先大概介绍
 
一下划片机的特性
 

划片机把贴在蓝膜上的芯圆片进行切割,以便贴片机能够取出芯片。

 

划片机上有两把刀,设备可以设定刀片的转速。

 

划片机在切割 x 条线以后,可以进行切割后的崩角量测 (CHIPPING, 也就是我们所谓的毛边)。

 

崩角是主要的质量数据。

 

不同材质的芯圆片,需要用到不同的刀片类型。

 

每一把刀上都有一个编号。

 

刀片组是不固定的,工程师不一定每次都一起使用同样的两把刀。

 

 
非常直接的,我们可以找到最基本需要的资料:
 
1)需要知道设备在生产什么样的芯圆片 (从 MES 可以得知或是直接从设备的 recipe)。
2)需要能记录做了多少片芯圆 (从设备的 SECS/GEM)。
3) 需要知道每一片芯圆,划了多少条线(从设备的 SECS/GEM)。
4)需要记录每 x 条线的崩角 (chipping)量测数据 (从设备的 SECS/GEM)。
5)需要知道刀片的转速 (从设备的 recipe)。
6)  需要知道设备上用的是哪两把刀。 

 

 

有了这些数据,其实就可以找到一个数学专业的人员,建立一个模型去预测什么时候需要更换刀片,或者是说刀片是不是可以续继使用。

但实际上在进行的时候,我们依然面对了很大的挑战,主要原因如下:

 
 
设备的 SECS/GEM 无法告诉我们设备上用的是哪一把刀,因为设备厂商在刀片编号上加了密。看的到的刀片编号和设备 SECS/GEM 提供的不一样。需要购买额外的套件。
 

设备的 SECS/GEM 无法告诉我们崩角 (chipping)量测数据是由哪一把刀造成的。除非我们绑定刀片组,否则数据是不准确的。

 

 
 
 

 

当然这些难题可以被克服,例如让客户手动扫码刀片的编号,透过 log file 就可以知道崩角 (chipping)量测数据是哪一把刀造成的
 
在 2005/6 的时候,我们对划片机做了第一个版本的预测性保养(纯属个人的快乐工程),当我们向生产和设备部门去讨论这个功能的时候,我们没有得到用户的支持。从他们的角度,需要管起来的东西太多了,例如需要一个刀片管理系统,需要额外在 MES/EAP 中登记用了哪一片刀,需要设定不同芯圆片崩角的上下限,而换回来的好处只是能够预测何时要换刀片而已,对他们来说,简单的按照厂商的要求在那之前换刀片就好了。其实,当时我们还多走了一步,做了一个类似 “R2R “ 的系统,会根据崩角 (chipping)量测数据,调整刀片的转速,进而延长了刀片的使用寿命,但这依然无法打动客户愿意去尝试新系统。

 

在 2012 年的时候,我们又和顾客再次提起了同样的概念,这回的客户是一个对成本很在意的封测代工厂,但我们依然没有得到客户的认同,从客户的角度,预测性保养带来的益处依然不够大到顾客愿意去尝试。

 

下一次我们会探讨预测性保养相关的数学。敬请期待。

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