WaferRobot
預防晶圓在運送過程中產生刮片?
搬送晶圓的機械手臂 (Wafer Robot)，運送過程若出現異常振動有可能將導致晶圓片刮片、撞片等，該如何提早預防避免晶圓片受損報廢?
搬送晶圓的機械手臂 (Wafer Robot)，運送過程若出現異常振動有可能將導致晶圓片刮片、撞片等，該如何提早預防避免晶圓片受損報廢?
#半導體領域
#機器學習
#PHM
#機械手臂
專用於搬送晶圓的機械手臂
晶圓手臂多數應用在半導體製程的前段中，能夠替代人力進行晶圓片的傳輸，晶圓片的成本費用高昂，因此用戶也非常重視手臂在傳輸上的穩定度。晶圓手臂在結構上大都有多軸向關節，使其能夠更方便在狹小的空間裡準確而穩定的輸送晶圓。而在搬運過程中手臂若出現異常振動，將大幅影響著晶圓品質，可能導致刮片、撞片等。而晶圓手臂有各種多軸方向性，該如何進行監測呢?
OLVMS-ML 機器學習智能監控系統
藉由 OLVMS-ML 機器學習智能監控系統 學習晶圓手臂輸送過程的動態訊號，本系統無需與設備系統進行對接，只需安裝一顆sensor即可開始學習動態訊號，藉由量測即可得知各區段的變化。
監測狀態：正常 Pass
手臂傳送動作正常，每次動作規範與監測動作可視化圖形緊密貼緊。
相似度分數：94％
監測狀態：異常警報Fail
模擬異常狀況輕敲fork。動態訊號與頻域改變，造成相似度判分判分下降。
相似度分數：66%。
利用 OLVMS-ML 機器學習智能監控系統 學習正確動作行為作為規範，為各別動作進行監測與診斷，透過系統了解設備在哪一個動作出現異常或不穩定的狀態，提早進行預知保養，避免無預警異常的發生。
利用 OLVMS-ML 監測手臂健康狀態能夠帶來的效益：防止手臂異常造成晶圓受損報廢、監測手臂搬送晶圓流程，警報異常刮片、撞片。藉由收集健康歷程趨勢，作為數據化保養計畫參考依據。並可在維修保養前後進行穩定度測試，確認維修品質、保養效果。
