真空幫浦運轉時,因製程氣體於幫浦中反應形成副產物並於定轉子或腔壁間形成薄膜沉積造成運轉時阻力過大,導致運轉馬達過載而形成不預期停機。在製程過程中,因幫浦不預期停機將導致產能損失、產品報廢以及工安上的風險。普克科技導入人工智慧演算法,萃取出真空幫浦之關鍵參數以轉化為狀態指標並進行即時預測,以協助工程師進行必要決策。

可適用現有半導體使用之各廠牌真空幫浦

視覺化真空幫浦狀態指標

可依製程設定控制邊界

效能診斷

預測模型可協助工程人員充分掌握 Pump 運轉時的性能狀態,在早期異常時能即時進行決策,例如機台在上機初始的狀態指標,即呈性能不佳的現象,此可提供視覺化指標,讓工程人員進行診斷。

準確度

在建立故障預測模型後,以實際線上真空幫浦進行實測,結果預測反應時間 ( Response time<=3天 ),平均準確率可達97%。

決策效益

提高預測準確度時,可確知幫浦的剩餘使用壽命,以協助工程師提前安排保養時呈,降低早期失效或不預期停機。

在各產業中存在許多旋轉設備,然而隨時間設備會逐漸達到運轉使用壽命,另外因外在環境或製程條件的變更,會導致運轉壽命突發性縮短進而產生故障。普克科技所推出之即時故障診斷振動模組,可協助工程師針對設備進行即時故障診斷,並透過內建之診斷模型找出設備異常問題。

健康指標

建立健康度指標以即時
快速掌握設備健康狀態

趨勢診斷

預測健康度衰退趨勢
減少停機維護時間

故障診斷

準確鑑別零組件故障類型
減少維護所需時間

歷史趨勢

資料數據進行圖表趨勢分析

環境設定

ESD運作與系統設定

診斷分析

原始資料進行資料診斷分析

異常事件

超過設定條件的異常數據成列

設備專案

依照設備種類挑選設備專業

預測分析

資料數據及演算法進行預測分析

報表匯出

依振動診斷資訊輸出報表(PDF)

訊號監控

即時資料擷取與健康診斷分析

歷史趨勢

資料數據進行圖表趨勢分析

環境設定

ESD運作與系統設定

診斷分析

原始資料進行資料診斷分析

異常事件

超過設定條件的異常數據成列

設備專案

依照設備種類挑選設備專業

預測分析

資料數據及演算法進行預測分析

報表匯出

依振動診斷資訊輸出報表(PDF)

訊號監控

即時資料擷取與健康診斷分析

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