FDC 設備故障偵測與分類軟件
半導體加工設備投資成本巨大，晶圓廠建廠超過75%的成本用于設備采購，因此，設備效率最大化是半導體廠降低成本、提高效率的主要方式之一。以故障監測、分類和預測為主要功能的設備故障偵測和分類軟件FDC正是提高設備利用率的利器。
FDC的主要作用在于：一是避免設備故障造成的產品不良，提升產品良率；二是減少設備意外停機時間，提高產品周轉率。三是減少測試晶片運用，達到降低成本的目的
上揚軟件的Terra FDC采用「分層診斷」，透過一層層的故障偵測法則，如同天羅地網般偵測機臺設備可能發生的故障診斷與分類。Terra FDC高頻次采集機臺生產工藝中的關鍵數據，利用算法和經驗模型，包括統計學算法、工藝模型的算法和人工智能算法，預配置參數的限制值，持續監控設備參數，以對設備健康狀態提供主動而快速的反饋，如偵測到設備故障，則采取相關警報和控制功能。
通過自動分類各種缺陷類型，結合深度學習算法不斷提高分類的準確性，幫助快速定位和處理多種缺陷。系統基于無代碼的人工智能平臺，能夠從數據中持續學習，適應不斷變化的生產需求。
通過自動分類各種缺陷類型，結合深度學習算法不斷提高分類的準確性，幫助快速定位和處理多種缺陷。系統基于無代碼的人工智能平臺，能夠從數據中持續學習，適應不斷變化的生產需求。
實現數據流的控制，對生產機臺的數據流向進行控制，以及系統的業務邏輯可以根據既定邏輯指定業務的處理。
實現數據流的控制，對生產機臺的數據流向進行控制，以及系統的業務邏輯可以根據既定邏輯指定業務的處理。
實現對數據的檢查。對生產機臺的數據，能夠根據用戶建立的Modeling規則，對其應用規則進行分析，能夠找出異常的數據。
實現對數據的檢查。對生產機臺的數據，能夠根據用戶建立的Modeling規則，對其應用規則進行分析，能夠找出異常的數據。這一塊是FDC最重要的一個部分，這一塊模型的實現主要有兩個方面： 一是實時數據的偵測，即能夠對所有生產機臺的Real Time的數據進行實時的檢測與分析，能夠快速分析出數據有沒有超越用戶所設置的上下限制；二是在生產機臺運行完當前生產后，能夠根據用戶設置的Modeling規則，對機臺進行Summary的計算與分析。
用戶自定義FDC的數據模型和工作流程。
用戶自定義FDC的數據模型和工作流程。
添加用戶的客制化的需求，采用插件方式開發，可以快速客制化開發用戶的新需求。
添加用戶的客制化的需求，采用插件方式開發，可以快速客制化開發用戶的新需求。
管理用戶自定義的workflow，并且根據workflow進行運算。
管理用戶自定義的work flow，并且根據work flow進行運算。
對機臺的Event事件進行路由，通過事件能夠觸發用戶定義的workflow。
對機臺的Event事件進行路由，通過事件能夠觸發用戶定義的work flow。
記錄用戶的日志信息，能夠對整個FDC運行過程中產生的日志進行記錄分析，并且能夠對日志進行管理。
記錄用戶的日志信息，能夠對整個FDC運行過程中產生的日志進行記錄分析，并且能夠對日志進行管理。
對FDC運行過程中所產生的數據進行管理，主要包括數據的查詢，數據的保存，以及數據的刪除與數據的復用。
對FDC 運行過程中所產生的數據進行管理，主要包括數據的查詢，數據的保存，以及數據的刪除與數據的復用。
整個軟件的架構采用以服務為導向的設計架構SOA，使整系統具有良好的可擴展以及伸縮性。
FDC的架構從上到下分別系統表現層，業務邏輯層，以及數據接口層。
EAP從DHS獲取DCP，并且結合DCP采集設備數據，把數據保存到DCP，然后把數據通過MQ發送給FD Server進行運算分析。分析結果的操作通過MQ發送給MES或EAP。
FDC通過MQ與EAP、MES對接OCAP以及CONTEXT信息 。
+86 021 5080 4093
contact@fa-software.com
上海市浦東新區世紀大道1196號世紀匯二座1208室
