고객: 미국에 본사를 둔 선도적인 반도체 제조업체
업종 : 반도체 제조
생성물: xPump – eInnosys의 AI 기반 예측 분석 솔루션

도전

대량 생산 반도체 공장에서 진공 시스템은 안정적인 공정 환경을 유지하는 데 매우 중요합니다. 미국 최고의 칩 제조업체 중 하나인 이 고객사는 웨이퍼 가공 중 필요한 진공 수준을 유지하기 위해 HV8000 기계식 부스터 펌프 에 크게 의존해 왔습니다 . 그러나 생산을 방해하고 운영 비용을 증가시키는 문제가 반복적으로 발생하고 있었습니다.

  • 잦은 예기치 않은 펌프 고장예기치 않은 시스템 다운타임을 초래합니다.
  • 반응형 유지보수 주기이로 인해 서비스 요청이 과도해지고 응답이 지연됩니다.
  • 예측 통찰력 없음 마모 또는 고장 상태로
  • 높은 유지 비용 부품 교체 및 긴급 조치로 인해

실시간 펌프 진단 및 예측 유지보수 전략 의 부족으로 인해 고장 감지가 너무 늦어 생산성 손실과 소유 비용 증가로 이어지는 경우가 많았습니다.

해결책: Einnosys xPump

이러한 문제를 해결하기 위해 고객사는 eInnosys와 협력하여 부스터 펌프와 같은 반도체 장비에 특화된 AI 기반 예측 유지보수 솔루션인 xPump를 구현했습니다.

eInnosys는 OEM 구성 변경이나 기존 워크플로 중단 없이 여러 HV8000 장치에 xPump를 비침습적인 방식으로 배포했습니다. 이 솔루션은 엣지 기반 데이터 수집과 AI/ML 분석을 결합하여 실시간 장비 상태 정보를 제공합니다.

구현 주요 내용:

  • 비침습 센서 통합 펌프에 온도, 진동, 전류 부하와 같은 주요 지표를 모니터링합니다.
  • 클라우드 기반 AI 모델 학습 과거 및 실시간 운영 데이터를 사용하여
  • 공장 MES 시스템과의 통합 컨텍스트 이벤트 매핑을 위해
  • 역할 기반 대시보드 엔지니어, 공구 소유자 및 유지보수 책임자를 위한 정보입니다.

xPump의 주요 특징

  • 예측 실패 경고 훈련된 머신러닝 모델은 베어링, 씰, 모터 드라이브와 같은 부품의 잠재적 고장을 며칠에서 몇 주 전에 예측합니다.
  • 실시간 상태 모니터링 지속적인 데이터 흐름을 통해 펌프 작동 조건 및 성능 저하를 즉시 파악할 수 있습니다.
  • 이상 탐지 엔진 인공지능 기반 패턴 인식을 사용하여 행동 이상 징후를 식별하고 분류합니다.
  • 근본 원인 분석 고급 진단 기능은 증기 오염, 흡입 압력 급증 등 각 경고에 영향을 미치는 특정 요인을 파악합니다.
  • 스마트 스케줄링 인터페이스 유지보수팀은 고정된 일정 대신 위험 점수에 기반한 동적 작업 지시를 받습니다.
  • 플러그 앤 플레이 배포 벤더 종속이나 펌웨어 변경 없이 다양한 펌프 모델에 신속하게 구현하고 확장할 수 있습니다.

결과

전체 시스템 구축 후, 고객은 펌프 신뢰성과 유지보수 투자 수익률(ROI)에서 상당한 개선을 확인했습니다.

  • 예기치 않은 펌프 고장 60% 감소 조기 발견 및 개입은 중요한 생산 기간 동안 갑작스러운 시스템 장애를 방지하는 데 도움이 되었습니다.
  • 유지보수 비용 30% 절감 긴급 수리 횟수 감소와 부품 교체의 효율적인 대상 선정으로 자원 부담과 비용이 절감되었습니다.
  • 펌프 가동률 20% 증가 최적화된 서비스 시간과 가동 중지 시간 단축으로 전반적인 공장 생산량이 향상되었습니다.
  • 개선된 유지 관리 계획 데이터 기반 일정 관리는 추측에 의존하던 방식을 대체하여 직원들이 우선순위가 높은 업무에 집중할 수 있도록 했습니다.
  • 높은 사용자 채택률 엔지니어들은 xPump의 직관적인 대시보드를 높이 평가했으며, 이를 통해 더 빠른 의사 결정과 더 큰 자신감을 얻을 수 있었습니다.

고객 피드백

“xPump는 유지보수에 대한 우리의 관점을 바꿔놓았습니다. 이제 고장에 대응하는 대신 고장을 예측하여 가동 시간을 늘리고 생산 중단을 최소화할 수 있게 되었습니다. eInnosys는 우리의 스마트 팹에 꼭 필요한 솔루션을 제공했습니다.” – 장비 엔지니어링 담당 이사