[发明专利]一种半导体制造设备的预测性维护与健康管理的方法有效
申请号: | 201810493741.6 | 申请日: | 2018-05-22 |
公开(公告)号: | CN108829933B | 公开(公告)日: | 2023-04-07 |
发明(设计)人: | 金超;李杰;刘宗长;史喆;晋文静 | 申请(专利权)人: | 北京天泽智云科技有限公司 |
主分类号: | G06Q10/20 | 分类号: | G06Q10/20;G06Q10/04;G06Q50/04;G07C3/00;G06F18/213;G06F18/211;G06F18/214;G06F18/241;G06F18/243;G06N7/01 |
代理公司: | 上海旭诚知识产权代理有限公司 31220 | 代理人: | 郑立 |
地址: | 100085 北京市海*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本发明涉及半导体制造的智能维护领域,公开了一种半导体制造设备的预测性维护与健康管理的方法,包括建模策略模块、模型训练模块和故障预测模块,建模策略模块确定设备的关键组件与建模策略,模型训练模块仅利用健康状态数据训练关键组件的模型,故障预测模块根据实时数据更新模型并实时预测关键故障类型;建模策略模块输出需要进行预测性维护的关键组件,以及应该作为预测性维护目标的关键故障模式,作为模型训练模块的输入,模型训练模块对所选关键性组件的关键故障训练模型,最终由故障预测模块建立模型成长的体系进行故障预测。 | ||
搜索关键词: | 一种 半导体 制造 设备 预测 维护 健康 管理 方法 | ||
【主权项】:
1.一种半导体制造设备的预测性维护与健康管理的方法,其特征在于,包括建模策略模块、模型训练模块和故障预测模块,所述建模策略模块确定所述半导体制造设备的关键组件与建模策略,所述模型训练模块仅利用健康状态数据训练关键组件的模型,所述故障预测模块根据实时数据更新模型并实时预测所述关键故障类型;所述建模策略模块输出需要进行预测性维护的关键组件,以及应该作为预测性维护目标的关键故障模式,作为所述模型训练模块的输入,所述模型训练模块对所述关键故障训练模型,最终由所述故障预测模块建立模型成长的体系进行故障预测。
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G06 计算;推算;计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理,例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源;企业规划;组织模型
G06Q10-08 .物流,例如仓储、装货、配送或运输;存货或库存管理,例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化,例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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