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设备维护从“定期”变为“需要时”。
在熟练维护人员不断减少的背景下，希望通过CBM*优化维护时期
同类机型的大量生产逐渐向多品种少批量生产转变，过去设定的维护周期已不再适合。而且随着具备设备异常检测技能的熟练维护人员逐渐减少，因过度维护而导致的成本浪费和突发故障风险日益增加。与之相应的，活用数据来捕捉故障预兆，并在适当时机实施维护实现CBM化，就成为了一大课题。
解决方案
活用振动数据实现真空泵的CBM化
半导体生产线上经常使用的成膜装置真空泵，由于反应性气体流入、生成物增加而突发停止，存在大量晶圆报废的风险，因此提高了维护频率。所以，如果成膜装置真空泵的CBM化成功，将会收获很好的效果，通过安装振动传感器，开始持续监控振动数据。我们使用来自振动传感器的数据和振动分析技术，实时转换和监控多个特征量。优化传感器的安装位置、提取有效特征量和优化阈值设定是成功的关键。通过将熟练维护人员的知识与欧姆龙的振动分析仪和技术相结合，我们努力微调设备特有的个体差异并提高可靠性。
成果
突发故障清零，维护成本削减15%
基于振动数据的预测，我们成功地将真空泵的维护周期延长了30%以上。在不引起突发故障的前提下延长维护周期，可以控制检修费用，获得维护成本削减15%以上的效果。通过兼顾风险降低和成本削减，向着设备维护部门实现CBM化的梦想前进了一大步。
