[发明专利]机台的预诊断方法及预诊断装置

说明书

一种机台的预诊断方法及预诊断装置。预诊断方法包括以下步骤。取得一机台的一零件的多笔感测数据及一异类数据。由多笔感测数据取得此零件的多个健康指标值。依据此些健康指标值及异类数据得到一可回归性特征值函数及一修正值函数。修正值函数与异类数据相关。依据可回归性特征值函数及修正值函数得到一健康指标预测值函数。依据健康指标预测值函数得到一健康指标预测值，以估测零件的使用状态。

技术领域

本发明是有关于一种机台的预诊断方法及预诊断装置。

背景技术

根据研究报告显示，生产制造预估是未来大数据的前五大垂直应用市场，资产设备的故障是影响公司营运风险的关键因素。若能利用数据分析来管理和维护资产设备，则可有效提升公司的营运效率。

关于利用数据分析来管理和维护资产设备，通常借由分析机台中的传感器的数据来监控和评估机台设备或机台零件的健康状态，并根据健康状态来决定进行机台维护或更换机台零件的时机，减少机台的非预期性停止运作与维修频率。

未来的生产趋势将会是产品数量少，但产品的种类多的机台使用方式。而现有的设备预诊断及健康管理技术并不足以因应未来少量多样性的产品生产趋势。因此，需提出一个更能提供准确的预测机台健康变化的方法。

发明内容

本发明有关于一种整合异类数据的机台的预诊断方法及预诊断装置。其因应未来少量多样性的生产趋势，在执行多种配方(recipe)的状态下，考虑各种配方对健康指标值造成的不同影响，将配方信息加入到诊断方法中，利用配方信息改善预测机台零件故障的能力。

根据本发明的第一方面，提出一种机台的预诊断方法。此预诊断方法包括以下步骤。取得一机台的一零件的多笔感测数据及一异类数据。由此些感测数据取得此零件的多个健康指标值。依据此些健康指标值及异类数据得到一可回归性特征值函数及一修正值函数，此修正值函数与异类数据相关。依据可回归性特征值函数及修正值函数得到一健康指标预测值函数。依据健康指标预测值函数得到一健康指标预测值，以估测零件的使用状态。

根据本发明的第二方面，提出一种机台的预诊断装置。此预诊断装置包括一数据撷取模块、一健康指标计算模块、一健康指标修正计算模块以及一故障预测模块。数据撷取模块用以取得一机台的一零件的多笔感测数据及一异类数据。健康指标计算模块用以由此些感测数据取得零件的多个健康指标值。健康指标修正计算模块用以依据此些健康指标值及异类数据得到一可回归性特征值函数及一修正值函数。修正值函数与异类数据相关。健康指标修正计算模块依据可回归性特征值函数及修正值函数得到一健康指标预测值函数。故障预测模块用以依据健康指标预测值函数得到一健康指标预测值，以估测零件的使用状态。

为了对本发明的上述及其他方面有更佳的了解，下文特举优选实施例，并配合所附图式，作详细说明如下。

附图说明

图1绘示绘示金属有机物化学气相沉积(Metal Organic Chemical VaporDeposition,MOCVD)机台的感测曲线图。

图2绘示依据本发明一实施例的机台的预诊断装置的示意图。

图3绘示依照本发明一实施例的机台的预诊断方法的流程图。

【符号说明】

L1、L2、L3：曲线

210：数据撷取模块

220：健康指标计算模块

230：健康指标修正计算模块

240：故障预测模块

S310～S380：流程步骤

具体实施方式