SK C&C DT Hub
SITEMAP
I-FACTs FDC는 실시간 Trace 데이터 수집을 통해 공정∙설비를 모니터링하고 이상을 감지합니다.
장비에서 발생하는 Event 기반으로 Context 및 Sensor Data 등을 실시간으로 수집하고, 모니터링을 위한 Parameter 관리와 모델링을 수행합니다.
Data Collector 와 UVA / MVA 모델링을 통한 데이터 전처리, Summary Data , Alarm Rule 기반의 이상감지는 물론,
감지된 이상 유형을 자동으로 분류하여 사용자에게 실시간으로 전송할 수 있습니다.
Key Strengths
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통계적 Detection 모델 및 관리방안 탑재
- Nelson Rule 기반 Anomaly Detection
- 모델링 및 승인 프로세스로 정합성 Filtering
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패턴 기반 실시간 Fault Detection
- 장비 제공 정보 실시간 모니터링 및 이상감지
- Parameter Trend Pattern 분석
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시스템 간 데이터 확장
- MES, RMS 등 시스템 연계를 통해 복합 업무 Process 구현 가능
- Interlock, 이상 원인 및 영향 분석 등
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서비스 안정성 / UI 편의성
- MSA 분산 프로세스 / Message Queue 내장
- 성능 향상 / 서비스 중단 및 데이터 누락 방지
- 자유로운 화면 구성 / 기능 분할 UI 구현
업무 프로세스 구현 및 의사결정 지원
JSON 기반 Tracking Data를 유관 시스템에 확장함으로써 이상발생의 원인분석 및 사고예방을 지원할 수 있습니다.
FDC의 장비 데이터 뿐만 아니라 SPC의 관리 데이터와의 합동 분석을 통해 이상 발생의 원인을 분석하거나, RMS의 Recipe 변경에 따른 장비 데이터 변화를 비교하는 등 복합적인 업무 프로세스 구현 및 의사결정의 Back data로 활용할 수 있습니다.
또한, MES 연계를 통해 생산 장비의 Interlock을 관리하거나, 사용자에게 E-Mail 등을 통해 알림을 통지함으로써 빠른 이상 대응을 실현합니다
이상 분석 및 원인추적, 데이터 자산화
제품 Lifecycle 추적을 통해 품질 및 공정의 이상 원인을 분석하고 추적하여 생산사고나 문제 발생을 방지 / 최소화할 수 있습니다.
이때, 다양한 장비로부터 발생되는 원천 데이터 및 통계 분석 결과, 원인 및 조치사항 등을 축적한 방대한 양의 데이터는 제조 환경의 품질 및 생산성 제고를 위한 Big Data 자산화의 Needs를 충족합니다.
확대보기
구성 및 주요 기능
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기준정보 관리
- 장비 정보 및 Event / Parameter 관리
- Recipe / Step 관리
- Virtual Parameter 등록 / 관리 기능
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Data 수집 설정
- 데이터 수집 계획 관리
- 데이터 정제 및 변환
- Parameter 별 전처리 / 정규화
- Trace / Summary Data 저장 및 전달
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Detection Rule 모델링
- Set-Point Model / Formula Model
- Summary Model
- Multivariate Model
- 모델 관리 및 승인 Process
- Fault Action Plan
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공정 장비 이상 분석
- Parameter 및 Fault 실시간 모니터링
- 데이터 이력 조회 및 분석
- Summary Data Trend 분석
- Alarm Rule 관리