FAQ


常見問題

自動化整合技術範圍?

生產自動化、設計自動化、辦公室自動化、家庭自動化、服務自動化...等。自動化科技 = (電腦與介面/資訊技術/控制軟體)+(液壓機構、氣壓機構、油壓機構、自動化機構、大型機械、機電控制、光電檢測、電腦網路)自動化科技是資訊、機械、電子及電機之整合。

 
何謂CIM?

電腦整合製造(Computer Integrated Manufacturing, CIM )是利用電腦管控技術,將產品從設計到成品出貨過程中所有生產控制需求整合在一起,提供設計、物料控制、生產製造、測試、組裝、檢驗等功能,以期在最短時間內,以最低的成本生產品質最佳的產品。廣義的CIM系統則是整合企業中各種不同的功能,以電腦化的方式整合控制,成為完整企業程序的流程。

 
何謂EAP?

機台自動化程式 EAP(Equipment Automatic Program):是在製程品質管制上不可或缺的程式,當每一批產品生產前後,會經由EAP作確認動作,用以管制物料與控制機台操作,一旦發現異常情況時,該批產品將不再從事生產,以防止錯誤的操作以及整批產品報廢等情形;此外,EAP一般會與MES系統做資訊整合。

 
我的機台控制器是PLC,要如何替我的機台加入SECS/GEM功能?

在PLC上直接設計 SECS/GEM功能的困難度很高,因此需特別針對該項需求,推出產品 SECS/GEM/300mm設備通訊應用程式開發服務,協助公司和客戶完成通訊規格的確認,並且協助您規劃 PLC的資料區以符合 SECS/GEM通訊的需求,並且設計符合客戶通訊需求的 SECS/GEM應用程式(貴公司需提供 PC及 Windows OS),我們也會協助貴公司設備完成上線通訊測試,確保貴公司設備可以通過客戶的檢測項目。

 
Tool Automation計價方式?

完全客製化報價,需先對客戶需求以及完成現場評估後,方可進行初步提案與估價(含開發/人力/實施導入時間成本…等等)。若有涉及 SECS/GEM則需增加 SECS/GEM Driver 的購入版權費用。

 
先知FDC系統有別於其他FDC系統之處為何?

FDC系統具備傳統單變量規格偵測及多變量參數偏移偵測兩大模組,其中多變量參數偏移偵測模組是我司專利之一,為他類FDC系統所無。

 
如何找出 key Parameters?

初步通常會由User指定生產過程中重要Sensor & Step,若後續有導入Data Analysis系統,可依分析出來之中要參數與User 經驗的重要參數取聯集進行偵測。另外也可利用先知科技的產品eProcessKey或EDA系統進行資料分析與重要參數篩選。

 
GHI是加入生產的重要參數或者是納入全部參數?

均可,但建議初期使用時先以偵測生產的重要參數為主,待穩定之後再加入更多生產中其他參數。以免開始納入全部參數後,容易產生garbage in garbage out情形。

 
同型機台但不同Recipe的情況下,是否可Refresh過去(Auto Fan-Out)?

可,於 Combination編製時,不考慮 Recipe條件,但不建議依此進行,因為不同 Recipe即是不同的生產條件,因此建議不同 Recipe應該重新建模。若要跨越 Recipe限制建議可使用 FDC監控參數差異量(實際值-設定值),以此指標,可跨越Recipe的限制。

 
On-line時客戶如何將資料送給 FDC System? 是否有標準格式?

此部分無標準化格式,會依目前客戶端自動化程度而定,目前先知科技有依 SECS/GEM、Interface A、Web Service、Log file、KVM、加裝Sensor感測器、示波器...等方式進行資料接收。

 
一套 Strategy Creation Server可以管控多少FDC Server? 如何配置?

Strategy Creation Server為 Offline建模系統,需要建模時再開啟使用即可,因此較不會有硬體效能的限制,一般而言,建議 5台 Tool可配置一個 Model Creation Server即可。

 
一套 FDC Manager可以管控多少 FDC Server?

一個製程類別(如 CVD製程)僅需一個 FDC Manager即可,但由於系統安全考量,一般會再多架設另一個 FDC Manager進行 Backup。

 
AVM在那些產業製程有實務經驗?

IC產業: ETCH / CVD / CMP/PVD
TFT LCD產業: Photo /CVD /PS_Height
Solar產業: PECVD/TCO
光通訊產業:MOCVD
工具機產業

 
當FDC或MES發生資料遺失時,AVM系統如何處置?

資料遺失時,AVM系統預設會將資料濾除,不會進行該生產資料的預測。但有些製程的資料或是量測資料,客戶會利用補值的方式進行資料收集,例如:poly CDSEM量測13pts,1~2pts data missing,利用其他點位資料進行平均後做補值動作。AVM系統亦可以依據客戶需求,另外開發原件於資料輸入時進行相關作業,例如:補mean值或是fitting curve,但須與客戶確認實際需求。

 
AVM系統資料量是否很大? RTM可以嗎?

由於AVM 系統存取Tool Temporal Data,因此需要大容量的資料庫,實際資料量需求需視時機機台機型、機台個數、Sampling Rate...等因素評估,並也建議使用獨立資料庫建置。

若X參數約10個,每個4 Step,預測1個Y,每個X每Piece填入資料頻率為2筆/秒,機台月產能約15000 Pieces,如此環境下,一個月的資料量 AVM 系統資料庫至少要準備50GB(STDB 40GB, CDB 10GB)以上。故依據客戶需求,所需輸出的資料量越多,資料庫需求也越大。

 
如何找出Key Parameters?

(1)確認 Raw Data所需選取的步驟及過濾雜訊,並取出所需區間資料及Index
(2)利用數理統計的方法 R2 of current X and Y 來找出 key Parameters (須對映客戶所提出的重要參數列表)。


也可利用先知科技的產品eProcessKey或EDA系統進行資料分析與重要參數篩選。

 
Model Creation可以 By Site嗎?

依據客戶需求,一般而言使用同一個模型 for各點位,亦可以by site來建立各自的模型。以半導體晶圓為例,某製程在晶片上量測13個點位,可以建立一個overall模型與13個不同的by site模型來做預測。

 
跨不同的 Layer是否可以使用相同的 Model?

製程上使用相同的 Recipe或是生產條件極為類似的不同 Layer(ex: Litho,CVD,CMP...)有可能可以使用相同的 Model來執行 single-product multi-layer或 multi-product multi-layer,但仍必須與製程工程師進行細部確認及驗證。

 
先知 EDA是否有自動化排程功能,例如:設定查詢條件定期產生週報/月報與Mail功能

A. 提供多種報表工具型態,可由用戶自行設定報表顯示規則、排序方式、計算邏輯和呈現方式。

B. 報表類型包括基本報表、運算統計報表、轉置報表(橫轉直/直轉橫) 、Cpk 報表等。

C. 不同報表提供10~20個不等的選項功能,以滿足各式報表呈現的需要。

D. 提供豐富的敘述統計量與運算,包括: 百分位數(P01~P99)、平均值、最大值、最小值、總和、全距、平均±N倍標準差(N=0.5/1/1.5/...)、變異數、標準差、IQR、Q1-1.5IQR、Q3+1.5IQR...

E. 提供時間轉換功能,可供用戶來產生日報/周報/月報,最小單位為分鐘。

 
先知 EDA是否具備分析跨DB與跨Table資料的功能?

資料查詢時,系統已整合不同資料類型的數據,包括量測、履歷、機況、測試...等,跨廠追蹤、關聯不同類型的數據與搜尋只要在介面輕鬆點選即可完成。

 
是否有設定dashborad異常警示功能,例如: 監控所有PHO機台,異常以紅燈與Mail功能?

可自訂 KPI欄位與燈號顯示規則,顯示紅黃綠燈號或凸顯標示報表內容與底色,關注焦點更快速。

 
是否能將二種以上的分析結果放置到同一頁面(查詢結果,例如: 圖與表並列)?

是,可將整合多種分析結果至同一頁面。

 
是否有 KM功能? 例如: 是否能記錄分析手法並加以分享?

使用經驗、分析流程可留存於系統,成為公司獨有的 KM智能知識庫 。分析流程可分享、重複使用並且無限增加

 
ePK與常見的統計分析軟體(minitab、SPSS)差別在哪?

大部分統計軟體需要USER明確了解要使用什麼樣的統計方式進行分析,才能分析出XY之間的相關性;USER可以在不清楚XY彼此間的關係以及哪一個比較重要的狀態下使用ePK,只需要將所有的資料納入ePK系統分析,即會解析出重要的X參數。

 
如X資訊為人為作業,是否可以納入ePK進行分析?

可,但因人為的作業有較多變異,且不易做正確且詳細的每分每秒資訊收集,分析結果可能較不精確。

 
如何判斷現有的X資訊是否已足夠進行分析?(須具備那些條件進行分析?分析結果的判定方式?)

樣本數基本上需要有120筆的成對資料。依照分析結果解釋力強弱而定;如解釋力強則代表X重要資訊已充足,反之不足。

 
如判定現有的X資訊不足夠以分析,但現場人員或製程人員尚無法得知重要的X資訊是哪些?是否能透過ePK找出重要X資訊?)

ePK能解釋納入的X是否具有解釋力;但無法判斷未納入的X資訊是否為重要參數,因此在未知的情況下,建議可以將未知的X參數逐一納入進行分析。