CN117855107B - 水系统监测处理方法、系统及可读介质 - Google Patents

水系统监测处理方法、系统及可读介质 Download PDF

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Abstract

本申请提供了一种水系统监测处理方法、系统及可读介质。水系统监测处理方法应用于Fab流程系统，包括：基于定时监测处理流程，对半导体芯片制造水系统中各待监测指标进行定时监测，其中，半导体芯片制造水系统预先接入Fab流程系统中，定时监测处理流程为预先创建的，每个定时监测处理流程均包括监测任务节点和决策节点；根据监测结果，基于定时监测处理流程作出相应决策。本申请技术方案利用Fab流程系统将半导体芯片制造水系统串联起来，并利用预先建立的定时监测处理流程对水系统中的相应指标进行定时监策，在监测到出现异常情况时能够及时作出相应决策通知和即时处理，将监测和处理过程流程化，提升了问题解决反馈效率和解决速度。

Description

水系统监测处理方法、系统及可读介质
技术领域
本申请涉及半导体技术领域，尤其涉及一种水系统监测处理方法、系统及可读介质。
背景技术
水是芯片制造的基本要素之一，在晶圆制程中，所需零配件以及所制备的晶圆上均会残存细微分子，需要成吨的超纯水反复清洗，整个清洗循环过程约占芯片制造整体工序步骤的30%以上，是芯片制造工艺步骤占比最大的工序。超纯水供应离不开晶圆制造厂务中的水系统（包括冷冻水子系统、工艺冷却水子系统、热水子系统、纯水子系统、废水子系统以及水资源回收循环利用子系统等）。
为了保证厂务水系统的正常运行，传统厂务的各个水系统都是通过现场的仪表设备，通过PLC（会对信号处理和逻辑控制）通讯，SCADA（Supervisory Control And DataAcquisition，监控控制和数据收集)系统负责数据采集和显示现场的实时数据及控制画面，FMCS（Facility Management and Control System，厂务监控系统）将所有SCADA组合到一起在厂务中控室可以实时看到各系统监控画面。综上，传统厂务水系统的监测处理是通过监控系统获取报警，才有监控室人员去通知相应工程师处理，该过程没有完整全面的全自动的故障定位和排障动作，故障监测及处理效率低下。日常维护也是人工定期到现场去巡检，查看仪表数据进行记录，统计，保养等，完全依赖人力，还有可能造成日常维护遗漏以及数据统计遗漏等情况，此外，也无法实现巡检的自动化。
针对这一问题，特提出本申请。
发明内容
本申请的一个目的是提供一种水系统监测处理方法、系统及可读介质，至少用以解决半导体芯片制造水系统故障监测及处理效率低下的技术问题。
为实现上述目的，本申请的一些实施例提供了以下几个方面：
第一方面，本申请的一些实施例提供了一种水系统监测处理方法，应用于Fab流程系统，所述方法包括：
基于定时监测处理流程，对半导体芯片制造水系统中各待监测指标进行定时监测，其中，所述半导体芯片制造水系统预先接入所述Fab流程系统中，所述定时监测处理流程为预先创建的，每个定时监测处理流程均包括监测任务节点和决策节点，其中，所述决策节点包括自动决策节点或人工决策节点；
根据监测结果，基于所述定时监测处理流程作出相应决策，其中，根据监测结果，基于所述定时监测处理流程作出相应决策，包括：
利用所述自动决策节点接收所述监测任务节点监测到的相应待监测指标对应的指标监测数据；
将所述指标监测数据与相应指标参考数据进行匹配，根据所述指标监测数据与相应指标参考数据的匹配结果确定后续决策内容，其中，所述自动决策节点设置有相应待监测指标对应的指标参考数据；
或者，将所述指标监测数据发送给所述人工决策节点对应的相关决策人员；
接收所述相关决策人员发送的人工决策结果，根据人工决策结果确定后续决策内容。
第二方面，本申请的一些实施例还提供了一种Fab流程系统，所述系统包括：
一个或多个处理器；以及
存储有计算机程序指令的存储器，所述计算机程序指令在被执行时使所述处理器执行如上所述的方法。
第三方面，本申请的一些实施例还提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令可被处理器执行以实现如上所述的方法。
相较于现有技术，本申请实施例提供的方案中，应用于Fab流程系统的水系统监测处理方法包括：基于定时监测处理流程，对半导体芯片制造水系统中各待监测指标进行定时监测，其中，所述半导体芯片制造水系统预先接入所述Fab流程系统中，所述定时监测处理流程为预先创建的，每个定时监测处理流程均包括监测任务节点和决策节点，其中，所述决策节点包括自动决策节点或人工决策节点；根据监测结果，基于所述定时监测处理流程作出相应决策，其中，根据监测结果，基于所述定时监测处理流程作出相应决策，包括：利用所述自动决策节点接收所述监测任务节点监测到的相应待监测指标对应的指标监测数据；将所述指标监测数据与相应指标参考数据进行匹配，根据所述指标监测数据与相应指标参考数据的匹配结果确定后续决策内容，其中，所述自动决策节点设置有相应待监测指标对应的指标参考数据；或者，将所述指标监测数据发送给所述人工决策节点对应的相关决策人员；接收所述相关决策人员发送的人工决策结果，根据人工决策结果确定后续决策内容。通过利用Fab流程系统将半导体芯片制造水系统串联起来，并利用预先建立的定时监测处理流程对水系统中的相应指标进行自动化定时监测，在监测到出现异常情况时能够及时作出相应决策通知和即时处理，将监测和处理过程流程化，能够实现对水系统工作过程中可能出现的异常情况进行快速检测和判断，避免了人工巡检的主观性和不足，提高了监测的效率和准确性。此外，通过流程化的异常处理决策，使得异常处理过程更加规范和迅速，提升了问题解决反馈效率和解决速度，降低了处理时间和成本。同时，流程化处理还可以帮助记录异常处理的数据和结果，为后续分析和改进提供支持，更加具体的，在流程化过程中同时考虑自动决策和人工决策两种异常处理决策情况，保证了水系统监测处理过程的完整性，提升问题解决反馈效率和解决速度。
附图说明
图1为本申请实施例提供的一种水系统监测处理方法的流程示意图；
图2为本申请实施例提供的一种针对水系统过滤器配置的定时监测处理流程示意图；
图3为本申请实施例提供的一种针对水系统循环冷却水泵配置的定时监测处理流程示意图；
图4为本申请实施例提供的一种水系统监测处理装置的结构示意图；
图5为本申请实施例提供的一种Fab流程系统的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
实施例一
图1为本申请实施例提供的一种水系统监测处理方法的流程示意图。本实施例可用于Fab流程系统对晶圆制造水系统进行流程化监测和处理的情形。该方法可以由水系统监测处理装置来执行，该水系统监测处理装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，如该水系统监测处理装置可配置于Fab流程系统中。如图1所示，该方法包括：
步骤S101，基于定时监测处理流程，对半导体芯片制造水系统中各待监测指标进行定时监测，其中，所述半导体芯片制造水系统预先接入所述Fab流程系统中，所述定时监测处理流程为预先创建的，每个定时监测处理流程均包括监测任务节点和决策节点，其中，所述决策节点包括自动决策节点或人工决策节点。
其中，定时监测处理流程为预先创建的对晶圆制造水系统以及相关设备中的各待监测指标进行定时监测及相应问题处理的环节和步骤。示例性的，定时监测处理流程可以参考表1。各待监测指标可以是水系统在实际运行时涉及到的所有指标，也可以是工作人员重点关注的指标，各待监测指标可以利用水系统中的各传感器进行监测。示例性的，各待监测指标可以包括水系统对应的系统指标，例如可以是水质和水压等，还可以包括水系统中相关设备对应的设备指标，其中，相关设备对应的设备指标可以参考表2，可以理解的是，表1仅为举例说明，不起限定作用。
表1
表2
本实施例中的监测任务节点为定时监测处理流程中用于执行定时监测任务的节点，监测任务节点每隔预设时间段就执行一次监测任务，决策节点为定时监测处理流程中用于根据监测任务节点监测到的数据执行相应决策的节点，其中，每个决策节点均可以包括多个决策分支，每个决策分支可以包括分支决策条件以及分支决策内容，每个分支决策条件可以对应一个分支决策内容，其中，分支决策条件为决策分支中的判断条件，分支决策内容则为决策分支中与判断条件相对应的决策内容，只有数据满足分支决策条件，才可以执行相应的分支决策内容。本实施例中，决策节点可以包括自动决策节点或人工决策节点，其中，自动决策节点为系统自动进行决策的节点，人工决策节点为人工进行决策的节点。本实施例中的定时监测处理流程可以设置自动决策节点和/或人工决策节点，若决策可以由系统执行，则由自动决策节点完成决策，若决策需要人工执行，则由人工决策节点完成决策，同时考虑上述两种情况，保证了水系统监测处理过程的完整性，提升问题解决反馈效率和解决速度。可以理解的是，定时监测处理流程不只包括监测任务节点和决策节点，其还可以包括任务开始节点、任务结束节点、消息节点（用于接收并传输消息的节点）、系统节点（系统根据接收到的信息进行自动决策的节点）以及数据节点等辅助流程完成的各个节点。
根据生产过程，可以创建水相关系统或设备的相应流程，该流程可以是一个也可以是多个。可选地，可以针对每个系统或设备创建一个定时监测处理流程，该定时监测处理流程可以涵盖相应系统或设备对应各系统或设备指标的监测处理环节和步骤，相应的，该定时监测处理流程可以包括多个监测任务节点（也可以称为监测子流程）和多个决策节点（也可以称为决策子流程），每个监测任务节点可以只监测一个设备指标，也可以同时监测多个设备指标，具体监测数量根据实际需要设定，此处不作特殊限定。示例性的，若设备1对应三个设备指标，针对设备1创建一个定时监测处理流程，该定时监测处理流程可以包括三个监测任务节点和分别与监测任务节点对应的三个决策节点，其中，每个监测任务节点对应一个设备指标。又可选地，也可以针对每个设备指标或者系统指标创建一个定时监测处理流程，该定时监测处理流程为相应设备指标或者相应系统指标的监测处理环节和步骤，相应的，该定时监测处理流程包括一个监测任务节点和一个与监测任务节点对应的决策节点，可以理解的是，若相应设备指标或者相应系统指标可以直接通过监测获取得到，则该监测任务节点用于监测该设备指标或者该系统指标，若相应设备指标或者相应系统指标无法直接通过监测获取得到，而是需要通过对其他关联性指标（其他关联性指标可以包括不同的设备指标和/或系统指标，此时需要不同设备之间进行数据联动）进行统计或计算得到，则该监测任务节点用于监测其他关联性指标并进行统计或计算，进而得到相应设备指标或者系统指标。
步骤S102，根据监测结果，基于所述定时监测处理流程作出相应决策，其中，根据监测结果，基于所述定时监测处理流程作出相应决策，包括：
利用所述自动决策节点接收所述监测任务节点监测到的相应待监测指标对应的指标监测数据；
将所述指标监测数据与相应指标参考数据进行匹配，根据所述指标监测数据与相应指标参考数据的匹配结果确定后续决策内容，其中，所述自动决策节点设置有相应待监测指标对应的指标参考数据；
或者，将所述指标监测数据发送给所述人工决策节点对应的相关决策人员；
接收所述相关决策人员发送的人工决策结果，根据人工决策结果确定后续决策内容。
本实施例中，监测任务节点对相应待监测指标进行监测，并将监测结果传输至相应决策节点，相应决策节点对监测结果进行分析，确定其所属的分支决策条件，基于分支决策条件确定对应的分支决策内容，以作出相应决策。示例性的，若确定监测结果对应的分支决策条件为待监测指标正常，则执行正常分支决策条件对应的分支决策内容，例如，该分支决策内容可以是继续执行定时监测任务，若确定监测结果对应的分支决策条件为待监测指标异常，则执行异常分支决策条件对应的分支决策内容，例如，该分支决策内容可以是切换与异常对应的备选方案，或者是将相应异常通知相关人员，或者是在切换与异常对应的备选方案的同时，将相应异常通知相关人员等。可以理解的是，基于定时监测处理流程，监测任务节点每个预设时间段执行一次监测任务，相应的决策节点每隔预设时间段执行一次决策。
具体的，监测任务节点监测的待监测指标的数量可以是一个也可以是多个，每个待监测指标对应的指标监测数据可以是监测任务节点直接监测得到的，也可以是监测任务节点监测到其他关联性指标对应的监测数据后，对相应监测数据进行统计或计算得到的。指标参考数据用于衡量待监测指标是否存在异常，其可以是待监测指标对应的数据阈值，也可以是待检测指标对应的数据范围，指标参考数据与指标监测数据一一对应。指标监测数据与相应指标参考数据的匹配结果或者人工决策结果可以认为是上述提到的分支决策条件，后续决策内容则是与该分支决策条件相对应的分支决策内容。
本申请实施例提供的技术方案，基于定时监测处理流程，对半导体芯片制造水系统中各待监测指标进行定时监测，其中，所述半导体芯片制造水系统预先接入所述Fab流程系统中，所述定时监测处理流程为预先创建的，每个定时监测处理流程均包括监测任务节点和决策节点，其中，所述决策节点包括自动决策节点或人工决策节点；根据监测结果，基于所述定时监测处理流程作出相应决策，其中，根据监测结果，基于所述定时监测处理流程作出相应决策，包括：利用所述自动决策节点接收所述监测任务节点监测到的相应待监测指标对应的指标监测数据；将所述指标监测数据与相应指标参考数据进行匹配，根据所述指标监测数据与相应指标参考数据的匹配结果确定后续决策内容，其中，所述自动决策节点设置有相应待监测指标对应的指标参考数据；或者，将所述指标监测数据发送给所述人工决策节点对应的相关决策人员；接收所述相关决策人员发送的人工决策结果，根据人工决策结果确定后续决策内容。通过利用Fab流程系统将半导体芯片制造水系统串联起来，并利用预先建立的定时监测处理流程对水系统中的相应指标进行自动化定时监测，在监测到出现异常情况时能够及时作出相应决策通知和即时处理，将监测和处理过程流程化，能够实现对水系统工作过程中可能出现的异常情况进行快速检测和判断，避免了人工巡检的主观性和不足，提高了监测的效率和准确性。此外，通过流程化的异常处理决策，使得异常处理过程更加规范和迅速，提升了问题解决反馈效率和解决速度，降低了处理时间和成本。同时，流程化处理还可以帮助记录异常处理的数据和结果，为后续分析和改进提供支持，更加具体的，在流程化过程中同时考虑自动决策和人工决策两种异常处理决策情况，保证了水系统监测处理过程的完整性，提升问题解决反馈效率和解决速度。
在本申请一些实施例中，根据匹配结果确定后续决策内容或者根据人工决策结果确定后续决策内容，包括：
若所述匹配结果或所述人工决策结果指示所述待监测指标正常，则根据相应决策节点中的正常决策分支，继续执行相应待监测指标的定时监测任务。
其中，匹配结果指示待监测指标正常，可以是由指标监测数据与相应指标参考数据相匹配确定的；人工决策结果指示待监测指标正常可以是由人工根据经验或者通过复杂推理计算确定的。优选的，正常决策分支可以是分支决策条件为正常的决策分支，其对应决策内容可以是继续执行相应待监测指标的定时监测任务。可选地，若待监测指标用于指示某个设备是否存在故障，则匹配结果或人工决策结果指示待监测指标正常，表明该设备无故障，可以正常运行，此时可以继续执行相应待监测指标的定时监测任务。若待监测指标用于指示某个设备是否到达维护（包括设备检查、维修以及更换等操作）时间，则匹配结果或人工决策结果指示待监测指标正常，表明该设备未到达维护时间，此时可以继续执行相应待监测指标的定时监测任务。本实施例不管是自动决策节点还是人工决策节点，只要确定待监测指标正常，即可自动进入正常决策分支，执行后续定时监测任务，流程化的处理决策，使得处理过程更加规范和迅速，降低了处理时间和成本。
在本申请一些实施例中，根据匹配结果确定后续决策内容或者根据人工决策结果确定后续决策内容，还包括：
若所述匹配结果或所述人工决策结果指示相应待监测指标对应的模块存在异常，则根据相应决策节点中的第一异常决策分支，自动切换备选方案，以保证后续流程正常进行，其中，自动切换备选方案包括自动切换备选模块，所述备选模块为与存在异常模块具有相同功能的模块。
可选地，匹配结果指示待监测指标对应的模块存在异常，可以是由指标监测数据与相应指标参考数据不匹配确定的，具体的，若指标监测数据与相应指标参考数据不匹配，则可以确定指标监测数据对应的待监测指标异常，进而可以确定待监测指标对应的模块异常。其中，模块可以是水系统中的设备、设备中的零部件或设备中的软件模块等。可选地，人工决策结果指示待监测指标对应的模块存在异常可以是由人工根据经验或者通过复杂推理计算确定的，具体的，若人工经过经验判断或者通过复杂推理计算确定指标监测数据异常，则可以确定指标监测数据对应的待监测指标异常，进而可以确定待监测指标对应的模块异常。
本实施例中，决策节点可以包括多个异常决策分支，每个异常决策分支可以对应一种决策方案。其中，第一异常决策分支可以是分支决策条件为异常的决策分支，其对应决策内容可以是切换备选方案。其中，切换备选方案可以是若备选模块充足时，则自动切换备选模块；若备选模块不足时，则自动切换应急方案，可以理解的是，备选模块可以预先在水系统中进行设置。示例性的，若设备包括过滤器，则可以预先为设备增加备用过滤器，滤芯或管道等，其中，过滤器的粗过滤、中粗过滤、中过滤以及细过滤功能均可以预先设配置完整。应急方案中如果涉及到其他硬件或软件，同样可以预先在水系统中进行设置。示例性的，水系统中的水泵存在异常（水泵异常可导致后续水量不足），且可切换的备用水泵不足，此时可以将水源切换为应急水源，为了上述应急方案可以正常实现，优选的，可以预先在水系统中增加应急水源。
可选地，若待监测指标用于指示某个设备是否存在故障，则匹配结果或人工决策结果指示待监测指标对应的模块存在异常，表明该模块故障，无法正常运行，此时可以自动切换至备用设备，以使备用设备代替存在异常设备工作。若待监测指标用于指示某个设备是否到达更换时间，则匹配结果或人工决策结果指示待监测指标对应的模块存在异常，表明该设备到达更换时间，此时可以自动切换至备用设备，以使备用设备代替待更换设备工作。若待监测指标用于指示某个设备是否到达离线检修（包括设备检查和维修）时间，则匹配结果或人工决策结果指示待监测指标对应的模块存在异常，表明该设备到达离线检修时间，此时可以自动切换至备用设备，以使备用设备暂时代替待检修设备工作。
本实施例通过在定时监测处理流程中设置异常处理备选方案，当监测到水系统中有模块存在异常时，自动切换到备选方案，提前进行干预，防止异常发展导致更严重的问题。
在本申请一些实施例中，根据匹配结果确定后续决策内容或者根据人工决策结果确定后续决策内容，还包括：
若所述匹配结果或所述人工决策结果指示相应待监测指标对应的模块存在异常，则根据相应决策节点中的第二异常决策分支，对存在异常模块进行异常情况检测；
若所述异常决策分支配置有与异常情况相对应的异常自动解决方案，则基于所述异常自动解决方案，对所述异常情况进行处理；
若所述异常情况处理完成，则返回完成结果；
若所述异常情况处理失败，则向相关人员发送通知信息，以使相关人员对所述存在异常模块进行检修；
若所述异常决策分支未配置与异常情况相对应的异常自动解决方案，则向相关人员发送通知信息，以使相关人员对所述存在异常模块进行检修。
可选地，在确定待监测指标对应的模块存在异常时，可以直接根据相应决策节点中的第二异常决策分支，对存在异常模块进行异常情况检测，还可以先根据相应决策节点中的第一异常决策分支，自动切换备选方案，再根据相应决策节点中的第二异常决策分支，对存在异常模块进行异常情况检测。
示例性的，若异常为设备故障，且该故障暂时不会影响水系统稳定性，此时可以对该故障设备进行异常情况检测，并确定是否配置有与异常情况相对应的故障自动解决方案（即异常自动解决方案）来确定能否自动处理异常情况。还可以先自动切换至备选设备，再对该故障设备进行异常情况检测，以确定能否自动处理异常情况。又示例性的，若异常为设备到达检修时间，则可以在确定异常情况为待检修后，通过确定是否配置有检修自动执行方案（即异常自动解决方案）来确定能否自动检修。若检修为离线检修，则可以先自动切换至备选设备，再确定能否自动检修。本实施例中，在相关人员对存在异常模块完成检修后，可以返回检修完成结果，以推进后续流程进行。
本实施例中，若确定待监测指标对应的模块存在异常，则确定能否自主处理该异常，若可以，则自动解决该异常，若不可以，则通知相关工作人员介入，出现异常情况时能够即时处理和及时通知，在预设方案无法解决问题的情况下，再通过人工干预解决问题，提升了问题的解决速度和反馈效率。
在本申请一些实施例中，根据匹配结果确定后续决策内容或者根据人工决策结果确定后续决策内容，还包括：
若所述匹配结果或所述人工决策结果指示相应待监测指标对应的模块存在异常，则根据相应决策节点中的第三异常决策分支，向相关人员发送通知信息，以使相关人员对存在异常模块进行检修。
可选地，在确定待监测指标对应的模块存在异常时，如果不存在备选方案或自动异常解决方案，则可以直接根据相应决策节点中的第三异常决策分支，向相关人员发送通知信息，以使相关人员对存在异常模块进行检修，还可以先根据相应决策节点中的第一异常决策分支，自动切换备选方案，再根据相应决策节点中的第三异常决策分支，向相关人员发送通知信息，以使相关人员对存在异常模块进行检修。本实施例通过人工干预解决问题，可以为后续将人工干预过程转变为自动处理过程积累数据。
在本申请一些实施例中，所述定时监测处理流程还包括异常预测任务节点，所述异常预测任务节点配置有异常预测模型，在若所述匹配结果或所述人工决策结果指示所述待监测指标正常之后，还包括：
利用所述异常预测任务节点获取相应待监测指标对应的预设数目的指标监测数据，其中，预设数目的指标监测数据包括当前指标监测数据和与当前指标监测数据相邻的过去指标监测数据；
基于所述异常预测模型，对相应待监测指标对应的模块是否存在异常进行预测；
若预测所述模块正常，则继续对所述模块进行定时异常预测；
若预测所述模块存在异常，且所述异常对应的紧急程度较低，则利用与异常预测节点相对应的第一预测异常决策分支，向相关人员发送通知信息，以使相关人员对所述存在异常模块进行检修；
若预测所述模块存在异常，且所述异常对应的紧急程度较高，则利用与异常预测节点相对应的第二预测异常决策分支，自动切换备选方案，同时向相关人员发送通知信息，以使相关人员对所述存在异常模块进行检修。
本实施例中的Fab流程系统优选通过建立数据库或日志等方式，将传感器监测到的相关数据进行长期存储，以便用于后续的分析和系统优化。异常预测模型可以是利用待监测指标训练数据预先训练得到的模型。本实施例中，除了异常预测模型外，还可以利用预先创建的自适应协议等分析手段对相应待监测指标对应的模块是否存在异常进行预测。异常紧急程度可以根据待监测指标数据变化的快慢确定，若在预设时间段内待监测指标数据变化超过变化阈值，则可以确定异常紧急程度较高，若在预设时间段内待监测指标数据变化为超过变化阈值，则可以确定异常紧急程度较低。
在设备运行的过程中，设备出现异常通常表现为其输出数据出现异常波动情况，在波动过程中，可能会出现在一段时间内数据仍指示正常，但设备已经出现异常的情况。本实施例通过设置异常预测任务节点完成异常预测，并作出相应决策，能够及时发现潜在的问题点和异常趋势，从而针对性地改进水系统的稳定性和可靠性，在一定程度上避免了异常情况发生所带来的损失。
在本申请一些实施例中，所述定时监测处理流程还包括流程优化任务节点，在根据监测结果，基于所述定时监测处理流程作出相应决策之后，还包括：
若相应决策包括向相关人员发送通知信息，以使相关人员对存在异常模块进行检修，则结合历史异常处理信息，对相关人员的检修过程进行分析，确定所述相关人员的检修过程是否可以转换成新增异常自动解决方案或新增异常决策分支；
若是，则将所述相关人员的检修过程转换为新增异常自动解决方案或新增异常决策分支，以代替人工执行检修过程，优化相应定时监测处理流程；
若否，则将所述相关人员的检修过程添加到历史异常处理信息中，以便后续使用。
本实施例通过结合历史数据，对异常事件人工处理过程进行分析，确定异常事件人工处理过程是否可以实现转换为自动处理流程分支，以实现对定时监测处理流程的优化。
图2为本申请实施例提供的一种针对水系统过滤器配置的定时监测处理流程示意图，下面以针对水系统过滤器配置的定时监测处理流程为例对上述过程进行详细说明，参见图2，Fab流程系统对过滤器进行监测，具体的，分别对过滤器的滤网情况、压力情况以及水量情况进行定时监测，针对滤网情况，监测到当前滤网情况后，对当前滤网情况进行分析，若确定滤网情况正常，则释放该分支进程；若确定滤网情况异常，则先更换备选过滤器，并释放该分支进程；同时向相关人员发送通知信息，相关人员对过滤器进行检查并更换异常滤网，处理完成后释放该分支进程。针对压力情况，监测到当前压力情况后，若确定压力情况正常，则释放该分支进程；若确定压力情况异常，则根据压力异常解决方案处理压力问题，处理完成后，释放该分支进程。针对水量情况，监测到当前水量情况后，若确定水量情况正常，则释放该分支进程；若确定水量情况异常，则首先根据水量异常解决方案处理压力问题，例如水量降低，则进行补水操作，处理完成后，释放该分支进程；同时启动其他关联性指标监测，以确定水量异常的具体原因，启动完成后，释放该分支进程。
图3为本申请实施例提供的一种针对水系统循环冷却水泵配置的定时监测处理流程示意图，下面以针对水系统循环冷却水泵配置的定时监测处理流程为例对上述过程进行详细说明，参见图3，Fab流程系统对循环冷却水泵进行监测，具体的，Fab流程系统分别对工艺冷却水1、工艺冷却水2、工艺冷却水3和工艺冷却水4进行定时监测，若监测到工艺冷却水均没有异常，则标记正常，并返回正常状态和状态对应的时间。若监测到工艺冷却水存在异常，存在以下几个决策分支：1）自动切换到健康状况最优的备用水泵，若成功切换到健康状况最优的备用水泵，则释放该分支进程；若备用水泵不足，则连接备用应急水泵，连接成功后，释放该分支进程，同时，邮件通知所有下游用户使用备用方案，下游用户切换备用方案之后，释放该分支进程。2）将异常情况发送给值班室。3）自动监测异常水泵的异常状况，若定时监测处理流程中配置有与异常状况相对应的解决方案，则自动处理相应异常状况，若异常状况处理成功，则释放该分支进程，若异常装状况处理失败，则向相关人员发送通知信息，相关人员对异常状况进行处理，若处理成功，则释放该分支进程；若定时监测处理流程中未配置与异常状况相对应的解决方案，则向相关人员发送通知信息，相关人员对异常状况进行处理，若处理成功，则释放该分支进程。Fab流程系统对相关人员的处理结果进行存储并分析，确定该人工处理结果能否转化为自动处理分支，若可以，则在定时监测处理流程相应位置添加自动处理分支，以优化该定时监测处理流程，若不可以，则对该结果进行记录。
实施例二
图4是本申请实施例提供的一种水系统监测处理装置的结构示意图。如图4所示，该装置包括：
定时监测模块410，用于基于定时监测处理流程，对半导体芯片制造水系统中各待监测指标进行定时监测，其中，所述半导体芯片制造水系统预先接入所述Fab流程系统中，所述定时监测处理流程为预先创建的，每个定时监测处理流程均包括监测任务节点和决策节点，其中，所述决策节点包括自动决策节点或人工决策节点；
决策模块420，用于根据监测结果，基于所述定时监测处理流程作出相应决策，其中，决策模块420可以包括决策单元，具体可以用于：利用所述自动决策节点接收所述监测任务节点监测到的相应待监测指标对应的指标监测数据；将所述指标监测数据与相应指标参考数据进行匹配，根据所述指标监测数据与相应指标参考数据的匹配结果确定后续决策内容，其中，所述自动决策节点设置有相应待监测指标对应的指标参考数据；或者，将所述指标监测数据发送给所述人工决策节点对应的相关决策人员；接收所述相关决策人员发送的人工决策结果，根据人工决策结果确定后续决策内容。
本申请实施例提供的技术方案，定时监测模块用于基于定时监测处理流程，对半导体芯片制造水系统中各待监测指标进行定时监测，其中，所述半导体芯片制造水系统预先接入所述Fab流程系统中，所述定时监测处理流程为预先创建的，每个定时监测处理流程均包括监测任务节点和决策节点，其中，所述决策节点包括自动决策节点或人工决策节点；决策模块用于根据监测结果，基于所述定时监测处理流程作出相应决策，决策模块还包括决策单元，用于根据监测结果，基于所述定时监测处理流程作出相应决策，包括：利用所述自动决策节点接收所述监测任务节点监测到的相应待监测指标对应的指标监测数据；将所述指标监测数据与相应指标参考数据进行匹配，根据所述指标监测数据与相应指标参考数据的匹配结果确定后续决策内容，其中，所述自动决策节点设置有相应待监测指标对应的指标参考数据；或者，将所述指标监测数据发送给所述人工决策节点对应的相关决策人员；接收所述相关决策人员发送的人工决策结果，根据人工决策结果确定后续决策内容。通过利用Fab流程系统将半导体芯片制造水系统串联起来，并利用预先建立的定时监测处理流程对水系统中的相应指标进行自动化定时监测，在监测到出现异常情况时能够及时作出相应决策通知和即时处理，将监测和处理过程流程化，能够实现对水系统工作过程中可能出现的异常情况进行快速检测和判断，避免了人工巡检的主观性和不足，提高了监测的效率和准确性。此外，通过流程化的异常处理决策，使得异常处理过程更加规范和迅速，提升了问题解决反馈效率和解决速度，降低了处理时间和成本。同时，流程化处理还可以帮助记录异常处理的数据和结果，为后续分析和改进提供支持，更加具体的，在流程化过程中同时考虑自动决策和人工决策两种异常处理决策情况，保证了水系统监测处理过程的完整性，提升问题解决反馈效率和解决速度。
可选的，在上述方案的基础上，决策单元可以包括正常决策子单元，具体可以用于：
若所述匹配结果或所述人工决策结果指示所述待监测指标正常，则根据相应决策节点中的正常决策分支，继续执行相应待监测指标的定时监测任务。
可选的，在上述方案的基础上，决策单元还可以包括第一异常决策子单元，具体可以用于：
若所述匹配结果或所述人工决策结果指示相应待监测指标对应的模块存在异常，则根据相应决策节点中的第一异常决策分支，自动切换备选方案，以保证后续流程正常进行，其中，自动切换备选方案包括自动切换备选模块，所述备选模块为与存在异常模块具有相同功能的模块。
可选的，在上述方案的基础上，决策单元还可以包括第二异常决策子单元，具体可以用于：
若所述匹配结果或所述人工决策结果指示相应待监测指标对应的模块存在异常，则根据相应决策节点中的第二异常决策分支，对存在异常模块进行异常情况检测；
若所述异常决策分支配置有与异常情况相对应的异常自动解决方案，则基于所述异常自动解决方案，对所述异常情况进行处理；
若所述异常情况处理完成，则返回完成结果；
若所述异常情况处理失败，则向相关人员发送通知信息，以使相关人员对所述存在异常模块进行检修；
若所述异常决策分支未配置与异常情况相对应的异常自动解决方案，则向相关人员发送通知信息，以使相关人员对所述存在异常模块进行检修。
可选的，在上述方案的基础上，决策单元还可以包括第三异常决策子单元，具体可以用于：
若所述匹配结果或所述人工决策结果指示相应待监测指标对应的模块存在异常，则根据相应决策节点中的第三异常决策分支，向相关人员发送通知信息，以使相关人员对存在异常模块进行检修。
可选的，在上述方案的基础上，所述定时监测处理流程还包括异常预测任务节点，所述异常预测任务节点配置有异常预测模型，系统监测处理装置还可以包括异常预测处理模块，具体可以用于在若所述匹配结果或所述人工决策结果指示所述待监测指标正常之后，利用所述异常预测任务节点获取相应待监测指标对应的预设数目的指标监测数据，其中，预设数目的指标监测数据包括当前指标监测数据和与当前指标监测数据相邻的过去指标监测数据；
基于所述异常预测模型，对相应待监测指标对应的模块是否存在异常进行预测；
若预测所述模块正常，则继续对所述模块进行定时异常预测；
若预测所述模块存在异常，且所述异常对应的紧急程度较低，则利用与异常预测节点相对应的第一预测异常决策分支，向相关人员发送通知信息，以使相关人员对存在异常模块进行检修；
若预测所述模块存在异常，且所述异常对应的紧急程度较高，则利用与异常预测节点相对应的第二预测异常决策分支，自动切换备选方案，同时向相关人员发送通知信息，以使相关人员对存在异常模块进行检修。
可选的，在上述方案的基础上，所述定时监测处理流程还包括流程优化任务节点，系统监测处理装置还可以包括流程优化模块，具体可以用于在根据监测结果，基于所述定时监测处理流程作出相应决策之后，若相应决策包括向相关人员发送通知信息，以使相关人员对存在异常模块进行检修，则结合历史异常处理信息，对相关人员的检修过程进行分析，确定所述相关人员的检修过程是否可以转换成新增异常自动解决方案或新增异常决策分支；
若是，则将所述相关人员的检修过程转换为新增异常自动解决方案或新增异常决策分支，以代替人工执行检修过程，优化相应定时监测处理流程；
若否，则将所述相关人员的检修过程添加到历史异常处理信息中，以便后续使用。
本发明实施例所提供的水系统监测处理装置可执行本发明任意实施例所提供的应用于Fab流程系统的水系统监测处理方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
实施例三
此外，本申请实施例还提供了一种Fab流程系统，图5为本申请实施例提供的一种Fab流程系统的结构示意图，该系统的结构如图5所示，所述Fab流程系统包括用于存储计算机可读指令的第一存储器51和用于执行计算机可读指令的第一处理器52，其中，当该计算机可读指令被该第一处理器52执行时，触发所述第一处理器52执行应用于Fab流程系统的水系统监测处理方法。
本申请实施例中的方法和/或实施例可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在该计算机程序被处理单元执行时，执行本申请的方法中限定的上述功能。
需要说明的是，本申请所述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器（RAM）、只读存储器（ROM）、可擦式可编程只读存储器（EPROM或闪存）、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器（CD-ROM）、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本申请中，计算机可读介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
而在本申请中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本申请的操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机（例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接）。
附图中的流程图或框图示出了按照本申请各种实施例的设备、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的针对硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
作为另一方面，本申请实施例还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的Fab流程系统中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该系统中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个计算机可读指令，所述计算机可读指令可被处理器执行以实现前述本申请的多个实施例中应用于Fab流程系统的水系统监测处理方法和/或技术方案的步骤。
在本申请一个典型的配置中，终端、服务网络的设备均包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器 (RAM) 和/或非易失性内存等形式，如只读存储器 (ROM) 或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体，可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存 (PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器 (DRAM)、其他类型的随机存取存储器 (RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器 (EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘(CD-ROM)、数字多功能光盘 (DVD) 或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。
此外，本申请实施例还提供了一种计算机程序，所述计算机程序存储于Fab流程系统中，使得Fab流程系统执行所述控制代码执行的水系统监测处理方法。
需要注意的是，本申请可在软件和/或软件与硬件的组合体中被实施，例如，可采用专用集成电路（ASIC）、通用目的计算机或任何其他类似硬件设备来实现。在一些实施例中，本申请的软件程序可以通过处理器执行以实现上文步骤或功能。同样地，本申请的软件程序（包括相关的数据结构）可以被存储到计算机可读记录介质中，例如，RAM存储器，磁或光驱动器或软磁盘及类似设备。另外，本申请的一些步骤或功能可采用硬件来实现，例如，作为与处理器配合从而执行各个步骤或功能的电路。
对于本领域技术人员而言，显然本申请不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本申请的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本申请。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本申请的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本申请内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。装置权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第一，第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。

Claims (9)

1.一种水系统监测处理方法，应用于Fab流程系统，其特征在于，所述方法包括：
基于定时监测处理流程，对半导体芯片制造水系统以及相关设备中各待监测指标进行定时监测及相应问题处理的环节和步骤，其中，所述半导体芯片制造水系统预先接入所述Fab流程系统中，所述定时监测处理流程为预先创建的，所述待监测指标包括所述半导体芯片制造水系统对应的系统指标以及所述半导体芯片制造水系统中相关设备对应的设备指标，每个定时监测处理流程均包括监测任务节点和决策节点，所述监测任务节点为所述定时监测处理流程中用于执行定时监测任务的节点，所述决策节点为所述定时监测处理流程中用于根据所述监测任务节点监测到的数据执行相应决策的节点，其中，每个所述决策节点均包括多个决策分支，每个所述决策分支包括分支决策条件以及分支决策内容，其中，所述决策节点包括自动决策节点或人工决策节点；
根据监测结果，基于所述定时监测处理流程作出相应决策，其中，根据监测结果，基于所述定时监测处理流程作出相应决策，包括：
利用所述自动决策节点接收所述监测任务节点监测到的相应待监测指标对应的指标监测数据；
将所述指标监测数据与相应指标参考数据进行匹配，根据所述指标监测数据与相应指标参考数据的匹配结果确定后续决策内容，其中，所述自动决策节点设置有相应待监测指标对应的指标参考数据；
或者，将所述指标监测数据发送给所述人工决策节点对应的相关决策人员；
接收所述相关决策人员发送的人工决策结果，根据人工决策结果确定后续决策内容。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据匹配结果确定后续决策内容或者根据人工决策结果确定后续决策内容，包括：
若所述匹配结果或所述人工决策结果指示所述待监测指标正常，则根据相应决策节点中的正常决策分支，继续执行相应待监测指标的定时监测任务。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据匹配结果确定后续决策内容或者根据人工决策结果确定后续决策内容，还包括：
若所述匹配结果或所述人工决策结果指示相应待监测指标对应的模块存在异常，则根据相应决策节点中的第一异常决策分支，自动切换备选方案，以保证后续流程正常进行，其中，自动切换备选方案包括自动切换备选模块，所述备选模块为与存在异常模块具有相同功能的模块。
4.根据权利要求1或3所述的方法，其特征在于，根据匹配结果确定后续决策内容或者根据人工决策结果确定后续决策内容，还包括：
若所述匹配结果或所述人工决策结果指示相应待监测指标对应的模块存在异常，则根据相应决策节点中的第二异常决策分支，对存在异常模块进行异常情况检测；
若所述异常决策分支配置有与异常情况相对应的异常自动解决方案，则基于所述异常自动解决方案，对所述异常情况进行处理；
若所述异常情况处理完成，则返回完成结果；
若所述异常情况处理失败，则向相关人员发送通知信息，以使相关人员对所述存在异常模块进行检修；
若所述异常决策分支未配置与异常情况相对应的异常自动解决方案，则向相关人员发送通知信息，以使相关人员对所述存在异常模块进行检修。
5.根据权利要求1或3所述的方法，其特征在于，根据匹配结果确定后续决策内容或者根据人工决策结果确定后续决策内容，还包括：
若所述匹配结果或所述人工决策结果指示相应待监测指标对应的模块存在异常，则根据相应决策节点中的第三异常决策分支，向相关人员发送通知信息，以使相关人员对存在异常模块进行检修。
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述定时监测处理流程还包括异常预测任务节点，所述异常预测任务节点配置有异常预测模型，在若所述匹配结果或所述人工决策结果指示所述待监测指标正常之后，还包括：
利用所述异常预测任务节点获取相应待监测指标对应的预设数目的指标监测数据，其中，预设数目的指标监测数据包括当前指标监测数据和与当前指标监测数据相邻的过去指标监测数据；
基于所述异常预测模型，对相应待监测指标对应的模块是否存在异常进行预测；
若预测所述模块正常，则继续对所述模块进行定时异常预测；
若预测所述模块存在异常，且所述异常对应的紧急程度较低，则利用与异常预测节点相对应的第一预测异常决策分支，向相关人员发送通知信息，以使相关人员对存在异常模块进行检修；
若预测所述模块存在异常，且所述异常对应的紧急程度较高，则利用与异常预测节点相对应的第二预测异常决策分支，自动切换备选方案，同时向相关人员发送通知信息，以使相关人员对存在异常模块进行检修。
7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述定时监测处理流程还包括流程优化任务节点，在根据监测结果，基于所述定时监测处理流程作出相应决策之后，还包括：
若相应决策包括向相关人员发送通知信息，以使相关人员对存在异常模块进行检修，则结合历史异常处理信息，对相关人员的检修过程进行分析，确定所述相关人员的检修过程是否可以转换成新增异常自动解决方案或新增异常决策分支；
若是，则将所述相关人员的检修过程转换为新增异常自动解决方案或新增异常决策分支，以代替人工执行检修过程，优化相应定时监测处理流程；
若否，则将所述相关人员的检修过程添加到历史异常处理信息中，以便后续使用。
8.一种Fab流程系统，其特征在于，所述系统包括：
一个或多个处理器；以及
存储有计算机程序指令的存储器，所述计算机程序指令在被执行时使所述处理器执行如权利要求1-7任一项所述的方法。
9.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令可被处理器执行以实现如权利要求1-7任一项所述的方法。
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Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20090066878A (ko) * 2007-12-20 2009-06-24 (주)비바젠 온라인을 통한 순수 및 초순수 제조장치의 모니터링 시스템및 그 방법
JP2015028700A (ja) * 2013-07-30 2015-02-12 Kddi株式会社 障害検知装置、障害検知方法、障害検知プログラム及び記録媒体
KR101996375B1 (ko) * 2019-03-06 2019-07-03 (주)와이제이솔루션 기능 확장이 용이한 이상 예측 수처리 제어시스템
CN111539641A (zh) * 2020-04-28 2020-08-14 深圳壹账通智能科技有限公司 异常监测方法、装置、计算机设备及存储介质
CN113391984A (zh) * 2020-03-13 2021-09-14 深圳奇迹智慧网络有限公司 监测数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质
CN113434327A (zh) * 2021-07-13 2021-09-24 上海浦东发展银行股份有限公司 一种故障处理系统、方法、设备和存储介质
CN114675998A (zh) * 2022-03-25 2022-06-28 苏州浪潮智能科技有限公司 一种监控定时快照任务的方法、装置、设备及介质
CN116664107A (zh) * 2023-06-02 2023-08-29 新乡市河湖事务中心 一种水利工程用智能防汛系统及方法
CN116664337A (zh) * 2023-05-10 2023-08-29 国家电投集团四川电力有限公司 一种水电站智能管理系统
CN117221089A (zh) * 2023-10-17 2023-12-12 中国工商银行股份有限公司 一种设备监测方法、服务器及设备监测系统
CN117649107A (zh) * 2024-01-29 2024-03-05 上海朋熙半导体有限公司 自动决策节点创建方法、装置、系统及可读介质

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2017002219A1 (ja) * 2015-06-30 2017-01-05 富士通株式会社 異常検出方法、異常検出プログラム、および情報処理装置
WO2020046838A1 (en) * 2018-08-27 2020-03-05 Funderburk David Eugene System and method for automated water pressure and flow monitoring

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20090066878A (ko) * 2007-12-20 2009-06-24 (주)비바젠 온라인을 통한 순수 및 초순수 제조장치의 모니터링 시스템및 그 방법
JP2015028700A (ja) * 2013-07-30 2015-02-12 Kddi株式会社 障害検知装置、障害検知方法、障害検知プログラム及び記録媒体
KR101996375B1 (ko) * 2019-03-06 2019-07-03 (주)와이제이솔루션 기능 확장이 용이한 이상 예측 수처리 제어시스템
CN113391984A (zh) * 2020-03-13 2021-09-14 深圳奇迹智慧网络有限公司 监测数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质
CN111539641A (zh) * 2020-04-28 2020-08-14 深圳壹账通智能科技有限公司 异常监测方法、装置、计算机设备及存储介质
CN113434327A (zh) * 2021-07-13 2021-09-24 上海浦东发展银行股份有限公司 一种故障处理系统、方法、设备和存储介质
CN114675998A (zh) * 2022-03-25 2022-06-28 苏州浪潮智能科技有限公司 一种监控定时快照任务的方法、装置、设备及介质
CN116664337A (zh) * 2023-05-10 2023-08-29 国家电投集团四川电力有限公司 一种水电站智能管理系统
CN116664107A (zh) * 2023-06-02 2023-08-29 新乡市河湖事务中心 一种水利工程用智能防汛系统及方法
CN117221089A (zh) * 2023-10-17 2023-12-12 中国工商银行股份有限公司 一种设备监测方法、服务器及设备监测系统
CN117649107A (zh) * 2024-01-29 2024-03-05 上海朋熙半导体有限公司 自动决策节点创建方法、装置、系统及可读介质

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