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Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Vergleichen von wenigstens zwei Produktionsstrecken, wobei das Verfahren derart ausgebildet ist, dass aufwendige und kostspielige Tests bei Inbetriebnahme einer neuen Produktionsstrecke, welche ausgebildet ist, dasselbe Produkt wie eine sich bereits in Betrieb befindende Produktionsstrecke herzustellen beziehungsweise zu produzieren, vermieden werden können.
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Allgemein versteht man unter einer Produktionsstrecke eine Vorrichtung beziehungsweise ein System, welches ausgebildet ist, bestimmte Produktionsverfahren auszuführen, das heißt verschiedene Einheiten und/oder Stationen aufweist, wobei die verschiedenen Einheiten und/oder Stationen ausgebildet sind, vorgegebene Elemente derart zu verarbeiten, dass insgesamt ein gewünschtes Produkt hergestellt beziehungsweise produziert wird.
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Insbesondere das in Betrieb nehmen einer neuen Produktionsstrecke, welche ausgebildet ist, dasselbe Produkt wie eine sich bereits in Betrieb befindende Produktionsstrecke zu produzieren, beziehungsweise das Transportieren eines Produktionsverfahrens auf eine neue Firma oder Anlage ist dabei für gewöhnlich jedoch sehr komplex und zeitintensiv, insbesondere da verschiedene Produktionsstrecken, beispielsweise aufgrund unterschiedlicher Einstellungen und/oder Unterschieden im Aufbau beziehungsweise in den einzelnen Einheiten und/oder Stationen, unterschiedliche Eigenschaften beziehungsweise Verhaltensweisen aufweisen.
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Somit müssen vor Inbetriebnahme der neuen Produktionsstrecke für gewöhnlich sehr komplexe und zeitaufwendige Tests durchgeführt werden, um sicherzustellen, dass die durch die entsprechende Produktionstrecke hergestellten beziehungsweise produzierten Produkte wenigstens eine gewünschte und/oder geforderte Qualität aufweisen. Unter anderem müssen dabei durch die neue Produktionsstrecke hergestellte Produkte erneut einer Vielzahl von Tests unterzogen werden, beispielsweise erneut die Funktionsfähigkeit von durch die neue Produktionsstrecke produzierten Halbleitern sowohl bei hohen als auch bei niedrigen Temperaturen getestet werden. Diese sind für die Freigabe der neuen Produktionsstrecke durch Kunden wichtig.
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Aus der Druckschrift
WO 2005/029209 A1 ist ein Kontrollverfahren für Produktionsverfahren mit farbrelevanten Produkten bekannt, wobei eine Produktionsstrecke mit denjenigen Stationen, deren Bereitstellungsvorgänge und/oder Bearbeitungsvorgänge das Produktionsergebnis beeinflussen, definiert wird, mindestens ein Master-Datensatz für jede Station in der Produktionsstrecke vorgegeben wird, und wobei aktuelle Daten einer Station mit dem zugeordneten mindestens einen Master-Datensatz verglichen werden.
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Der Erfindung liegt somit die Aufgabe zugrunde, ein verbessertes Verfahren zum Vergleichen von wenigstens zwei Produktionsstrecken anzugeben, mit welchem die Inbetriebnahme einer neuen Produktionsstrecke, welche ausgebildet ist, dasselbe Produkt wie eine sich bereits in Betrieb befindende Produktionsstrecke zu produzieren, optimiert werden kann.
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Die Aufgabe wird mit einem Verfahren zum Vergleichen von wenigstens zwei Produktionsstrecken gemäß den Merkmalen des Patentanspruchs 1 gelöst.
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Die Aufgabe wird zudem mit einem Steuergerät zum Vergleichen von wenigstens zwei Produktionsstrecken gemäß den Merkmalen des Patentanspruchs 7 gelöst.
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Offenbarung der Erfindung
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Gemäß einer Ausführungsform der Erfindung wird diese Aufgabe gelöst durch ein Verfahren zum Vergleichen von wenigstens zwei Produktionsstrecken, wobei jede der wenigstens zwei Produktionsstrecken ausgebildet ist, dasselbe Produkt zu produzieren, und wobei wenigstens ein Anomaliedetektor basierend auf Daten über wenigstens eine erste Produktionsstrecke trainiert wird, eine erste Verteilung von Anomaliebewertungen für ein Produkt, welches durch die wenigstens einen ersten Produktionsstrecke produziert wird, durch den wenigstens einen Anomaliedetektor bereitgestellt wird, eine zweite Verteilung von Anomaliebewertungen für das Produkt, falls dieses durch wenigstens eine zweite Produktionsstrecke produziert wird, durch den wenigstens einen Anomaliedetektor erzeugt wird, und die erste Verteilung von Anomaliebewertungen und die zweite Verteilung von Anomaliebewertungen verglichen werden, um Rückschlüsse über die Qualität der wenigstens einen zweiten Produktionsstrecke zu gewinnen.
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Unter Anomaliedetektor wird dabei eine Einheit verstanden, welche ausgebildet ist, basierend auf einem Algorithmus des maschinellen Lernens, welcher trainiert ist, Anomalien in Daten, beispielsweise Datensätzen oder Datenströmen, zu erkennen. Beispielsweise kann der Anomaliedetektor ausgebildet sein, Anomalien in Daten, welche durch die neue Produktionsstrecke produzierte Produkte kennzeichnen, und/oder Daten, welche die Produktion dieser Produkte kennzeichnen, zu erkennen.
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Dass der wenigstens eine Anomaliedetektor dabei basierend auf Daten über die wenigstens eine erste Produktionsstrecke trainiert wird, bedeutet dabei, dass der wenigstens eine Anomaliedetektor basierend auf historischen und/oder aktuell erfassten Daten, welche durch die wenigstens eine erste Produktionsstrecke produzierte Produkte kennzeichnen, und/oder Daten, welche die Produktion dieser Produkte kennzeichnen, trainiert wird.
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Unter Verteilung von Anomaliebewertungen wird weiter eine Verteilung verstanden, welche sich aus einzelnen vom Anomaliedetektor generierten Anomaliebewertungen zusammensetzt.
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Unter Anomaliebewertung wird ein Maß verstanden, welches die Beurteilung angibt, ob ein produziertes Produkt eine Anomalie aufweist, beziehungsweise dass bei bestimmten Werten beziehungsweise Zuständen eine Anomalie vorliegt.
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Darüberhinaus gibt die Anomaliebewertung auch an in welchem Ausmaß das produzierte Produkt von der gelernten Normalität abweicht.
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Beispielsweise kann die erste Verteilung von Anomaliebewertungen dabei angeben, wie hoch die Wahrscheinlichkeit für das Vorliegen einer Anomalie jeweils bei durch die erste Produktionsstrecke produzierte Produkten ist. Dabei ist die wenigstens eine erste Produktionsstrecke für gewöhnlich optimiert, um möglichst optimale Produkte zu produzieren beziehungsweise herzustellen und Anomalien möglichst auszuschließen.
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Erfindungsgemäß werden somit bereits vorhandene Daten der ersten Produktionsstrecke herangezogen, um zu erkennen, wie sich eine neue Produktionsstrecke im Vergleich zu einer alten, bereits vorhandenen Produktionsstrecke verhält. Zu diesem Zweck werden Anomaliedetektoren mit den Daten der ersten Produktionsstrecke trainiert. Durch Vergleichen der Verteilungen von Anomaliebewertungen der wenigstens ersten Produktionsstrecke mit einer oder mehreren neuen Produktionsstrecken können dabei auf einfache Art und Weise und ohne großen Zeitaufwand Unterschiede zwischen der neuen, wenigstens einen zweiten Produktionsstrecke und der alten, für gewöhnlich optimal eingestellten wenigstens einen ersten Produktionsstrecke ermittelt und erkannt werden, ob die wenigstens eine zweite Produktionsstrecke einer bereits für die wenigstens eine erste Produktionsstrecke durchgeführten Funktionsprüfung folgt, wobei die Unterschiede anschließend beispielsweise zum Optimieren des Setups beziehungsweise des Aufbaus oder der Einstellungen von Prozessparametern der wenigstens einen zweiten Produktionsstrecke herangezogen werden können, ohne dass hierzu komplexe und zeitaufwendige Tests vonnöten wären.
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Insgesamt wird somit ein verbessertes Verfahren zum Vergleichen von wenigstens zwei Produktionsstrecken angegeben, mit welchem die Inbetriebnahme wenigstens einer neuen Produktionsstrecke, welche ausgebildet ist, dasselbe Produkt wie eine sich bereits in Betrieb befindende Produktionsstrecke zu produzieren, optimiert werden kann.
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Dabei kann der Schritt des Vergleichens der ersten Verteilung von Anomaliebewertungen und der zweiten Verteilung von Anomaliebewertungen ein Ermitteln ob die Verteilungen zueinander ähnlich sind. Für den Vergleich können statistische Kenngrößen der Verteilungen, wie zum Beispiel Median, Mittelwert und Quantile herangezogen werden. Ist die wenigstens eine Verteilung von Anomaliebewertungen, welche als Vergleichsgrundlage genommen wird, dabei ähnlich genug zu der wenigstens einen zu vergleichenden Verteilung von Anomaliebewertungen, das heißt weichen die oben genannten statistischen Kenngrößen um nicht mehr als wenigstens einen definierten Grenzwert voneinander ab, bedeutet dies dass die wenigstens eine zu vergleichende Produktionsstrecke Erzeugnisse vergleichbarer Qualität liefert, da es sich bei den Trainingsdaten des wenigstens einen Anomaliedetekors um Qualitätsdaten handelt.
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Zusätzlich zur Betrachtung der Verteilung der Anomaliebewertungen, welche aus der Gesamtheit aller Vorhersagen des wenigstens einen Anomaliedetektors resultieren, kann auch jedes Erzeugnis einzeln auf die Zugehörigkeit zur Untermenge der Anomalien überprüft werden. Zu diesem Zweck wird überprüft ob die Anomaliebewertung des Anomaliedetektors oberhalb eines vorher definierten Grenzwertes liegt. Der Grenzwert kann dabei beispielsweise aus den statistischen Kenngrößen der Verteilung der Anomaliebewertungen ermittelt werden, wobei auch die Zuhilfenahme von bestätigten Anomalien möglich ist. Die bestätigten Anomalien können dabei beispielsweise mit Hilfe eines Experten gefunden werden. Denkbar sind auch Defekte die erst in der Weiterverarbeitung des Erzeugnisses der wenigstens einen Produktionsstrecke detektiert werden oder aber über Ausfälle des fertigen Produkts gefunden werden. Dieser Ansatz ist vor allem dann zielführend und vorteilhaft, wenn die sich wenigstens eine Produktionsstrecke, welche mit der wenigstens einen zum Vergleich zugrundeliegenden Produktionsstrecke derart verglichen wurde, dass ein signifikanter sich negativ auf die Qualität auswirkender Unterschied festgestellt wurde.
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Das beschriebene Vorgehen hat dabei den Vorteil, dass eine neue Produktionsstrecke auch dann direkt und ohne zusätzliche komplexe und zeitaufwendige Tests in Betrieb genommen werden kann, wenn nur ein minimaler Unterschied zwischen der zweiten Verteilung von Anomaliebewertungen und der ersten Verteilung von Anomaliebewertungen, bei dem keine oder nur vernachlässigbare Einflüsse auf die produzierten Produkte zu erwarten sind, vorliegt. Selbst bei Vorliegen signifikanter Unterschiede kann das Verfahren eingesetzt werden um auffällige Erzeugnisse entweder aus dem Verlauf zu ziehen oder aber einer Nachkontrolle oder Nachbearbeitung zu unterziehen.
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Zudem kann das Verfahren weiter einen Schritt eines jeweiligen Bestimmens einer Erklärbarkeit für Vorhersagen, welche als Anomalien eingestuft werden, aufweisen.
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Unter Erklärbarkeit wird dabei verstanden, dass die Merkmale, welche dazu geführt haben, dass die entsprechenden Vorhersagen, beispielsweise der entsprechende Zustand als Anomalie eingestuft wurde, bestimmt werden.
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Basierend auf den entsprechenden Daten zur Erklärbarkeit kann anschließend die Optimierung der wenigstens einen zweiten Produktionsstrecke, beispielsweise die Optimierung der Setups beziehungsweise des Aufbaus oder der Einstellungen von Prozessparametern der wenigstens einen zweiten Produktionsstrecke noch weiter verbessert beziehungsweise beschleunigt werden, so dass die Zeit zur Inbetriebnahme der wenigstens einen zweiten Produktionsstrecke noch weiter verkürzt werden kann.
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In einer Ausführungsform handelt es sich bei dem wenigstens einen Anomaliedetektor ferner um eine Kombination von Anomaliedetektoren, so dass bei dem Vergleich der zweiten Verteilung von Anomaliebewertungen und der ersten Verteilung von Anomaliebewertungen beziehungsweise der entsprechenden Funktionsprüfung der wenigstens einen zweiten Produktionsstrecke unterschiedliche Eigenschaften und unterschiedliche Absicherungen berücksichtigt werden können.
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Mit einer weiteren Ausführungsform der Erfindung wird auch ein Verfahren zum Optimieren wenigstens einer zweiten Produktionsstrecke basierend auf Daten über wenigstens eine erste Produktionsstrecke angegeben, wobei die wenigstens eine zweite Produktionsstrecke und die wenigstens eine erste Produktionsstrecke ausgebildet sind, dasselbe Produkt zu produzieren, und wobei die wenigstens einen zweite Produktionsstrecke mit der wenigstens einen ersten Produktionsstrecke durch die obenstehend beschriebenen Verfahren zum Vergleichen von wenigstens zwei Produktionsstrecken verglichen wird, wobei die wenigstens eine zweite Produktionsstrecke basierend auf Ergebnissen des Vergleichs der wenigstens einen zweiten Produktionsstrecke mit der wenigstens einen ersten Produktionsstrecke eingestellt wird, um die wenigstens eine zweite Produktionsstrecke zu optimieren.
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Dass die wenigstens eine zweite Produktionsstrecke eingestellt wird, bedeutet dabei, dass das Setup beziehungsweise der Aufbau und/oder die Einstellungen der Produktionsparameter der wenigstens einen zweiten Produktionsstrecke basierend auf den Vergleichsergebnissen angepasst wird beziehungsweise werden.
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Somit wird ein Verfahren zum Optimieren einer neuen Produktionsstrecke angegeben, mit welchem die Inbetriebnahme einer neuen Produktionsstrecke, welche ausgebildet ist, dasselbe Produkt wie eine sich bereits in Betrieb befindende Produktionsstrecke zu produzieren, verbessert werden kann. Erfindungsgemäß werden dabei bereits vorhandene Daten genutzt, um zu erkennen, wie sich eine neue Produktionsstrecke im Vergleich zu einer alten, bereits vorhandenen Produktionsstrecke verhält. Insbesondere können dabei auf einfache Art und Weise und ohne großen Zeitaufwand Unterschiede zwischen der neuen, wenigstens einen zweiten Produktionsstrecke und der alten, für gewöhnlich optimal eingestellten wenigstens einen ersten Produktionsstrecke ermittelt und erkannt werden, ob die wenigstens eine zweite Produktionsstrecke einer bereits für die wenigstens eine erste Produktionsstrecke durchgeführten Funktionsprüfung folgt, wobei die Unterschiede anschließend zum Optimieren des Aufbaus oder der Einstellungen der Produktionsparameter der wenigstens einen zweiten Produktionsstrecke herangezogen werden, ohne dass hierzu komplexe und zeitaufwendige Tests vonnöten wären.
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Das Verfahren kann dabei weiter einen Schritt eines Erkennens von Anomalien in durch die wenigstens eine zweite Produktionsstrecke produzierten Produkten durch den wenigstens einen Anomaliedetektor aufweisen.
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Somit kann, wie obenstehend angeführt, der bereits vorhandene wenigstens eine Anomaliedetektor zumindest temporär auch als Quality Gate für die wenigstens eine zweite Produktionsstrecke herangezogen werden, basierend auf welchem entschieden wird, ob durch die wenigstens eine zweite Produktionsstrecke produzierte Produkte jeweils ausgeliefert werden oder nicht, ohne dass hierzu zunächst ein neuer Anomaliedetektor trainiert werden muss.
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Mit einer weiteren Ausführungsform der Erfindung wird weiter auch ein Steuergerät zum Vergleichen von wenigstens zwei Produktionsstrecken angegeben, wobei jede der wenigstens zwei Produktionsstrecken ausgebildet ist, dasselbe Produkt zu produzieren, und wobei das Steuergerät eine Trainingseinheit, welche ausgebildet ist, wenigstens einen Anomaliedetektor basierend auf Daten über wenigstens eine erste Produktionsstrecke zu trainieren, eine Bereitstellungseinheit, welche ausgebildet ist, eine erste Anomalieverteilung für ein Produkt, welches durch die wenigstens einen ersten Produktionsstrecke produziert wird, durch den wenigstens einen Anomaliedetektor bereitzustellen, eine Erzeugungseinheit, welche ausgebildet ist, eine zweiten Anomalieverteilung für das Produkt, falls dieses durch wenigstens eine zweite Produktionsstrecke produziert wird, basierend auf dem beziehungsweise durch den wenigstens einen Anomaliedetektor zu erzeugen, und eine Vergleichseinheit, welche ausgebildet ist, die erste Verteilung von Anomaliebewertungen und die zweite Verteilung von Anomaliebewertungen zu vergleichen, um Rückschlüsse über die Qualität der wenigstens einen zweiten Produktionsstrecke zu gewinnen, aufweist.
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Somit wird ein verbessertes Steuergerät zum Vergleichen von wenigstens zwei Produktionsstrecken angegeben, mit welchem die Inbetriebnahme einer neuen Produktionsstrecke, welche ausgebildet ist, dasselbe Produkt wie eine sich bereits in Betrieb befindende Produktionsstrecke zu produzieren, optimiert werden kann. Insbesondere wird ein Steuergerät angegeben, welches ausgebildet ist, bereits vorhandene Daten, das heißt die erste Verteilung von Anomaliebewertungen zu nutzen, um zu erkennen, wie sich eine neue Produktionsstrecke im Vergleich zu einer alten, bereits vorhandenen Produktionsstrecke verhält. Insbesondere können dabei auf einfache Art und Weise und ohne großen Zeitaufwand Unterschiede zwischen der neuen, wenigstens einen zweiten Produktionsstrecke und der alten, für gewöhnlich optimal eingestellten wenigstens einen ersten Produktionsstrecke ermittelt und erkannt werden, ob die wenigstens eine zweite Produktionsstrecke einer bereits für die wenigstens eine erste Produktionsstrecke durchgeführten Funktionsprüfung folgt, wobei die Unterschiede anschließend beispielsweise zum Optimieren des Aufbaus oder der Einstellungen der Produktionsparameter der wenigstens einen zweiten Produktionsstrecke herangezogen werden können, ohne dass hierzu komplexe und zeitaufwendige Tests vonnöten wären.
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Dabei kann die Vergleichseinheit weiter ausgebildet sein zu ermitteln, ob die die zweite Verteilung von Anomaliebewertungen und die erste Verteilung von Anomaliebewertungen zueinander ähnlich sind, das heißt beispielsweise ob die Verteilungen um weniger als einen vorgegebenen Grenzwert voneinander abweichen. Für den Vergleich können statistische Kenngrößen der Verteilungen, wie zum Beispiel Median, Mittelwert und Quantile herangezogen werden. Ist die wenigstens eine Verteilung von Anomaliebewertungen, welche als Vergleichsgrundlage genommen wird, dabei ähnlich genug zu der wenigstens einen zu vergleichenden Verteilung von Anomaliebewertungen, das heißt weichen die oben genannten statistischen Kenngrößen um nicht mehr als wenigstens einen definierten Grenzwert voneinander ab, bedeutet dies, dass die wenigstens eine zu vergleichende Produktionsstrecke Erzeugnisse vergleichbarer Qualität liefert, da es sich bei den Trainingsdaten des wenigstens einen Anomaliedetekors um Qualitätsdaten handelt.
Das Vorsehen eines derartigen vorgegebenen Grenzwertes hat somit den Vorteil, dass eine neue Produktionsstrecke auch dann direkt und ohne zusätzliche komplexe und zeitaufwendige Tests in Betrieb genommen werden kann, wenn nur ein minimaler Unterschied zwischen der zweiten Verteilung von Anomaliebewertungen und der ersten Verteilung von Anomaliebewertungen, bei dem keine oder nur vernachlässigbare Einflüsse auf die produzierten Produkte zu erwarten sind, vorliegt.
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Zudem kann das Steuergerät weiter eine Bestimmungseinheit aufweisen, welche ausgebildet ist, jeweils eine Erklärbarkeit für Vorhersagen, welche gemäß der zweiten Anomalieverteilung als Anomalien eingestuft werden, zu bestimmen. Basierend auf den entsprechenden Daten zur Erklärbarkeit kann anschließend die Optimierung der wenigstens einen zweiten Produktionsstrecke, beispielsweise die Optimierung des Aufbaus oder der Einstellungen von Produktionsparametern der wenigstens einen zweiten Produktionsstrecke noch weiter verbessert beziehungsweise beschleunigt werden, so dass die bis zur Inbetriebnahme der wenigstens einen zweiten Produktionsstrecke benötigte Zeit noch weiter verkürzt werden kann.
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In einer Ausführungsform handelt es sich bei dem wenigstens einen Anomaliedetektor ferner wiederum um eine Kombination von Anomaliedetektoren, so dass bei dem Vergleich der zweiten Verteilung von Anomaliebewertungen und der ersten Verteilung von Anomaliebewertungen beziehungsweise der entsprechenden Funktionsprüfung der wenigstens einen zweiten Produktionsstrecke unterschiedliche Eigenschaften und unterschiedliche Absicherungen berücksichtigt werden können.
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Mit einer weiteren Ausführungsform der Erfindung wird außerdem auch ein Steuergerät zum Optimieren wenigstens einer zweiten Produktionsstrecke basierend auf Daten über wenigstens eine erste Produktionsstrecke angegeben, wobei die wenigstens eine zweite Produktionsstrecke und die wenigstens eine erste Produktionsstrecke ausgebildet sind, dasselbe Produkt zu produzieren, und wobei das Steuergerät eine Empfangseinheiten zum Empfangen von Ergebnissen eines Vergleichs der wenigstens einen zweiten Produktionsstrecke mit der wenigstens einen ersten Produktionsstrecke von einem obenstehend beschriebenem Steuergerät zum Vergleichen von wenigstens zwei Produktionsstrecken, und eine Einstellungseinheit, welche ausgebildet ist, die wenigstens eine zweite Produktionsstrecke basierend auf den Ergebnissen des Vergleichs der wenigstens einen zweiten Produktionsstrecke mit der wenigstens einen ersten Produktionsstrecke einzustellen, um die wenigstens eine zweite Produktionsstrecke zu optimieren, aufweist.
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Somit wird ein Steuergerät zum Optimieren einer neuen Produktionsstrecke angegeben, mit welchem die Inbetriebnahme einer neuen Produktionsstrecke, welche ausgebildet ist, dasselbe Produkt wie eine sich bereits in Betrieb befindende Produktionsstrecke zu produzieren, verbessert werden kann. Erfindungsgemäß werden dabei bereits vorhandene Daten genutzt, um zu erkennen, wie sich eine neue Produktionsstrecke im Vergleich zu einer alten, bereits vorhandenen Produktionsstrecke verhält. Insbesondere können dabei auf einfache Art und Weise und ohne großen Zeitaufwand Unterschiede zwischen der neuen, wenigstens einen zweiten Produktionsstrecke und der alten, für gewöhnlich optimal eingestellten wenigstens einen ersten Produktionsstrecke ermittelt und erkannt werden, ob die wenigstens eine zweite Produktionsstrecke einer bereits für die wenigstens eine erste Produktionsstrecke durchgeführten Funktionsprüfung folgt, wobei die Unterschiede anschließend zum Optimieren des Aufbaus oder der Einstellungen der Produktionsparameter der wenigstens einen zweiten Produktionsstrecke herangezogen werden, ohne dass hierzu komplexe und zeitaufwendige Tests vonnöten wären.
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Dabei kann das Steuergerät weiter eine Erkennungseinheit, welche ausgebildet ist, Anomalien in durch die wenigstens eine zweite Produktionsstrecke produzierten Produkten durch den wenigstens einen Anomaliedetektor zu erkennen, aufweisen. Somit kann der bereits vorhandene wenigstens eine Anomaliedetektor zumindest temporär auch als Quality Gate für die wenigstens eine zweite Produktionsstrecke herangezogen werden, basierend auf welchem entschieden wird, ob durch die wenigstens eine zweite Produktionsstrecke produzierte Produkte jeweils ausgeliefert werden oder nicht, ohne dass hierzu zunächst ein neuer Anomaliedetektor trainiert werden muss.
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Zusammenfassend ist festzustellen, dass mit der vorliegenden Erfindung ein Verfahren zum Vergleichen von wenigstens zwei Produktionsstrecken angegeben wird, wobei das Verfahren derart ausgebildet ist, dass aufwendige und kostspielige Tests bei Inbetriebnahme einer neuen Produktionsstrecke, welche ausgebildet ist, dasselbe Produkt wie eine sich bereits in Betrieb befindende Produktionsstrecke herzustellen beziehungsweise zu produzieren, vermieden werden können.
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Die beschriebenen Ausgestaltungen und Weiterbildungen lassen sich beliebig miteinander kombinieren.
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Weitere mögliche Ausgestaltungen, Weiterbildungen und Implementierungen der Erfindung umfassen auch nicht explizit genannte Kombinationen von zuvor oder im Folgenden bezüglich der Ausführungsbeispiele beschriebenen Merkmale der Erfindung.
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Figurenliste
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Die beiliegenden Zeichnungen sollen ein weiteres Verständnis der Ausführungsformen der Erfindung vermitteln. Sie veranschaulichen Ausführungsformen und dienen im Zusammenhang mit der Beschreibung der Erklärung von Prinzipien und Konzepten der Erfindung.
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Andere Ausführungsformen und viele der genannten Vorteile ergeben sich im Hinblick auf die Zeichnungen. Die dargestellten Elemente der Zeichnungen sind nicht notwendigerweise maßstabsgetreu zueinander gezeigt.
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Es zeigen:
- 1. ein Flussidagramm eines Verfahrens zum Optimieren wenigstens einer zweiten Produktionsstrecke basierend auf Daten über wenigstens eine erste Produktionsstrecke gemäß Ausführungsformen der Erfindung; und
- 2. ein Blockschaltbild eines Systems zum Optimieren wenigstens einer zweiten Produktionsstrecke basierend auf Daten über wenigstens eine erste Produktionsstrecke gemäß Ausführungsformen der Erfindung.
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In den Figuren der Zeichnungen bezeichnen gleiche Bezugszeichen gleiche oder funktionsgleiche Elemente, Bauteile oder Komponenten, soweit nichts Gegenteiliges angegeben ist.
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1 zeigt ein Flussdiagramm eines Verfahrens zum Optimieren wenigstens einer zweiten Produktionsstrecke basierend auf Daten über wenigstens eine erste Produktionsstrecke 1 gemäß Ausführungsformen der Erfindung.
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Insbesondere das in Betrieb nehmen einer neuen Produktionsstrecke, welche ausgebildet ist, dasselbe Produkt wie eine sich bereits in Betrieb befindende Produktionsstrecke zu produzieren, beziehungsweise das Transportieren eines Produktionsverfahrens auf eine neue Firma oder Anlage ist dabei für gewöhnlich jedoch sehr komplex und zeitintensiv, insbesondere da verschiedene Produktionsstrecken, beispielsweise aufgrund unterschiedlicher Einstellungen und/oder Unterschieden im Aufbau beziehungsweise in den einzelnen Einheiten und/oder Stationen, unterschiedliche Eigenschaften beziehungsweise Verhaltensweisen aufweisen.
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Somit müssen vor Inbetriebnahme der neuen Produktionsstrecke für gewöhnlich sehr komplexe und zeitaufwendige Tests durchgeführt werden, um sicherzustellen, dass die durch die entsprechende Produktionstrecke hergestellten beziehungsweise produzierten Produkte wenigstens eine gewünschte und/oder geforderte Qualität aufweisen. Unter anderem müssen dabei durch die neue Produktionsstrecke hergestellte Produkte erneut einer Vielzahl von Tests unterzogen werden, beispielsweise erneut die Funktionsfähigkeit von durch die neue Produktionsstrecke produzierten Halbleitern sowohl bei hohen als auch bei niedrigen Temperaturen getestet werden.
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Folglich besteht Bedarf an Verfahren, mit welchen die Inbetriebnahme einer neuen Produktionsstrecke, welche ausgebildet ist, dasselbe Produkt wie eine sich bereits in Betrieb befindende Produktionsstrecke zu produzieren, optimiert werden kann.
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1 zeigt dabei ein Verfahren 1, wobei in einem Schritt 2 wenigstens ein Anomaliedetektor basierend auf Daten über wenigstens eine erste Produktionsstrecke, welche ausgebildet ist, dasselbe Produkt wie eine zweite Produktionsstrecke zu produzieren, trainiert wird, in einem Schritt 3 eine erste Verteilung von Anomaliebewertungen für ein Produkt, welches durch die wenigstens eine erste Produktionsstrecke produziert wird, durch den wenigstens einen Anomaliedetektor bereitgestellt wird, in einem Schritt 4 eine zweite Verteilung von Anomaliebewertungen für das Produkt, falls dieses durch wenigstens eine zweite Produktionsstrecke produziert wird, durch den wenigstens einen Anomaliedetektor erzeugt wird, und wobei in einem Schritt 5 die erste Verteilung von Anomaliebewertungen und die zweite Verteilung von Anomaliebewertungen verglichen werden, um Rückschlüsse über die Qualität der wenigstens einen zweiten Produktionsstrecke zu gewinnen.
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Erfindungsgemäß werden somit bereits vorhandene Daten, das heißt die erste Verteilung von Anomaliebewertungen genutzt, um zu erkennen, wie sich eine neue Produktionsstrecke im Vergleich zu einer alten, bereits vorhandenen Produktionsstrecke verhält. Insbesondere können dabei auf einfache Art und Weise und ohne großen Zeitaufwand Unterschiede zwischen der neuen, wenigstens einen zweiten Produktionsstrecke und der alten, für gewöhnlich optimal eingestellten wenigstens einen ersten Produktionsstrecke ermittelt und erkannt werden, ob die wenigstens eine zweite Produktionsstrecke einer bereits für die wenigstens eine erste Produktionsstrecke durchgeführten Funktionsprüfung folgt, wobei die Unterschiede anschließend beispielsweise zum Optimieren des Setups beziehungsweise des Aufbaus oder der Einstellungen von Prozessparametern der wenigstens einen zweiten Produktionsstrecke herangezogen werden, ohne dass hierzu komplexe und zeitaufwendige Tests vonnöten wären.
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Insgesamt wird somit ein verbessertes Verfahren 1 zum Vergleichen von wenigstens zwei Produktionsstrecken angegeben, mit welchem die Inbetriebnahme einer neuen Produktionsstrecke, welche ausgebildet ist, dasselbe Produkt wie eine sich bereits in Betrieb befindende Produktionsstrecke zu produzieren, optimiert werden kann.
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Der wenigstens eine Anomaliedetektor kann dabei beispielsweise auf einem Dichte-basierten Clusteringverfahren, einem Algorithmus des bestärkenden Lernens, oder aber auch einem Klassifizierungs- oder Regressionsalgorithmus basieren.
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Gemäß den Ausführungsformen der 1 wird der wenigstens eine Anomaliedetektor zudem basierend auf Daten über entsprechende durch die wenigstens eine erste Produktionsstrecke hergestellten Produkten und/oder über die Produktion beziehungsweise Herstellung dieser Produkte, welche zu bestimmten Zeitpunkten während der Produktion dieser Produkte durch die wenigstens eine erste Produktionsstrecke erfasst wurden, trainiert.
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Zudem geben die erste und die zweite Verteilung von Anomaliebewertungen jeweils eine Verteilung beziehungsweise Häufigkeit einzelner Anomaliebewertungen beziehungsweise Anomalie-Scores von durch die wenigstens eine erste Produktionsstrecke beziehungsweise die wenigstens eine zweite Produktionsstrecke produzierten Produkte an.
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Der Schritt 5 des Vergleichens der ersten Verteilung von Anomaliebewertungen und der zweiten Verteilung von Anomaliebewertungen weist dabei, gemäß den Ausführungsformen der 1, weiter ein Ermitteln, ob die die zweite Verteilung von Anomaliebewertungen und die erste Verteilung von Anomaliebewertungen zueinander ähnlich sind, auf.
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Für den Vergleich können wiederum statistische Kenngrößen der Verteilungen, wie zum Beispiel Median, Mittelwert und Quantile herangezogen werden. Ist die wenigstens eine Verteilung von Anomaliebewertungen, welche als Vergleichsgrundlage genommen wird, dabei ähnlich genug zu der wenigstens einen zu vergleichenden Verteilung von Anomaliebewertungen, das heißt weichen die oben genannten statistischen Kenngrößen um nicht mehr als wenigstens einen definierten Grenzwert voneinander ab, bedeutet dies, dass die wenigstens eine zu vergleichende Produktionsstrecke Erzeugnisse vergleichbarer Qualität liefert, da es sich bei den Trainingsdaten des wenigstens einen Anomaliedetekors um Qualitätsdaten handelt.
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Dabei wird der vorgegebene Grenzwert insbesondere produktspezifisch, das heißt basierend auf Anforderungen an das durch die wenigstens eine erste Produktionsstrecke und die wenigstens eine zweite Produktionsstrecke produzierte Produkt, gewählt, das heißt basierend darauf, wie groß die Abweichungen von einem Idealzustand für ein bestimmtes Produkt sein dürfen.
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Wie 1 weiter zeigt, weist das Verfahren 1 zudem einen Schritt 6 einen Schritt eines jeweiligen Bestimmens einer Erklärbarkeit für Vorhersagen, welche gemäß der zweiten Verteilung von Anomaliebewertungen als Anomalien eingestuft werden, auf.
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Gemäß den Ausführungsformen der 1 wird dabei die Erklärbarkeit nur für die Vorhersagen, welche gemäß der zweiten Verteilung von Anomaliebewertungen die höchsten Anomalie-Scores aufweisen, bestimmt, beispielsweise die fünf Prozent der Daten, welche die höchsten Anomalie-Scores aufweisen.
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Zudem handelt es sich gemäß den Ausführungsformen der 1 bei dem wenigstens einen Anomaliedetektor um eine Kombination von Anomaliedetektoren, so dass bei dem Vergleich der zweiten Verteilung von Anomaliebewertungen und der ersten Verteilung von Anomaliebewertungen beziehungsweise der entsprechenden Funktionsprüfung der wenigstens einen zweiten Produktionsstrecke unterschiedliche Eigenschaften und sunterschiedliche Absicherungen berücksichtigt werden.
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Wie 1 zeigt, weist das Verfahren 1 zudem einen Schritt 7 eines Einstellens der wenigstens einen zweiten Produktionsstrecke basierend auf Ergebnissen des Vergleichs der zweiten Verteilung von Anomaliebewertungen und der ersten Verteilung von Anomaliebewertungen, um die wenigstens eine zweite Produktionsstrecke zu optimieren, auf.
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Gemäß den Ausführungsformen der 1 umfasst das Einstellen der wenigstens einen zweiten Produktionsstrecke dabei ein Anpassen des Setups beziehungsweise des Aufbaus oder der Einstellungen von Produktionsparametern basierend auf Ergebnissen des Vergleichs der zweiten Verteilung von Anomaliebewertungen und der ersten Verteilung von Anomaliebewertungen.
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Zudem können die Ergebnisse der Anomaliedetektoren und insbesondere die Ergebnisse des Vergleichs der zweiten Verteilung von Anomaliebewertungen und der ersten Verteilung von Anomaliebewertungen gemäß den Ausführungsformen der 1 aber auch zum Optimieren der Einstellungen der wenigstens einen ersten Produktionsstrecke herangezogen werden, insbesondere falls die Vergleichsergebnisse anzeigen, dass die zweite Verteilung von Anomaliebewertungen für das entsprechende Produkt bereits besser oder optimaler ist als die erste Verteilung von Anomaliebewertungen.
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Dabei wird die wenigstens eine zweite Produktionsstrecke in einem folgenden Schritt 8 für die Massenproduktion freigegeben, sobald eine entsprechend aktualisierte, basierend auf den in Schritt 7 vorgenommenen Einstellungen durch den wenigstens einen Anomaliedetektor erzeugte neue zweite Verteilung von Anomaliebewertungen um maximal den vorgegebenen Grenzwert von der ersten Verteilung von Anomaliebewertungen abweicht.
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Zudem zeigt 1 einen Schritt 9 eine Erkennen von Anomalien in durch die wenigstens eine zweite Produktionsstrecke produzierten Produkten durch den wenigstens einen Anomaliedetektor.
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Somit wird der wenigstens eine Anomaliedetektor auch als Quality Gate für durch die wenigstens eine zweite Produktionsstrecke produzierte Produkte genutzt, wobei dieses gemäß den Ausführungsformen der 1 insbesondere so lange erfolgt, bis ein neuer Anomaliedetektor basierend auf während der Produktion der entsprechenden Produkte durch die wenigstens eine zweite Produktionsstrecke gewonnen Daten trainiert wurde.
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2 zeigt ein Blockschaltbild eines Systems zum Optimieren wenigstens einer zweiten Produktionsstrecke basierend auf Daten über wenigstens eine erste Produktionsstrecke 10 gemäß Ausführungsformen der Erfindung.
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Wie 2 zeigt, weist das System 10 dabei ein Steuergerät zum Vergleichen von wenigstens zwei Produktionsstrecken 11 und ein Steuergerät zum Optimieren wenigstens einer zweiten Produktionsstrecke basierend auf Daten über wenigstens eine erste Produktionsstrecke 12 auf, wobei das Steuergerät zum Optimieren wenigstens einer zweiten Produktionsstrecke basierend auf Daten über wenigstens eine erste Produktionsstrecke 12 ausgebildet ist, die wenigstens eine zweite Produktionsstrecke basierend auf durch das Steuergerät zum Vergleichen von wenigstens zwei Produktionsstrecken 11 gelieferten Vergleichsergebnissen zu optimieren.
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Wie weiter zu erkennen ist, weist das Steuergerät zum Vergleichen von wenigstens zwei Produktionsstrecken 11 dabei eine Trainingseinheit 13, welche ausgebildet ist, wenigstens einen Anomaliedetektor basierend auf Daten über wenigstens eine erste Produktionsstrecke zu trainieren, eine Bereitstellungseinheit 14, welche ausgebildet ist, eine erste Verteilung von Anomaliebewertungen für ein Produkt, welches durch die wenigstens einen ersten Produktionsstrecke produziert wird, durch den wenigstens einen Anomaliedetektor bereitzustellen, eine Erzeugungseinheit 15, welche ausgebildet ist, eine zweite Verteilung von Anomaliebewertungen für das Produkt, falls dieses durch wenigstens eine zweite Produktionsstrecke produziert wird, durch den wenigstens einen Anomaliedetektor zu erzeugen, und eine Vergleichseinheit 16, welche ausgebildet ist, die erste Verteilung von Anomaliebewertungen und die zweite Verteilung von Anomaliebewertungen zu vergleichen, um Rückschlüsse über die Qualität der wenigstens einen zweiten Produktionsstrecke zu gewinnen, auf.
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Die Trainingseinheit, die Bereitstellungseinheit, die Erzeugungseinheit und die Vergleichseinheit können dabei jeweils beispielsweise basierend auf in einem Speicher hinterlegten und durch einen Prozessor ausführbaren Code realisiert werden.
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Gemäß den Ausführungsformen der 2 ist die Vergleichseinheit 16 dabei ausgebildet zu ermitteln, ob die die zweite Verteilung von Anomaliebewertungen und die erste Verteilung von Anomaliebewertungen zueinander ähnlich sind.
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Wie 2 weiter zeigt, weist das Steuergerät zum Vergleichen von wenigstens zwei Produktionsstrecken 11 zudem eine Bestimmungseinheit 17 auf, welche ausgebildet ist, basierend auf der zweiten Verteilung von Anomaliebewertungen jeweils eine Vergleichbarkeit für Vorhersagen, welche gemäß der zweiten Verteilung von Anomaliebewertungen als Anomalien eingestuft werden, zu bestimmen.
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Dabei kann die Bestimmungseinheit beispielsweise wiederum basierend auf in einem Speicher hinterlegten und durch einen Prozessor ausführbaren Code realisiert werden.
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Gemäß den Ausführungsformen der 2 handelt es sich bei dem wenigstens einen Anomaliedetektor ferner wiederum um eine Kombination von Anomaliedetektoren.
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Wie 2 weiter zeigt, weist das Steuergerät zum Optimieren wenigstens einer zweiten Produktionsstrecke basierend auf Daten über wenigstens eine erste Produktionsstrecke 12 ferner eine Empfangseinheit 18 zum Empfangen von Ergebnissen eines Vergleichs der wenigstens einen zweiten Produktionsstrecke mit der wenigstens einen ersten Produktionsstrecke von dem Steuergerät zum Vergleichen von wenigstens zwei Produktionsstrecken 11, und eine Einstellungseinheit 19, welche ausgebildet ist, die wenigstens eine zweite Produktionsstrecke basierend auf den Ergebnissen des Vergleichs der wenigstens einen zweiten Produktionsstrecke mit der wenigstens einen ersten Produktionsstrecke einzustellen, um die wenigstens eine zweite Produktionsstrecke zu optimieren, auf.
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Bei der Empfangseinheit kann es sich dabei beispielsweise um einen Empfänger welcher ausgebildet ist, die Vergleichsergebnisse von dem Steuergerät 11 zu empfangen, handeln. Die Einstellungseinheit kann beispielsweise basierend auf entsprechenden Aktoren und/oder in einem Speicher hinterlegten und durch einen Prozessor ausführbaren Code realisiert werden.
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Wie 2 weiter zeigt, weist das Steuergerät zum Optimieren wenigstens einer zweiten Produktionsstrecke basierend auf Daten über wenigstens eine erste Produktionsstrecke 12 weiter eine Erkennungseinheit 20, welche ausgebildet ist, Anomalien in durch die wenigstens eine zweite Produktionsstrecke produzierten Produkten durch den wenigstens einen Anomaliedetektor zu erkennen, auf.
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Die Erkennungseinheit kann dabei beispielsweise wiederum basierend auf in einem Speicher hinterlegten und durch einen Prozessor ausführbaren Code realisiert werden.
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ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur
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