KR20230155706A - Accident Prevention Detection System for Semiconductor Processing Apparatus and Accident Prevention Detection Method using The Same - Google Patents
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Abstract
본 발명은 반도체 가공장비의 내부에설치된 발열, 누출 및 폭발의 전단계를 감지하는 복수개의 센서로 데이터를 수집하여 센서 및 서버와 연결된 엣지컴퓨팅부를 이용해 장비의 이상상태를 파악하는 사고예방 감지시스템에 관한 것으로, 반도체 가공장비 단위로 복수개의 센서를 설치하고 개별 장비 단위 또는 공정 구획별로 모듈화하여 엣지컴퓨팅부로 데이터를 전송하며, 상기 엣지컴퓨팅부는 서버가 정한 임계값 기준에 따라 이상 데이터를 추출하여 위험 사전감지 로직에 따라 경보발령 등 조치를 취할 수 있다. 또한 엣지컴퓨팅부가 수집한 데이터는 서버로 전송되어 서버는 수집된 데이터에 기반하고, 기계학습 알고리즘 등을 활용하여 임계값 및 위험 사전감지 로직 기준을 수정 보완할 수 있으며, 이를 통해 반도체 공정장비의 사고 발생 이전에 해당 장비의 이상 여부를 파악하고 대응할 수 있다.The present invention relates to an accident prevention detection system that collects data from a plurality of sensors installed inside semiconductor processing equipment to detect the pre-stage of heat generation, leakage, and explosion, and identifies abnormal conditions of the equipment using an edge computing unit connected to the sensor and server. In this way, a plurality of sensors are installed in each semiconductor processing equipment unit, modularized for each individual equipment unit or process section, and data is transmitted to the edge computing unit. The edge computing unit extracts abnormal data according to the threshold standard set by the server and detects risks in advance. Depending on the logic, actions such as issuing an alarm can be taken. In addition, the data collected by the Edge Computing Department is transmitted to the server, and the server is based on the collected data. Machine learning algorithms can be used to modify and supplement the threshold and risk pre-detection logic standards, which can prevent accidents in semiconductor processing equipment. You can identify and respond to any problems with the equipment before they occur.
Description
본 발명은 반도체 가공장비의 사고예방 감지시스템 및 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 반도체 가공장비의 내부에 설치된 발열, 누출, 발화 및 폭발의 전 단계를 감지하는 복수개의 센서로 데이터를 수집하여 센서 및 서버와 유무선으로 연결된 엣지컴퓨팅부를 이용해 장비의 이상상태를 파악하고 제어하는 사고예방 감지 시스템 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to an accident prevention detection system and method for semiconductor processing equipment. More specifically, data is collected by a plurality of sensors installed inside the semiconductor processing equipment to detect all stages of heat generation, leakage, ignition, and explosion. It relates to an accident prevention detection system and method that identifies and controls abnormal states of equipment using an edge computing unit connected wired and wirelessly to a server.
반도체 가공장비는 전력, 물과 기체 등 반응용 유체를 공급받아 반도체 기판을 처리하는 공정을 진행하면서 동시에 공정부산물을 장비 외부로 내보낸다. 흔히 반도체 팹(FAB)으로 불리는 제조라인에는 공정별로 제한된 공간에 여러 대의 장비가 조밀한 간격으로 배치되며, 화재나 유독성 반응기체 등의 누출에 대비하기 위하여 각 공정별 구획단위로 천정과 바닥 또는 각 장비 단위로 위험부위의 주변 환경 안전 센서를 설치하여 화재, 가스누출 등을 모니터링한다.Semiconductor processing equipment receives reaction fluids such as power, water, and gas to process semiconductor substrates while simultaneously exporting process by-products to the outside of the equipment. A manufacturing line, commonly referred to as a semiconductor fab (FAB), has multiple pieces of equipment placed at close intervals in a limited space for each process. In order to prevent fire or leaks of toxic reaction gases, etc., each process is divided into sections on the ceiling, floor, or each corner. Environmental safety sensors are installed at each equipment level in hazardous areas to monitor fire, gas leaks, etc.
사고발생 후에 상황을 파악할 수 있는 기존의 안전 모니터링은 사전감지가 어려울 뿐 아니라 개별 센서들의 데이터를 서버가 받아서 처리하기 때문에 현장의 미세한 변화를 감지하기 어렵다. 결국 설비에 대한 사전제어와 경보 발령에 한계를 가진다.Existing safety monitoring, which can determine the situation after an accident occurs, is not only difficult to detect in advance, but also difficult to detect subtle changes in the field because the server receives and processes data from individual sensors. Ultimately, there are limits to prior control of equipment and issuing warnings.
대한민국 등록특허 10-1126706호는 [반도체 장비의 상태감시를 위한 복합 상황인지 방법 및 시스템]에 관한 것으로, 반도체 장비의 장애 요인들을 실시간 모니터링 하여 복합적인 원인에 의한 문제점 발생 시 그에 대응되는 복합 장애를 분석하여 관리자 등에게 알려주는 기술을 개시한다. 그러나 상기 발명은 각 센서에서 미리 정한 임계값 범위를 벗어난 상태만 파악한다는 한계를 가진다.Republic of Korea Patent No. 10-1126706 relates to [complex situation recognition method and system for monitoring the status of semiconductor equipment], which monitors the failure factors of semiconductor equipment in real time and detects corresponding complex failures when problems occur due to complex causes. Initiate technology to analyze and inform managers, etc. However, the above invention has the limitation of detecting only states that are outside the predetermined threshold range for each sensor.
본 발명은 개별 반도체 가공장비의 발열 및 유체 누출 가능 부위에 설치된 복수개의 센서와 상기 센서로부터 측정된 데이터를 수집하여 임계범위 초과여부를 판단하는 서버 사이에, 개별 반도체 가공장비 단위 또는 반도체 제조라인 공정구획 단위별로 데이터를 수집하고 임계값 데이터를 추출하여 미리 정한 제어로직에 따른 실행명령을 내리며 전부 또는 일부 데이터를 서버로 보내 재설정된 임계값과 제어로직을 서버로부터 받는 엣지컴퓨팅(Edge Computing)부를 포함하는, 반도체 가공장비의 사고예방 감지시스템 및 방법을 제공하고자 한다.The present invention is an individual semiconductor processing equipment unit or semiconductor manufacturing line process between a plurality of sensors installed in areas where heat or fluid leakage of individual semiconductor processing equipment is possible and a server that collects data measured from the sensors to determine whether the critical range is exceeded. Includes an edge computing unit that collects data by compartment unit, extracts threshold data, issues execution commands according to predetermined control logic, sends all or part of the data to the server, and receives reset thresholds and control logic from the server. The goal is to provide an accident prevention detection system and method for semiconductor processing equipment.
본 발명은 반도체 가공장비의 사고예방 감지 시스템으로, 상기 시스템은: 반도체 가공장비 내부의 상태 데이터 발생부에 부착되는 복수개의 센서 또는 센서모듈을 포함하는 센서부; 상기 센서부와 유무선으로 연결되어 상기 센서부로부터 비정형 데이터를 전송받아 관심 데이터를 추출하여 상기 관심 데이터가 미리 정한 임계값을 넘는 경우, 미리 정한 위험 사전감지 로직에 따른 조치를 취하고, 전송받은 상기 데이터의 일부 또는 전부를 정형화하여 게이트웨이컴퓨팅부를 경유하여 서버로 전송하는 엣지컴퓨팅부; 및 상기 엣지컴퓨팅부로부터 전달받은 데이터를 저장하며, 고유 알고리즘으로 처리하여 임계값 및 위험 사전감지 로직을 재설정하여 엣지컴퓨팅부로 재전송하는 서버를 포함하고, 상기 엣지컴퓨팅부는 상기 센서부로부터 비정형 데이터를 전달받는 데이터송수신부, 상기 미리 정한 임계값 및 상기 미리 정한 위험 사전감지 로직에 따른 조치로 상기 반도체 가공장비에 위험신호를 보내는 제어부, 및 상기 비정형 데이터를 정형화하여 서버로 전송하는 게이트웨이컴퓨팅부를 포함하며, 상기 서버에서 재설정하여 엣지컴퓨팅부로 재전송하는 임계값 및 위험 사전감지 로직은 상기 미리 정한 임계값 및 상기 미리 정한 위험 사전감지 로직을 대체하여 상기 엣지컴퓨팅부에 저장되는, 시스템을 제공한다.The present invention is an accident prevention detection system for semiconductor processing equipment, the system comprising: a sensor unit including a plurality of sensors or sensor modules attached to a state data generator inside the semiconductor processing equipment; It is connected to the sensor unit wired or wirelessly, receives unstructured data from the sensor unit, extracts data of interest, and when the data of interest exceeds a predetermined threshold, takes action according to a predetermined risk pre-detection logic and collects the received data. An edge computing unit that formalizes part or all of and transmits it to the server via the gateway computing unit; And a server that stores the data received from the edge computing unit, processes it with a unique algorithm, resets the threshold and risk pre-detection logic, and retransmits it to the edge computing unit, wherein the edge computing unit transmits unstructured data from the sensor unit. It includes a receiving data transmitting and receiving unit, a control unit that sends a danger signal to the semiconductor processing equipment by taking action according to the predetermined threshold and the predetermined risk pre-detection logic, and a gateway computing unit that formalizes the unstructured data and transmits it to a server, A system is provided in which the threshold value and risk pre-detection logic, which are reset by the server and retransmitted to the edge computing unit, are stored in the edge computing unit in place of the pre-determined threshold value and the pre-determined risk pre-detection logic.
본 발명은 또한, 상기 미리 정한 임계값 및 상기 미리 정한 위험 사전감지 로직에 따른 조치는, 상기 엣지컴퓨팅부 자체의 경보발령 조치 및 상기 서버를 통해서 상기 서버와 연결된 사용자 컴퓨터의 경보발령 조치를 더 포함하는, 시스템을 제공한다.The present invention also provides that the measures according to the predetermined threshold and the predetermined risk pre-detection logic further include an alarm issuance measure by the edge computing unit itself and an alarm issuance measure by a user computer connected to the server through the server. Provides a system that does this.
본 발명은 또한, 상기 복수개의 센서는 상기 반도체 가공장비의 전원부를 포함하는 발열부, 상기 가공장비 내부에 설치된 유체의 공급라인, 연결부, 및 상기 가공장비 내부의 폐쇄공간부에 각각 설치되는 온도센서, 기체센서, 액체센서, 및 압력센서를 포함하는, 시스템을 제공한다.The present invention also provides that the plurality of sensors include a heating unit including a power supply unit of the semiconductor processing equipment, a fluid supply line installed inside the processing equipment, a connection unit, and a temperature sensor installed in a closed space within the processing equipment. , provides a system including a gas sensor, a liquid sensor, and a pressure sensor.
본 발명은 또한, 상기 기체센서는 산소 센서, 수소 센서, 이산화탄소 센서, VOC 센서 및 암모니아센서를 포함하는, 시스템을 제공한다.The present invention also provides a system wherein the gas sensor includes an oxygen sensor, a hydrogen sensor, a carbon dioxide sensor, a VOC sensor, and an ammonia sensor.
본 발명은 또한, 상기 유체는 반도체 가공용 공정기체 및 액체를 포함하고, 상기 임계값은 상기 반도체 가공장비의 화재사고, 폭발사고 및 상기 유체의 누출 사고를 방지하기 위한 경보단계의 설정값인, 시스템을 제공한다.The present invention also provides a system wherein the fluid includes a process gas and liquid for semiconductor processing, and the threshold value is a setting value of an alarm stage to prevent fire accidents, explosion accidents, and leakage accidents of the fluid in the semiconductor processing equipment. provides.
본 발명은 또한, 상기 엣지컴퓨팅부는 데이터를 수집, 추출 및 식별하는 내부 연산장치를 포함하며, 상기 위험신호는 반도체 가공장비 자체의 경보발령 확인신호, 전원 및 유체공급 차단지시 확인신호를 포함하는, 시스템을 제공한다.The present invention also provides that the edge computing unit includes an internal computing device that collects, extracts, and identifies data, and the danger signal includes an alarm issuance confirmation signal of the semiconductor processing equipment itself, and a power and fluid supply cutoff instruction confirmation signal, Provides a system.
본 발명은 또한, 상기 엣지컴퓨팅부는 하나 이상의 상기 반도체 가공장비와 서로 데이터를 주고받는, 시스템을 제공한다.The present invention also provides a system in which the edge computing unit exchanges data with one or more of the semiconductor processing equipment.
본 발명은 또한, 상기 게이트웨이컴퓨팅부는 비정형 데이터를 CSV 파일로 정형화하는, 시스템을 제공한다.The present invention also provides a system in which the gateway computing unit formalizes unstructured data into a CSV file.
본 발명은 또한, 상기 서버는 상기 엣지컴퓨팅부로부터 전달받은 데이터를 저장하는 데이터베이스를 구비하며, 상기 고유 알고리즘은 기계학습을 통해 최적값으로 임계값 및 위험 사전감지 로직을 재설정하는, 시스템을 제공한다.The present invention also provides a system in which the server has a database that stores data received from the edge computing unit, and the unique algorithm resets the threshold and risk pre-detection logic to optimal values through machine learning. .
본 발명은 또한, 반도체 가공장비의 사고예방 감지 방법으로, 상기 방법은: 엣지컴퓨팅부에서 반도체 가공장비 내부의 상태 데이터 발생부에 부착되는 복수개의 센서 또는 센서모듈을 포함하는 센서부로부터 데이터를 수집하는 단계; 엣지컴퓨팅부에서 수집된 비정형 데이터로부터 관심데이터를 추출하는 단계; 엣지컴퓨팅부의 데이터별 임계값 및 위험 사전감시 로직을 최신값으로 미리 정하는 단계; 상기 추출된 관심데이터가 상기 정한 임계값을 넘는 경우, 엣지컴퓨팅부에서 미리 정한 위험 사전감지 로직에 따른 조치를 취하는 단계; 엣지컴퓨팅부에서 전송받은 상기 데이터의 일부 또는 전부를 정형화하여 게이트웨이컴퓨팅부를 경유하여 서버로 전송하는 단계; 및 서버에서 상기 엣지컴퓨팅부로부터 전달받은 데이터를 저장하며, 고유 알고리즘으로 처리하여 임계값 및 위험 사전감지 로직을 재설정하여 엣지컴퓨팅부로 재전송하는 단계를 포함하고, 상기 엣지컴퓨팅부는 상기 센서부로부터 비정형 데이터를 전달받는 데이터송수신부, 상기 미리 정한 임계값 및 상기 미리 정한 위험 사전감지 로직에 따른 조치로 상기 반도체 가공장비에 위험신호를 보내는 제어부, 및 상기 비정형 데이터를 정형화하여 서버로 전송하는 게이트웨이컴퓨팅부를 포함하며, 상기 서버에서 재설정하여 엣지컴퓨팅부로 재전송하는 임계값 및 위험 사전감지 로직은 상기 미리 정한 임계값 및 상기 미리 정한 위험 사전감지 로직을 대체하여 상기 엣지컴퓨팅부에 저장되는, 방법을 제공한다.The present invention also provides a method for detecting and preventing accidents in semiconductor processing equipment, the method comprising: collecting data from a sensor unit including a plurality of sensors or sensor modules attached to a state data generation unit inside the semiconductor processing equipment in the edge computing unit. steps; Extracting data of interest from unstructured data collected by the edge computing unit; A step of pre-setting the threshold value and risk preliminary monitoring logic for each data of the edge computing department to the latest value; If the extracted data of interest exceeds the predetermined threshold, taking action according to a risk pre-detection logic predetermined by the edge computing unit; Formalizing some or all of the data received from the edge computing unit and transmitting it to the server via the gateway computing unit; And storing the data received from the edge computing unit in a server, processing it with a unique algorithm, resetting the threshold and risk pre-detection logic, and retransmitting it to the edge computing unit, wherein the edge computing unit receives unstructured data from the sensor unit. It includes a data transmitting and receiving unit that receives the data, a control unit that sends a danger signal to the semiconductor processing equipment by taking action according to the predetermined threshold and the predetermined risk pre-detection logic, and a gateway computing unit that formalizes the unstructured data and transmits it to a server. In addition, the threshold value and risk pre-detection logic that are reset by the server and retransmitted to the edge computing unit are stored in the edge computing unit in place of the pre-determined threshold value and the pre-determined risk pre-detection logic. A method is provided.
본 발명은 또한, 상기 게이트웨이컴퓨팅부는 비정형 데이터를 CSV 파일로 정형화하는, 방법을 제공한다.The present invention also provides a method for the gateway computing unit to formalize unstructured data into a CSV file.
본 발명은 또한, 상기 미리 정한 임계값 및 상기 미리 정한 위험 사전감지 로직에 따른 조치는, 상기 엣지컴퓨팅부 자체의 경보발령 조치 및 상기 서버를 통해서 상기 서버와 연결된 사용자 컴퓨터의 경보발령 조치를 더 포함하고, 상기 복수개의 센서는 상기 반도체 가공장비의 전원부를 포함하는 발열부, 상기 가공장비 내부에 설치된 유체의 공급라인, 연결부, 및 상기 가공장비 내부의 폐쇄공간부에 각각 설치되는 온도센서, 기체센서, 액체센서, 및 압력센서를 포함하며, 상기 유체는 반도체 가공용 공정기체 및 액체를 포함하고, 상기 임계값은 상기 반도체 가공장비의 화재사고, 폭발사고 및 상기 유체의 누출 사고를 방지하기 위한 경보단계의 설정값인, 방법을 제공한다.The present invention also provides that the measures according to the predetermined threshold and the predetermined risk pre-detection logic further include an alarm issuance measure by the edge computing unit itself and an alarm issuance measure by a user computer connected to the server through the server. And, the plurality of sensors include a heating unit including a power source of the semiconductor processing equipment, a fluid supply line installed inside the processing equipment, a connection portion, and a temperature sensor and gas sensor respectively installed in the closed space inside the processing equipment. , a liquid sensor, and a pressure sensor, wherein the fluid includes a process gas and liquid for semiconductor processing, and the threshold value is an alarm step to prevent fire accidents, explosion accidents, and leakage accidents of the fluid in the semiconductor processing equipment. Provides a method that is the setting value of .
본 발명은 또한, 상기 기체센서는 산소 센서, 수소 센서, 이산화탄소 센서, VOC 센서 및 암모니아센서를 포함하는, 방법을 제공한다.The present invention also provides a method wherein the gas sensor includes an oxygen sensor, a hydrogen sensor, a carbon dioxide sensor, a VOC sensor, and an ammonia sensor.
본 발명은 또한, 상기 엣지컴퓨팅부는 데이터를 수집, 추출 및 식별하는 내부 연산장치를 포함하며, 상기 위험신호는 반도체 가공장비 자체의 경보발령 확인신호, 전원 및 유체공급 차단지시 확인신호를 포함하고, 하나 이상의 상기 반도체 가공장비와 서로 데이터를 주고받으며, 상기 서버는 상기 엣지컴퓨팅부로부터 전달받은 데이터를 저장하는 데이터베이스를 구비하며, 상기 고유 알고리즘은 기계학습을 통해 최적값으로 임계값 및 위험 사전감지 로직을 재설정하는, 방법을 제공한다.In the present invention, the edge computing unit includes an internal computing device that collects, extracts, and identifies data, and the danger signal includes an alarm warning confirmation signal of the semiconductor processing equipment itself and a power and fluid supply cutoff instruction confirmation signal, Data is exchanged with one or more of the semiconductor processing equipment, and the server has a database that stores data received from the edge computing unit, and the unique algorithm optimizes the threshold value and risk pre-detection logic through machine learning. Provides a method to reset .
본 발명의 반도체 가공장비의 사고예방 감지시스템은 반도체 가공장비 단위로 복수개의 센서를 설치하고 개별 장비 단위 또는 공정 구획별로 모듈화하여 엣지컴퓨팅부로 데이터를 전송하며, 상기 엣지컴퓨팅부는 서버가 정한 임계값 기준에 따라 이상 데이터를 추출하여 위험 사전감지 로직에 따라 경보발령 등 조치를 취할 수 있다. 또한 엣지컴퓨팅부가 수집한 데이터는 서버로 전송되어 서버는 수집된 데이터에 기반하고, 기계학습 알고리즘 등을 활용하여 임계값 및 위험 사전감지 로직 기준을 수정 보완할 수 있으며, 이를 통해 반도체 공정장비의 사고 발생 이전에 해당 장비의 이상 여부를 파악하고 대응할 수 있다.The accident prevention detection system for semiconductor processing equipment of the present invention installs a plurality of sensors in each semiconductor processing equipment unit, modularizes them for each individual equipment unit or process section, and transmits data to the edge computing unit. The edge computing unit monitors the threshold value set by the server. Accordingly, abnormal data can be extracted and measures such as issuing an alarm can be taken according to the logic of prior risk detection. In addition, the data collected by the Edge Computing Department is transmitted to the server, and the server is based on the collected data. Machine learning algorithms can be used to modify and supplement the threshold and risk pre-detection logic standards, which can prevent accidents in semiconductor processing equipment. You can identify and respond to any problems with the equipment before they occur.
도 1은 본 발명의 한 구현예에 따른, 반도체 가공장비의 사고예방 감지 시스템을 나타내는 개념도이다.
도 2는 본 발명의 한 구현예에 따른, 반도체 가공장비의 사고예방 감지 시스템의 엣지컴퓨팅부 구성을 나타내는 개념도이다.
도 3은 본 발명의 한 구현예에 따른, 복수개 반도체 가공장비와 데이터를 주고받는 엣지컴퓨팅부를 구비한 사고예방 감지 시스템을 나타내는 개념도이다.
도 4는 본 발명의 한 구현예에 따른, 반도체 가공장비의 사고예방 감지 방법을 나타내는 순서도이다.1 is a conceptual diagram showing an accident prevention detection system for semiconductor processing equipment according to an embodiment of the present invention.
Figure 2 is a conceptual diagram showing the configuration of an edge computing unit of an accident prevention detection system for semiconductor processing equipment according to an embodiment of the present invention.
Figure 3 is a conceptual diagram showing an accident prevention detection system including an edge computing unit that exchanges data with a plurality of semiconductor processing equipment, according to an embodiment of the present invention.
Figure 4 is a flowchart showing an accident prevention detection method for semiconductor processing equipment according to an embodiment of the present invention.
본 발명의 상세한 설명에 앞서, 이하에서 설명되는 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니 된다. 따라서, 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일실시예에 불과할 뿐이고 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다. 여기서, 본 발명의 실시 형태를 설명하기 위한 도면에 있어서, 동일한 기능을 갖는 것은 동일한 부호를 붙이고, 그에 대한 상세한 설명은 생략하기로 한다. 이하 도면을 참조하여 본 발명을 상세히 설명한다.Prior to the detailed description of the present invention, terms or words used in the specification and claims described below should not be construed as limited to their ordinary or dictionary meanings. Therefore, the embodiments described in this specification and the configurations shown in the drawings are only one of the most preferred embodiments of the present invention and do not represent the entire technical idea of the present invention, so at the time of filing the present application, various alternatives are available. It should be understood that equivalents and variations may exist. Here, in the drawings for explaining embodiments of the present invention, parts having the same function are given the same reference numerals, and detailed description thereof will be omitted. The present invention will be described in detail below with reference to the drawings.
도 1은 본 발명의 한 구현예에 따른, 반도체 가공장비의 사고예방 감지 시스템을 나타내는 개념도이다. 본 발명은 반도체 가공장비의 사고예방 감지 시스템으로, 상기 시스템은: 반도체 가공장비(200) 내부의 상태 데이터 발생부에 부착되는 복수개의 센서(211) 또는 센서모듈을 포함하는 센서부(210); 상기 센서부(210)와 유무선으로 연결되어 상기 센서부(210)로부터 비정형 데이터를 전송받아 관심 데이터를 추출하여 상기 관심 데이터가 미리 정한 임계값을 넘는 경우, 미리 정한 위험 사전감지 로직에 따른 조치를 취하고, 전송받은 상기 데이터의 일부 또는 전부를 정형화하여 게이트웨이컴퓨팅부(130)를 경유하여 서버(300)로 전송하는 엣지컴퓨팅부(100); 및 상기 엣지컴퓨팅부(100)로부터 전달받은 데이터를 저장하며, 고유 알고리즘으로 처리하여 임계값 및 위험 사전감지 로직을 재설정하여 엣지컴퓨팅부(100)로 재전송하는 서버(300)를 포함한다.1 is a conceptual diagram showing an accident prevention detection system for semiconductor processing equipment according to an embodiment of the present invention. The present invention is an accident prevention detection system for semiconductor processing equipment, the system comprising: a sensor unit 210 including a plurality of sensors 211 or sensor modules attached to a state data generator inside the semiconductor processing equipment 200; It is connected to the sensor unit 210 by wire or wirelessly, receives unstructured data from the sensor unit 210, extracts data of interest, and when the data of interest exceeds a predetermined threshold, measures are taken according to a predetermined risk pre-detection logic. an edge computing unit 100 that takes, formats some or all of the received data, and transmits it to the server 300 via the gateway computing unit 130; And a server 300 that stores the data received from the edge computing unit 100, processes it with a unique algorithm, resets the threshold and risk pre-detection logic, and retransmits it to the edge computing unit 100.
본 발명의 일 구현예에서, 상기 엣지컴퓨팅부(100)는 상기 센서부(210)로부터 비정형 데이터를 전달받는 데이터송수진부(110), 상기 미리 정한 임계값 및 상기 미리 정한 위험 사전감지 로직에 따른 조치로 상기 반도체 가공장비(200)에 위험신호를 보내는 제어부(120), 및 상기 비정형 데이터를 정형화하여 서버(300)로 전송하는 게이트웨이컴퓨팅부(130)를 포함하며, 상기 서버(300)에서 재설정하여 엣지컴퓨팅부(100)로 재전송하는 임계값 및 위험 사전감지 로직은 상기 미리 정한 임계값 및 상기 미리 정한 위험 사전감지 로직을 대체하여 상기 엣지컴퓨팅부(100)에 저장한다. 본 발명의 일 구현예에서 상기 미리 정한 임계값 및 상기 미리 정한 위험 사전감지 로직에 따른 조치는, 상기 엣지컴퓨팅부(100) 자체의 경보발령 조치 및 상기 서버(300)를 통해서 상기 서버(300)와 연결된 사용자 컴퓨터의 경보발령 조치를 더 포함할 수 있다.In one implementation of the present invention, the edge computing unit 100 includes a data transmitting and receiving unit 110 that receives unstructured data from the sensor unit 210, and transmits and receives data according to the predetermined threshold and the predetermined risk prior detection logic. It includes a control unit 120 that sends a danger signal to the semiconductor processing equipment 200 as an action, and a gateway computing unit 130 that formalizes the unstructured data and transmits it to the server 300, and resets the data in the server 300. The threshold value and risk pre-detection logic that are retransmitted to the edge computing unit 100 are stored in the edge computing unit 100 in place of the pre-determined threshold value and the pre-determined risk pre-detection logic. In one implementation of the present invention, the measures according to the predetermined threshold and the predetermined risk pre-detection logic are the alarm issuing measures of the edge computing unit 100 itself and the server 300 through the server 300. It may further include an alarm issuing action on the user's computer connected to the.
한 양태에서 본 발명은 반도체 가공장비(200)의 위험 감지 시스템이다. 반도체 가공장비(200)는 반도체 제조 설비로 웨이퍼의 가공설비와 패키징을 위한 조립설비 및 웨이퍼, 패키징 형태의 테스트 설비 및 이들 설비를 지원하는 부속장치를 말한다. 본 발명의 시스템은 반도체 제조 설비의 실시간 환경안전 모니터링을 수행할 수 있다. 상기 반도체 제조 설비에는 복수개의 센서(211) 또는 센서모듈을 포함하는 센서부(210)가 설치되어 제조 설비에 온도, 습도, 연기, 가스, 유기물 누출 등을 실시간으로 감지하고, 이를 엣지컴퓨팅부(100)로 전달하여 제조 설비 현장의 환경을 모니터링하고 위험상황에 경보를 발명하고 전원과 설비 유틸리티를 차단할 수 있다. 본 발명의 일 구현예에서 상기 복수개의 센서(211)는 상기 반도체 가공장비(200)의 전원부를 포함하는 발열부, 상기 가공장비(200) 내부에 설치된 유체의 공급라인, 연결부, 및 상기 가공장비(200) 내부의 폐쇄공간부에 각각 설치되는 온도센서, 기체센서, 액체센서, 및 압력센서를 포함할 수 있다.In one aspect, the present invention is a hazard detection system for semiconductor processing equipment 200. Semiconductor processing equipment 200 is a semiconductor manufacturing facility that includes wafer processing facilities, assembly facilities for packaging, wafer and packaging type test facilities, and auxiliary devices that support these facilities. The system of the present invention can perform real-time environmental safety monitoring of semiconductor manufacturing facilities. The semiconductor manufacturing facility is equipped with a sensor unit 210 including a plurality of sensors 211 or sensor modules to detect temperature, humidity, smoke, gas, organic leaks, etc. in the manufacturing facility in real time, and sends them to the edge computing unit ( 100) to monitor the environment at the manufacturing facility site, create an alarm in a dangerous situation, and cut off power and facility utilities. In one embodiment of the present invention, the plurality of sensors 211 include a heating unit including a power source of the semiconductor processing equipment 200, a fluid supply line installed inside the processing equipment 200, a connection unit, and the processing equipment. (200) It may include a temperature sensor, a gas sensor, a liquid sensor, and a pressure sensor each installed in the internal closed space.
도 2는 본 발명의 한 구현예에 따른, 반도체 가공장비(200~202)의 사고예방 감지 시스템의 엣지컴퓨팅부(100) 구성을 나타내는 개념도이다. 본 발명의 일 구현예에서, 센서 또는 센서모듈을 포함하는 센서부(210)에서 수집된 비정형 데이터를 엣지컴퓨팅부(100)에서 받는다. 엣지컴퓨팅부(100)는 센서부(210) 및 각 장비의 제어시스템과 유무선으로 연결되는 데이터송수진부(110), 미리 정한 임계값과 위험 사전감지 로직으로 제어가 가능한 제어부(120), 및 센서부(210)에서 받은 데이터를 정형화하여 서버(300)로 전달하는 게이트웨이컴퓨팅부(130)를 포함한다. 본 발명의 일 구현예에서, 엣지컴퓨팅부(100)는 분산된 실시간 대응이 가능하여 데이터를 받은 위치에서 직접 처리하고, 정형화된 데이터를 서버(300)로 업로드한다. 분산된 각 위치에서 데이터를 처리하므로 엣지컴퓨팅부(100)는 임계값 감지에 따른 위험 사전감지 로직 적용과 데이터의 변화를 감지하여 사전 조치를 할 수 있고, 서버(300)는 업로드된 데이터를 이용하여 조치의 기준이 되는 데이터의 임계값을 수정하고 보완할 수 있다.Figure 2 is a conceptual diagram showing the configuration of the edge computing unit 100 of the accident prevention detection system for semiconductor processing equipment 200 to 202 according to an embodiment of the present invention. In one implementation of the present invention, unstructured data collected from the sensor unit 210 including a sensor or sensor module is received from the edge computing unit 100. The edge computing unit 100 includes a data transmission and reception unit 110 that is connected wired and wirelessly to the sensor unit 210 and the control system of each equipment, a control unit 120 that can be controlled with a predetermined threshold and risk detection logic, and a sensor. It includes a gateway computing unit 130 that formalizes the data received from the unit 210 and transmits it to the server 300. In one implementation of the present invention, the edge computing unit 100 is capable of distributed real-time response, processes data directly at the location where it is received, and uploads the standardized data to the server 300. Since data is processed at each distributed location, the edge computing unit 100 can apply risk pre-detection logic according to threshold detection and detect changes in data to take proactive measures, and the server 300 uses uploaded data. By doing so, the threshold value of data that becomes the basis for action can be modified and supplemented.
본 발명의 서버(300)는 복수개의 엣지컴퓨팅부(100)로부터 받은 데이터를 저장하고, 경보 발생 이력과 데이터 트렌드 변화 및 전체 데이터들의 비교 분석을 통해 데이터를 기계학습(Machine Learning)시키며, 위험 사전감지 로직을 업데이트한다. 기계학습을 통해 만들어진 위험 사전감지 로직은 다시 엣지컴퓨팅부(100)로 전송 되어 새로운 임계값으로 데이터 변화에 대한 제어를 하게 된다. 또한, 엣지컴퓨팅부(100)에서 데이터를 설비의 제어 시스템으로 직접 전송하여 기존의 설비 파라미터 모니터링 시스템과 연결하여 설비 제어를 할 수 있다. 본 발명의 일 구현예에서, 상기 유체는 반도체 가공용 공정기체 및 액체를 포함하고, 상기 임계값은 상기 상기 반도체 가공장비(200~202)의 화재사고, 폭발사고 및 상기 유체의 누출 사고를 방지하기 위한 경보단계의 설정값이다. 본 발명의 상기 기체센서는 반도체 가공장비의 화재 및 폭발 사고 등에서 발생할 수 있는 기체들을 감지할 수 있으며, 한 구현예에서 산소 센서, 수소 센서, 이산화탄소 센서, VOC 센서 및 암모니아센서를 포함한다. 본 발명의 일 구현예에서, 상기 엣지컴퓨팅부(100)는 데이터를 수집, 추출 및 식별하는 내부 연산장치를 포함하며, 상기 위험신호는 반도체 가공장비(200~202) 자체의 경보발령 확인신호, 전원 및 유체공급 차단지시 확인신호를 포함한다.The server 300 of the present invention stores data received from a plurality of edge computing units 100, machine learns the data through alarm occurrence history, data trend changes, and comparative analysis of all data, and creates a risk dictionary. Update detection logic. The risk pre-detection logic created through machine learning is transmitted back to the edge computing unit 100 to control data changes with a new threshold. In addition, data can be directly transmitted from the edge computing unit 100 to the facility control system and connected to an existing facility parameter monitoring system to control the facility. In one embodiment of the present invention, the fluid includes a process gas and liquid for semiconductor processing, and the threshold value is set to prevent fire accidents, explosion accidents, and leakage accidents of the fluid in the semiconductor processing equipment 200 to 202. This is the setting value of the alarm level. The gas sensor of the present invention can detect gases that may occur in fires and explosions of semiconductor processing equipment, and in one embodiment includes an oxygen sensor, a hydrogen sensor, a carbon dioxide sensor, a VOC sensor, and an ammonia sensor. In one embodiment of the present invention, the edge computing unit 100 includes an internal operation device that collects, extracts, and identifies data, and the danger signal is an alarm issuance confirmation signal of the semiconductor processing equipment 200 to 202 itself, Includes confirmation signals indicating power and fluid supply interruption.
도 3은 본 발명의 한 구현예에 따른, 복수개 반도체 가공장비(200~202)와 데이터를 주고받는 엣지컴퓨팅부(100)를 구비한 사고예방 감지 시스템을 나타내는 개념도이다. 본 발명의 일 구현예에서, 상기 엣지컴퓨팅부(100)는 하나 이상의 상기 반도체 가공장비(200~202)와 서로 데이터를 주고받는다. 본 발명의 상기 반도체 가공장비(200~202)의 위험 사전 감지 시스템은 센서부(210), 엣지컴퓨팅부(100) 및 서버(300)를 포함한다. 또한, 상기 센서부(210)는 복수개의 온도센서, 압력센서와 공정기체 감지센서 및 센서모듈을 포함하며, 엣지디바이스(Edge Device)로 불리기도 한다. 센서에서 발생한 데이터는 엣지컴퓨팅부(100)로 수집되어 처리되며 데이터의 전부 또는 일부는 게이트웨이컴퓨팅부(130)를 경유하여 서버(300)로 전송 또는 업로드된다. 상기 서버(300)는 상기 복수개의 엣지컴퓨팅부(100)가 유선 또는 무선으로 연결되는 클라우드 서버(300)(Cloud Server)일 수 있으며, 게이트웨이컴퓨팅부(130)를 통해 업로드된 데이터를 기계학습(Machine Learning) 등의 방법으로 분석하여 임계값 및 위험 사전감지 로직 등에 대한 기준을 실시간으로 엣지컴퓨팅부(100)로 전달한다. 본 발명의 센서 및 센서모듈로는 소형 모듈을 사용하는 것이 바람직하며, 한 구현예에서 반도체의 전원부, 가공용 유체의 배관 및 연결부 등에 부착할 수 있는 부착형 모듈, 이동이 가능한 마우스 로봇 등의 라인 이동형 모듈 및 마이크로 cctv와 같은 소형 카메라 모듈을 사용할 수 있다. 상기 센서는 사물인터넷(IoT) 센서일 수 있으며 상기 사물인터넷 지원 네트워크에 엣지컴퓨팅부(100)가 분산된 처리능력을 추가하여, 수집된 데이터를 추출하여 서버(300)의 기준에 따른 명령을 수행하고 전부 또는 일부 데이터를 게이트웨이컴퓨팅부를 경유하여 서버(300)로 전송 또는 업로드한다. 반도체 가공장비(200~202)에 복수개의 센서(211)와 유무선으로 연결된 엣지컴퓨팅부(100)를 모듈박스 형태로 설치하고, 상기 엣지컴퓨팅부(100)와 연계된 복수개의 센서(211)를 반도체 가공장비(200~202)의 내부의 필요한 위치마다 설치할 수 있다. 상기 센서는 실시간으로 반도체 가공장비(200~202)의 측정값 변화를 감지하여 실시간으로 데이터를 전송한다. 본 발명의 센서는 반도제 제조 설비의 다양한 변화를 감지할 수 있도록, 온도, 압력, 습도, 휘발성 유기화합물을 포함한 각종 가스를 감지한다. 상기 센서의 데이터는 엣지컴퓨팅부(100)로 전송되고, 전송되는 데이터는 정형화된 데이터로 변환되어 클라우드 서버(300)로 업로드될 수 있다.Figure 3 is a conceptual diagram showing an accident prevention detection system including an edge computing unit 100 that exchanges data with a plurality of semiconductor processing equipment 200 to 202 according to an embodiment of the present invention. In one embodiment of the present invention, the edge computing unit 100 exchanges data with one or more of the semiconductor processing equipment 200 to 202. The risk preliminary detection system for the semiconductor processing equipment 200 to 202 of the present invention includes a sensor unit 210, an edge computing unit 100, and a server 300. In addition, the sensor unit 210 includes a plurality of temperature sensors, pressure sensors, process gas detection sensors, and sensor modules, and is also called an edge device. Data generated from the sensor is collected and processed by the edge computing unit 100, and all or part of the data is transmitted or uploaded to the server 300 via the gateway computing unit 130. The server 300 may be a cloud server 300 to which the plurality of edge computing units 100 are connected wired or wirelessly, and data uploaded through the gateway computing unit 130 can be used for machine learning ( It is analyzed using methods such as Machine Learning and the standards for threshold values and risk pre-detection logic are transmitted to the edge computing unit 100 in real time. It is preferable to use a small module as the sensor and sensor module of the present invention, and in one embodiment, an attachable module that can be attached to the power supply of a semiconductor, a piping and connection part of a processing fluid, etc., and a line moving type such as a movable mouse robot. Small camera modules such as modules and micro CCTV can be used. The sensor may be an Internet of Things (IoT) sensor, and the edge computing unit 100 adds distributed processing capabilities to the IoT support network to extract collected data and execute commands according to the standards of the server 300. And all or part of the data is transmitted or uploaded to the server 300 via the gateway computing unit. An edge computing unit 100 connected wired or wirelessly to a plurality of sensors 211 is installed in the semiconductor processing equipment 200 to 202 in the form of a module box, and a plurality of sensors 211 connected to the edge computing unit 100 are installed. It can be installed at any necessary location inside the semiconductor processing equipment (200-202). The sensor detects changes in measurement values of the semiconductor processing equipment (200 to 202) in real time and transmits data in real time. The sensor of the present invention detects various gases, including temperature, pressure, humidity, and volatile organic compounds, so as to detect various changes in semiconductor manufacturing facilities. Data from the sensor is transmitted to the edge computing unit 100, and the transmitted data can be converted into standardized data and uploaded to the cloud server 300.
상기 복수개의 센서(211)는 엣지컴퓨팅부(100)와 일체로 구성되어 설치되거나 분리되어 설치될 수 있으며, 엣지컴퓨팅부(100)는 센서로부터 전송받은 측정 데이터를 유무선 통신으로 게이트웨이컴퓨팅부(130)로 전송한다. 전송 간격은 엣지컴퓨팅부(100)에서 조정할 수 있으며, 수집된 데이터는 정형화된 데이터로 변환되어 유무선망을 통해 게이트웨이컴퓨팅부(130)로 전송될 수 있다. 상기 센서가 측정하여 엣지컴퓨팅부(100)로 수집된 데이터 값은 엣지컴퓨팅부(100)에서 서버(300)가 정한 종전의 위험 사전감지 로직에 따라 임계값 기준과 비교하여 경보 발생, 가동중지 등 조치를 취할 수 있다.The plurality of sensors 211 may be installed integrally with the edge computing unit 100 or may be installed separately. The edge computing unit 100 transmits the measurement data received from the sensor to the gateway computing unit 130 through wired or wireless communication. ) and send it to The transmission interval can be adjusted in the edge computing unit 100, and the collected data can be converted into standardized data and transmitted to the gateway computing unit 130 through a wired or wireless network. The data value measured by the sensor and collected by the edge computing unit 100 is compared with a threshold standard according to the previous risk pre-detection logic determined by the server 300 in the edge computing unit 100 to generate an alarm, stop operation, etc. Action can be taken.
본 발명의 상기 엣지컴퓨팅부(100)는 각 센서 또는 센서모듈에서 수집된 데이터를 정형화하고 가공 및 분석하여 경보발생 또는 가동중지를 함은 물론, 게이트웨이컴퓨팅부(130)를 통해 서버(300)로 전부 또는 일부 데이터를 전송할 수 있다. 상기 엣지컴퓨팅부(100)는 연산장치, 저장장치, 작업지시장치 및 디스플레이로 구성될 수 있으므로 일종의 소형 컴퓨터 시스템이며, 일반적인 인터넷기능과 상용 OS를 사용하여 구동될 수 있다. 상기 디스플레이는 입력기능이 내제된 터치 패널타입을 사용할 수 있다. 한 구현예에서 상기 엣지컴퓨팅부(100)는 센서에서 수신한 비정형 데이터를 정형화하여 메시지 및 그래프로 변환하고 이를 표시하는 기능을 수행한다. 엣지컴퓨팅부(100)는 변환된 결과값과 센서에서 전송된 데이터를 묶음 형태로 형성하며, 서버(300)로 전송할 수 있다. 엣지컴퓨팅부(100)는 수신한 데이터에 대해 미리 정한 기준에 맞춰 이상 유무를 판단할 수 있다. 상기 기준은 개발자가 수동으로 업로드 또는 업데이트 할 수 있으며, 또한 서버(300)에서 기계학습을 통해 새로운 값으로 변환하여 엣지컴퓨팅부(100)로 전송할 수 있다. 한 구현에에서 상기 엣지컴퓨팅부(100)는 인터넷 기반의 원격 접속 및 원격 제어기능을 가지며, 외부에서 제어가 가능하고 저장장치에 데이터를 보관할 수 있다.The edge computing unit 100 of the present invention formalizes, processes, and analyzes the data collected from each sensor or sensor module to generate an alarm or stop operation, and also sends the data to the server 300 through the gateway computing unit 130. All or part of the data can be transmitted. The edge computing unit 100 is a type of small computer system because it can be composed of an arithmetic device, a storage device, a work instruction device, and a display, and can be driven using general Internet functions and a commercial OS. The display may use a touch panel type with a built-in input function. In one implementation, the edge computing unit 100 performs the function of formatting unstructured data received from a sensor, converting it into messages and graphs, and displaying them. The edge computing unit 100 forms the converted result value and the data transmitted from the sensor into a bundle and can transmit it to the server 300. The edge computing unit 100 can determine whether there is an abnormality in the received data according to a predetermined standard. The above standards can be manually uploaded or updated by the developer, and the server 300 can convert them into new values through machine learning and transmit them to the edge computing unit 100. In one implementation, the edge computing unit 100 has Internet-based remote access and remote control functions, can be controlled from the outside, and can store data in a storage device.
본 발명의 서버(300)는 클라우드 서버일 수 있고, 게이트웨이컴퓨팅부(130)를 통해 업로드된 빅데이터를 가공하여 반도체 가공장비(200~202)의 이상 유무를 감지하며, 그 상태를 데이터화해서 제어할 수 있고, 상기 데이터를 영상장치와 연계하여 영상화할 수 있다. 즉, 서버(300)는 상기 게이트웨이컴퓨팅부(130)를 경유해 업로드된 빅테이터를 저장하고, 기계학습을 통해 인공지능(AI) 기반 임계값 기준 생성기능을 가지며, 그 결과를 엣지컴퓨팅부(100)로 전달하여 제어할 수 있다. 상기 서버(300)는 사용자의 시스템과 연결되어, 반도체 가공장비(200~202)의 이상 상태와 엣지컴퓨팅부(100)의 긴급 조치 내용을 사용자에게 알릴 수 있다. 본 발명의 한 구현예에서 상기 게이트웨이컴퓨팅부는 비정형 데이터를 CSV 파일로 정형화할 수 있다. 상기 CSV 파일은 CSV(comma-separated values)는 몇 가지 필드를 쉼표(,)로 구분한 텍스트 데이터 및 텍스트 파일이다.The server 300 of the present invention may be a cloud server, processes big data uploaded through the gateway computing unit 130, detects abnormalities in the semiconductor processing equipment 200 to 202, and converts the status into data for control. This can be done, and the data can be imaged in conjunction with an imaging device. That is, the server 300 stores big data uploaded via the gateway computing unit 130, has an artificial intelligence (AI)-based threshold standard generation function through machine learning, and sends the results to the edge computing unit ( 100) and can be controlled. The server 300 is connected to the user's system and can inform the user of abnormal conditions of the semiconductor processing equipment 200 to 202 and emergency measures taken by the edge computing unit 100. In one implementation of the present invention, the gateway computing unit can formalize unstructured data into a CSV file. The CSV file CSV (comma-separated values) is text data and text file in which several fields are separated by commas (,).
도 4는 본 발명의 한 구현예에 따른, 반도체 가공장비(200~202)의 사고예방 감지 방법을 나타내는 순서도이다. 본 발명은 반도체 가공장비(200~202)의 사고예방 감지 방법으로, 상기 방법은: 엣지컴퓨팅부(100)에서 반도체 가공장비(200~202) 내부의 상태 데이터 발생부에 부착되는 복수개의 센서(211) 또는 센서모듈을 포함하는 센서부(210)로부터 데이터를 수집하는 단계; 엣지컴퓨팅부(100)에서 수집된 비정형 데이터로부터 관심데이터를 추출하는 단계; 엣지컴퓨팅부(100)의 데이터별 임계값 및 위험 사전감시 로직을 최신값으로 미리 정하는 단계; 상기 추출된 관심데이터가 상기 정한 임계값을 넘는 경우, 엣지컴퓨팅부(100)에서 미리 정한 위험 사전감지 로직에 따른 조치를 취하는 단계; 엣지컴퓨팅부(100)에서 전송받은 상기 데이터의 일부 또는 전부를 정형화하여 게이트웨이컴퓨팅부(130)를 경유하여 서버(300)로 전송하는 단계; 및 서버(300)에서 상기 엣지컴퓨팅부(100)로부터 전달받은 데이터를 저장하며, 고유 알고리즘으로 처리하여 임계값 및 위험 사전감지 로직을 재설정하여 엣지컴퓨팅부(100)로 재전송하는 단계를 포함한다. 본 발명의 일 구현예에서, 상기 엣지컴퓨팅부(100)는 상기 센서부(210)로부터 비정형 데이터를 전달받는 데이터송수진부(110), 상기 미리 정한 임계값 및 상기 미리 정한 위험 사전감지 로직에 따른 조치로 상기 반도체 가공장비(200~202)에 위험신호를 보내는 제어부(120), 및 상기 비정형 데이터를 정형화하여 서버(300)로 전송하는 게이트웨이컴퓨팅부(130)를 포함하며, 상기 서버(300)에서 재설정하여 엣지컴퓨팅부(100)로 재전송하는 임계값 및 위험 사전감지 로직은 상기 미리 정한 임계값 및 상기 미리 정한 위험 사전감지 로직을 대체하여 상기 엣지컴퓨팅부(100)에 저장된다.Figure 4 is a flowchart showing an accident prevention detection method for semiconductor processing equipment (200 to 202) according to an embodiment of the present invention. The present invention is an accident prevention detection method for semiconductor processing equipment (200-202), which includes: a plurality of sensors ( 211) or collecting data from the sensor unit 210 including a sensor module; Extracting data of interest from unstructured data collected by the edge computing unit 100; Step of pre-setting the threshold value and risk preliminary monitoring logic for each data of the edge computing unit 100 to the latest value; If the extracted data of interest exceeds the predetermined threshold, taking action according to a risk pre-detection logic predetermined by the edge computing unit 100; Formalizing part or all of the data transmitted from the edge computing unit 100 and transmitting it to the server 300 via the gateway computing unit 130; And storing the data received from the edge computing unit 100 in the server 300, processing it with a unique algorithm, resetting the threshold and risk pre-detection logic, and retransmitting it to the edge computing unit 100. In one implementation of the present invention, the edge computing unit 100 includes a data transmitting and receiving unit 110 that receives unstructured data from the sensor unit 210, and transmits and receives data according to the predetermined threshold and the predetermined risk prior detection logic. It includes a control unit 120 that sends a danger signal to the semiconductor processing equipment 200 to 202 as an action, and a gateway computing unit 130 that formalizes the unstructured data and transmits it to the server 300, and the server 300 The threshold value and risk pre-detection logic that are reset and retransmitted to the edge computing unit 100 are stored in the edge computing unit 100, replacing the pre-determined threshold value and the pre-determined risk pre-detection logic.
본 발명의 일 구현예에서, 상기 미리 정한 임계값 및 상기 미리 정한 위험 사전감지 로직에 따른 조치는, 상기 엣지컴퓨팅부(100) 자체의 경보발령 조치 및 상기 서버(300)를 통해서 상기 서버(300)와 연결된 사용자 컴퓨터의 경보발령 조치를 더 포함하고, 상기 복수개의 센서(211)는 상기 반도체 가공장비(200~202)의 전원부를 포함하는 발열부, 상기 가공장비(200~202) 내부에 설치된 유체의 공급라인, 연결부, 및 상기 가공장비(200~202) 내부의 폐쇄공간부에 각각 설치되는 온도센서, 기체센서, 액체센서, 및 압력센서를 포함하며, 상기 유체는 반도체 가공용 공정기체 및 액체를 포함하고, 상기 임계값은 상기 상기 반도체 가공장비(200~202)의 화재사고, 폭발사고 및 상기 유체의 누출 사고를 방지하기 위한 경보단계의 설정값이다. 본 발명의 상기 기체센서는 반도체 가공장비의 화재 및 폭발 사고 등에서 발생할 수 있는 기체들을 감지할 수 있으며, 한 구현예에서 산소 센서, 수소 센서, 이산화탄소 센서, VOC 센서 및 암모니아센서를 포함한다. 본 발명의 일 구현예에서, 상기 엣지컴퓨팅부(100)는 데이터를 수집, 추출 및 식별하는 내부 연산장치를 포함하며, 상기 위험신호는 반도체 가공장비(200~202) 자체의 경보발령 확인신호, 전원 및 유체공급 차단지시 확인신호를 포함하고, 하나 이상의 상기 반도체 가공장비(200~202)와 서로 데이터를 주고받으며, 상기 서버(300)는 상기 엣지컴퓨팅부(100)로부터 전달받은 데이터를 저장하는 데이터베이스(350)를 구비하며, 상기 고유 알고리즘은 기계학습을 통해 최적값으로 임계값 및 위험 사전감지 로직을 재설정한다. 본 발명의 한 구현예에서 상기 게이트웨이컴퓨팅부는 비정형 데이터를 CSV 파일로 정형화할 수 있다.In one implementation of the present invention, the measures according to the predetermined threshold and the predetermined risk pre-detection logic are the alarm issuing measures of the edge computing unit 100 itself and the server 300 through the server 300. ) further includes an alarm issuing action of the user computer connected to It includes a temperature sensor, gas sensor, liquid sensor, and pressure sensor installed in the fluid supply line, connection portion, and closed space inside the processing equipment (200 to 202), and the fluid is a process gas and liquid for semiconductor processing. Includes, and the threshold value is a setting value of the alarm level to prevent fire accidents, explosion accidents, and fluid leak accidents of the semiconductor processing equipment 200 to 202. The gas sensor of the present invention can detect gases that may occur in fires and explosions of semiconductor processing equipment, and in one embodiment includes an oxygen sensor, a hydrogen sensor, a carbon dioxide sensor, a VOC sensor, and an ammonia sensor. In one embodiment of the present invention, the edge computing unit 100 includes an internal operation device that collects, extracts, and identifies data, and the danger signal is an alarm issuance confirmation signal of the semiconductor processing equipment 200 to 202 itself, It includes a power and fluid supply cutoff confirmation signal, exchanges data with one or more of the semiconductor processing equipment (200 to 202), and the server 300 stores the data received from the edge computing unit 100. It is equipped with a database 350, and the unique algorithm resets the threshold and risk pre-detection logic to optimal values through machine learning. In one implementation of the present invention, the gateway computing unit can formalize unstructured data into a CSV file.
제시된 실시예들에 대한 설명은 임의의 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 이용하거나 또는 실시할 수 있도록 제공된다. 이러한 실시예들에 대한 다양한 변형들은 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명백할 것이며, 여기에 정의된 일반적인 원리들은 본 발명의 범위를 벗어남이 없이 다른 실시예들에 적용될 수 있다. 그리하여, 본 발명은 여기에 제시된 실시예들로 한정되는 것이 아니라, 여기에 제시된 원리들 및 신규한 특징들과 일관되는 최광의의 범위에서 해석되어야 할 것이다.The description of the presented embodiments is provided to enable any person skilled in the art to make or use the present invention. Various modifications to these embodiments will be apparent to those skilled in the art, and the general principles defined herein may be applied to other embodiments without departing from the scope of the invention. Thus, the present invention is not limited to the embodiments presented herein, but is to be construed in the broadest scope consistent with the principles and novel features presented herein.
100
엣지컴퓨팅부
110
엣지컴퓨팅부의 데이터송수신부
120
엣지컴퓨팅부의 제어부
130
엣지컴퓨팅부의 게이트웨이컴퓨팅부
200~203
반도체 가공장비
210
센서부
211
센서
300
서버
350
데이터베이스100 Edge Computing Department
110 Edge computing department’s data transmission and reception department
120 Edge computing unit control unit
130 Gateway Computing Department of Edge Computing Department
200~203 Semiconductor processing equipment
210 sensor unit
211 sensor
300 servers
350 database
Claims (14)
반도체 가공장비 내부의 상태 데이터 발생부에 부착되는 복수개의 센서 또는 센서모듈을 포함하는 센서부;
상기 센서부와 유무선으로 연결되어 상기 센서부로부터 비정형 데이터를 전송받아 관심 데이터를 추출하여 상기 관심 데이터가 미리 정한 임계값을 넘는 경우, 미리 정한 위험 사전감지 로직에 따른 조치를 취하고, 상기 전송받은 데이터의 일부 또는 전부를 정형화하여 게이트웨이컴퓨팅부를 경유하여 서버로 전송하는 엣지컴퓨팅부; 및
상기 엣지컴퓨팅부로부터 전달받은 데이터를 저장하며, 고유 알고리즘으로 처리하여 임계값 및 위험 사전감지 로직을 재설정하여 엣지컴퓨팅부로 재전송하는 서버를 포함하고,
상기 엣지컴퓨팅부는 상기 센서부로부터 비정형 데이터를 전달받는 데이터송수신부, 상기 미리 정한 임계값 및 상기 미리 정한 위험 사전감지 로직에 따른 조치로 상기 반도체 가공장비에 위험신호를 보내는 제어부, 및 상기 비정형 데이터를 정형화하여 서버로 전송하는 게이트웨이컴퓨팅부를 포함하며,
상기 서버에서 재설정하여 엣지컴퓨팅부로 재전송하는 임계값 및 위험 사전감지 로직은 상기 미리 정한 임계값 및 상기 미리 정한 위험 사전감지 로직을 대체하여 상기 엣지컴퓨팅부에 저장되는,
시스템.
An accident prevention detection system for semiconductor processing equipment, the system includes:
A sensor unit including a plurality of sensors or sensor modules attached to a state data generator inside semiconductor processing equipment;
It is connected to the sensor unit by wire or wirelessly, receives unstructured data from the sensor unit, extracts data of interest, and when the data of interest exceeds a predetermined threshold, measures are taken according to a predetermined risk pre-detection logic, and the received data An edge computing unit that formalizes part or all of and transmits it to the server via the gateway computing unit; and
It includes a server that stores the data received from the edge computing unit, processes it with a unique algorithm, resets the threshold and risk pre-detection logic, and retransmits it to the edge computing unit,
The edge computing unit includes a data transmitting and receiving unit that receives unstructured data from the sensor unit, a control unit that sends a danger signal to the semiconductor processing equipment by taking action according to the predetermined threshold and the predetermined risk pre-detection logic, and the unstructured data. It includes a gateway computing unit that formalizes and transmits it to the server,
The threshold and risk pre-detection logic that are reset by the server and retransmitted to the edge computing unit are stored in the edge computing unit in place of the pre-determined threshold and the pre-determined risk pre-detection logic.
system.
상기 미리 정한 임계값 및 상기 미리 정한 위험 사전감지 로직에 따른 조치는, 상기 엣지컴퓨팅부 자체의 경보발령 조치 및 상기 서버를 통해서 상기 서버와 연결된 사용자 컴퓨터의 경보발령 조치를 더 포함하는,
시스템.
According to clause 1,
The measures according to the predetermined threshold and the predetermined risk pre-detection logic further include alarm issuing measures of the edge computing unit itself and alarm issuing measures of a user computer connected to the server through the server.
system.
상기 복수개의 센서는 상기 반도체 가공장비의 전원부를 포함하는 발열부, 상기 가공장비 내부에 설치된 유체의 공급라인, 연결부, 및 상기 가공장비 내부의 폐쇄공간부에 각각 설치되는 온도센서, 기체센서, 액체센서, 및 압력센서를 포함하는,
시스템.
According to clause 1,
The plurality of sensors include a heating unit including a power source of the semiconductor processing equipment, a fluid supply line installed inside the processing equipment, a connection portion, and a temperature sensor, a gas sensor, and a liquid installed in a closed space inside the processing equipment. Including a sensor, and a pressure sensor,
system.
상기 기체센서는 산소 센서, 수소 센서, 이산화탄소 센서, VOC 센서 및 암모니아센서를 포함하는,
시스템.
According to clause 3,
The gas sensor includes an oxygen sensor, a hydrogen sensor, a carbon dioxide sensor, a VOC sensor, and an ammonia sensor.
system.
상기 유체는 반도체 가공용 공정기체 및 액체를 포함하고, 상기 임계값은 상기 반도체 가공장비의 화재사고, 폭발사고 및 상기 유체의 누출 사고를 방지하기 위한 경보단계의 설정값인,
시스템.
According to clause 3,
The fluid includes a process gas and liquid for semiconductor processing, and the threshold value is a setting value of the alarm stage to prevent fire accidents, explosion accidents, and leakage accidents of the fluid in the semiconductor processing equipment,
system.
상기 엣지컴퓨팅부는 데이터를 수집, 추출 및 식별하는 내부 연산장치를 포함하며, 상기 위험신호는 반도체 가공장비 자체의 경보발령 확인신호, 전원 및 유체공급 차단지시 확인신호를 포함하는,
시스템.
According to clause 1,
The edge computing unit includes an internal computing device that collects, extracts, and identifies data, and the danger signal includes an alarm warning confirmation signal of the semiconductor processing equipment itself and a power and fluid supply cutoff instruction confirmation signal,
system.
상기 엣지컴퓨팅부는 하나 이상의 상기 반도체 가공장비와 서로 데이터를 주고받는,
시스템.
According to clause 1,
The edge computing unit exchanges data with one or more of the semiconductor processing equipment,
system.
상기 게이트웨이컴퓨팅부는 비정형 데이터를 CSV 파일로 정형화하는,
시스템.
According to clause 1,
The gateway computing unit formalizes unstructured data into a CSV file,
system.
상기 서버는 상기 엣지컴퓨팅부로부터 전달받은 데이터를 저장하는 데이터베이스를 구비하며, 상기 고유 알고리즘은 기계학습을 통해 최적값으로 임계값 및 위험 사전감지 로직을 재설정하는,
시스템.
According to clause 1,
The server has a database that stores data received from the edge computing unit, and the unique algorithm resets the threshold and risk pre-detection logic to optimal values through machine learning.
system.
엣지컴퓨팅부에서 반도체 가공장비 내부의 상태 데이터 발생부에 부착되는 복수개의 센서 또는 센서모듈을 포함하는 센서부로부터 데이터를 수집하는 단계;
엣지컴퓨팅부에서 수집된 비정형 데이터로부터 관심데이터를 추출하는 단계;
엣지컴퓨팅부의 데이터별 임계값 및 위험 사전감시 로직을 최신값으로 미리 정하는 단계;
상기 추출된 관심데이터가 상기 정한 임계값을 넘는 경우, 엣지컴퓨팅부에서 미리 정한 위험 사전감지 로직에 따른 조치를 취하는 단계;
엣지컴퓨팅부에서 전송받은 상기 데이터의 일부 또는 전부를 정형화하여 게이트웨이컴퓨팅부를 경유하여 서버로 전송하는 단계; 및
서버에서 상기 엣지컴퓨팅부로부터 전달받은 데이터를 저장하며, 고유 알고리즘으로 처리하여 임계값 및 위험 사전감지 로직을 재설정하여 엣지컴퓨팅부로 재전송하는 단계를 포함하고,
상기 엣지컴퓨팅부는 상기 센서부로부터 비정형 데이터를 전달받는 데이터송수신부, 상기 미리 정한 임계값 및 상기 미리 정한 위험 사전감지 로직에 따른 조치로 상기 반도체 가공장비에 위험신호를 보내는 제어부, 및 상기 비정형 데이터를 정형화하여 서버로 전송하는 게이트웨이컴퓨팅부를 포함하며,
상기 서버에서 재설정하여 엣지컴퓨팅부로 재전송하는 임계값 및 위험 사전감지 로직은 상기 미리 정한 임계값 및 상기 미리 정한 위험 사전감지 로직을 대체하여 상기 엣지컴퓨팅부에 저장되는,
방법.
As an accident prevention detection method for semiconductor processing equipment, the method is:
Collecting data from a sensor unit including a plurality of sensors or sensor modules attached to a state data generator inside the semiconductor processing equipment in the edge computing unit;
Extracting data of interest from unstructured data collected by the edge computing unit;
A step of pre-setting the threshold value and risk preliminary monitoring logic for each data of the edge computing department to the latest value;
If the extracted data of interest exceeds the predetermined threshold, taking action according to a risk pre-detection logic predetermined by the edge computing unit;
Formalizing some or all of the data received from the edge computing unit and transmitting it to the server via the gateway computing unit; and
A server stores the data received from the edge computing unit, processes it with a unique algorithm, resets the threshold and risk pre-detection logic, and retransmits it to the edge computing unit,
The edge computing unit includes a data transmitting and receiving unit that receives unstructured data from the sensor unit, a control unit that sends a danger signal to the semiconductor processing equipment by taking action according to the predetermined threshold and the predetermined risk pre-detection logic, and the unstructured data. It includes a gateway computing unit that formalizes and transmits it to the server,
The threshold and risk pre-detection logic that are reset by the server and retransmitted to the edge computing unit are stored in the edge computing unit in place of the pre-determined threshold and the pre-determined risk pre-detection logic.
method.
상기 게이트웨이컴퓨팅부는 비정형 데이터를 CSV 파일로 정형화하는,
방법.
According to clause 10,
The gateway computing unit formalizes unstructured data into a CSV file,
method.
상기 미리 정한 임계값 및 상기 미리 정한 위험 사전감지 로직에 따른 조치는, 상기 엣지컴퓨팅부 자체의 경보발령 조치 및 상기 서버를 통해서 상기 서버와 연결된 사용자 컴퓨터의 경보발령 조치를 더 포함하고,
상기 복수개의 센서는 상기 반도체 가공장비의 전원부를 포함하는 발열부, 상기 가공장비 내부에 설치된 유체의 공급라인, 연결부, 및 상기 가공장비 내부의 폐쇄공간부에 각각 설치되는 온도센서, 기체센서, 액체센서, 및 압력센서를 포함하며,
상기 유체는 반도체 가공용 공정기체 및 액체를 포함하고, 상기 임계값은 상기 반도체 가공장비의 화재사고, 폭발사고 및 상기 유체의 누출 사고를 방지하기 위한 경보단계의 설정값인,
방법.
According to clause 10,
The measures according to the predetermined threshold and the predetermined risk pre-detection logic further include alarm issuing measures of the edge computing unit itself and alarm issuing measures of a user computer connected to the server through the server,
The plurality of sensors include a heating unit including a power source of the semiconductor processing equipment, a fluid supply line installed inside the processing equipment, a connection portion, and a temperature sensor, a gas sensor, and a liquid installed in a closed space inside the processing equipment. Includes a sensor, and a pressure sensor,
The fluid includes a process gas and liquid for semiconductor processing, and the threshold value is a setting value of the alarm stage to prevent fire accidents, explosion accidents, and leakage accidents of the fluid in the semiconductor processing equipment,
method.
상기 기체센서는 산소 센서, 수소 센서, 이산화탄소 센서, VOC 센서 및 암모니아 센서를 포함하는,
방법.
According to clause 12,
The gas sensor includes an oxygen sensor, a hydrogen sensor, a carbon dioxide sensor, a VOC sensor, and an ammonia sensor.
method.
상기 엣지컴퓨팅부는 데이터를 수집, 추출 및 식별하는 내부 연산장치를 포함하며, 상기 위험신호는 반도체 가공장비 자체의 경보발령 확인신호, 전원 및 유체공급 차단지시 확인신호를 포함하고, 하나 이상의 상기 반도체 가공장비와 서로 데이터를 주고받으며,
상기 서버는 상기 엣지컴퓨팅부로부터 전달받은 데이터를 저장하는 데이터베이스를 구비하며, 상기 고유 알고리즘은 기계학습을 통해 최적값으로 임계값 및 위험 사전감지 로직을 재설정하는,
방법.
According to clause 10,
The edge computing unit includes an internal computing device that collects, extracts, and identifies data, and the danger signal includes an alarm confirmation signal of the semiconductor processing equipment itself, a power and fluid supply cutoff confirmation signal, and one or more of the semiconductor processing equipment. Exchanging data with the equipment,
The server has a database that stores data received from the edge computing unit, and the unique algorithm resets the threshold and risk pre-detection logic to optimal values through machine learning.
method.
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|---|---|---|---|
| KR1020220055206A KR20230155706A (en) | 2022-05-04 | 2022-05-04 | Accident Prevention Detection System for Semiconductor Processing Apparatus and Accident Prevention Detection Method using The Same |
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| KR1020220055206A KR20230155706A (en) | 2022-05-04 | 2022-05-04 | Accident Prevention Detection System for Semiconductor Processing Apparatus and Accident Prevention Detection Method using The Same |
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|---|---|
| KR20230155706A true KR20230155706A (en) | 2023-11-13 |
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| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020220055206A KR20230155706A (en) | 2022-05-04 | 2022-05-04 | Accident Prevention Detection System for Semiconductor Processing Apparatus and Accident Prevention Detection Method using The Same |
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| Country | Link |
|---|---|
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Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101126706B1 (en) | 2010-05-26 | 2012-03-29 | (주)지에스테크 | Method of complex context-aware for status monitoring of semiconductor equipment and system thereof |
-
2022
- 2022-05-04 KR KR1020220055206A patent/KR20230155706A/en unknown
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101126706B1 (en) | 2010-05-26 | 2012-03-29 | (주)지에스테크 | Method of complex context-aware for status monitoring of semiconductor equipment and system thereof |
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