KR20230158943A - Deterioration and Abnormality Detection System in Semiconductor Process Utility Facilities and Pre-detection Method using The Same - Google Patents
Deterioration and Abnormality Detection System in Semiconductor Process Utility Facilities and Pre-detection Method using The Same Download PDFInfo
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Abstract
본 발명은 반도체 공정 유틸리티를 포함하는 설비의 사고 전 단계를 감지하는 복수개의 센서로 데이터를 수집하여 센서 및 서버와 유무선으로 연결된 엣지컴퓨팅부를 이용해 반도체 공정 유틸리티를 포함하는 설비의 이상 상태를 파악하고 제어하는 사고예방 감지 시스템 및 방법에 관한 것으로, 진공을 포함한 유틸리티 배관과 연결부에 소음, 온도, 진동, 및 기체 센서를 부착하고 각 센서값들의 정상상태에서의 값을 기준으로 이상 진동과 소음, 온도, 기체 농도 등을 감지하여 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 공정 유틸리티부의 사고 발생 이전에 이상 여부를 파악하고 대응할 수 있다.The present invention collects data with a plurality of sensors that detect the pre-accident stage of facilities including a semiconductor process utility, and uses an edge computing unit connected wired or wirelessly to the sensor and server to identify and control abnormal states of the facility including the semiconductor process utility. This relates to an accident prevention detection system and method that attaches noise, temperature, vibration, and gas sensors to utility pipes and connections, including vacuum, and abnormal vibration, noise, temperature, and The gas concentration, etc. is detected and the data is transmitted to the edge computing unit, and the edge computing unit extracts abnormal data according to the threshold standard set by the server and can take measures such as issuing an alarm 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, and machine learning algorithms can be used to modify and supplement the threshold and risk pre-detection logic standards, through which accidents in the semiconductor process utility department can be prevented. You can identify and respond to abnormalities before they occur.
Description
본 발명은 반도체 공정 유틸리티를 포함하는 설비의 열화와 이상을 사전 감지하는 시스템 및 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 반도체 공정 유틸리티를 포함하는 설비의 사고 전 단계를 감지하는 복수개의 센서로 데이터를 수집하여 센서 및 서버와 유무선으로 연결된 엣지컴퓨팅부를 이용해 반도체 공정 유틸리티를 포함하는 설비의 열화 및 이상 상태를 파악하고 제어하는 사고예방 감지 시스템 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a system and method for pre-detecting deterioration and abnormalities in facilities including semiconductor processing utilities. More specifically, data is collected using a plurality of sensors that detect the pre-accident stage of facilities including semiconductor processing utilities. This relates to an accident prevention detection system and method that identifies and controls deterioration and abnormal conditions of facilities, including semiconductor process utilities, using an edge computing unit connected wired and wirelessly to sensors and servers.
반도체 소자의 가공은 기본적으로 웨이퍼를 이용한 포토공정, 식각공정, 박막공정 및 확산공정의 반복으로 이루어지며, 이들 각 공정이 수행되는 동안 장비에 전력과 유틸리티를 공급하고 장비를 진공펌프와 연결하기 위한 배관, 전선, 덕트 등이 클린 룸 하부 유틸리티 존에 배치된다.The processing of semiconductor devices basically consists of repeating the photo process, etching process, thin film process, and diffusion process using wafers. While each of these processes is performed, power and utilities are supplied to the equipment and a device is installed to connect the equipment to the vacuum pump. Piping, wires, ducts, etc. are placed in the utility zone at the bottom of the clean room.
유틸리티 존에 배열된 공정기체 공급 배관이나 전선의 연결부에서 공정기체 누출이나 누전 또는 과다전류 흐름으로 인한 위험기체 누출사고나 화재의 위험은 상존하며, 진공라인을 통해 전달되는 진동으로 인한 유틸리티 존의 안전사고 발생 위험도 주의를 요한다. 이로 인해 화재, 붕괴, 가스누출, 폭발 등으로 이어질 수 있기 때문이다. 종래의 안전 모니터링은 사고발생 후에 상황을 파악할 수 있는 기술로 구축되어서 사고에 대한 사전감지가 어려울 뿐 아니라, 개별 센서의 데이터를 서버가 받아서 처리하기 때문에 현장의 미세한 변화를 즉각 감지하기 어렵다. 이는 대형사고로 이어질 수 있는 유틸리티 사고에 대해 충분한 대비책이 되지 못한다.There is always a risk of hazardous gas leakage or fire due to process gas leakage, short circuit, or excessive current flow in the process gas supply pipes or wire connections arranged in the utility zone, and the safety of the utility zone due to vibration transmitted through the vacuum line. The risk of accidents also requires caution. This is because it can lead to fire, collapse, gas leak, explosion, etc. Conventional safety monitoring is not only difficult to detect accidents in advance because it is built with technology that can identify the situation after an accident occurs, but also difficult to immediately detect minute changes in the field because the server receives and processes data from individual sensors. This is not a sufficient measure against utility accidents that can lead to major accidents.
대한민국 등록특허 10-1954707호는 [카메라 컨트롤러를 이용한 반도체 공정 유틸리티 모니터링 시스템]에 관한 것으로, 유틸리티에 설치되는 카메라 컨트롤러를 이용하여 이상 상황의 이벤트가 발생할 때에만 영상을 녹화하되 해당 이벤트에 대한 상세 내역을 함께 제공함으로써 원격지에서 유틸리티의 모니터링을 용이하게 수행하는 기술을 개시한다. 그러나 상기 발명은 유틸리티의 모니터링이 목적으로 그 효과도 이상 상황에서만 영상을 녹화하는 대응기술로 영상 저장용량을 적게 할 수 있도록 하여, 스토리지 장비의 구매비용을 절감하는 수준에 그친다는 한계를 가진다.Republic of Korea Patent No. 10-1954707 relates to [Semiconductor process utility monitoring system using a camera controller], which records video only when an abnormal event occurs using a camera controller installed in the utility, but provides detailed information about the event. A technology that facilitates monitoring of utilities from a remote location is disclosed. However, the above invention is for the purpose of utility monitoring, and its effectiveness is limited to the level of reducing the purchase cost of storage equipment by reducing the video storage capacity as a response technology that records video only in abnormal situations.
본 발명은 반도체 공정라인에 진공을 포함한 유틸리티를 공급하는 클린 룸 하부 유틸리티 배관 및 반도체 장비와 연결부 등 유틸리티를 포함하는 설비의 사고 전 단계를 감지하는 복수개의 센서로 데이터를 감지하여 센서와 유무선으로 연결된 엣지컴퓨팅부를 이용해 유틸리티를 포함하는 설비의 이상 상태를 파악하고 그 자리에서 제어하며 관련정보를 서버로 전달하는 사고예방 감지 시스템 및 방법을 제공하고자 한다.The present invention detects data with a plurality of sensors that detect the pre-accident stage of facilities including utilities, such as utility piping and semiconductor equipment and connections at the bottom of the clean room that supplies utilities, including vacuum, to the semiconductor processing line, and is connected wired and wirelessly to the sensors. We aim to provide an accident prevention detection system and method that uses edge computing to identify abnormal conditions in facilities including utilities, control them on the spot, and transmit related information to the server.
본 발명은 반도체 공정 유틸리티를 포함하는 설비의 열화와 이상을 사전 감지하는 시스템으로, 상기 시스템은: 진공라인을 포함하는 반도체 공정 유틸리티의 배관 또는 연결부에 부착되는 복수개의 센서 또는 센서모듈을 포함하는 센서부; 상기 센서부와 유무선으로 연결되어 상기 센서부로부터 전달받은 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 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 공정 유틸리티를 포함하는 설비에 위험신호를 보내는 제어부, 및 상기 비정형 데이터를 정형화해서 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 저장되고, 상기 센서는 상기 배관 또는 연결부에서 발생되는 진동, 소음 또는 기체 농도를 감지하며, 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 포함하는, 시스템을 제공한다.The present invention is a system for detecting in advance deterioration and abnormalities of equipment including a semiconductor process utility, the system comprising: a sensor including a plurality of sensors or sensor modules attached to piping or connections of the semiconductor process utility including a vacuum line; wealth; It is connected to the sensor unit by wire or wirelessly, receives unstructured data received 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 transmits the An edge computing unit that transmits part or all of the received data 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. A receiving data transmitting and receiving unit, a control unit that sends a danger signal to the equipment including the semiconductor processing utility by taking action according to the predetermined threshold and the predetermined risk pre-detection logic, and a gateway computing that formalizes the unstructured data and transmits it to a server. and a 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, and the sensor is in the edge computing unit. It detects vibration, noise, or gas concentration generated from piping or connections, and measures according to the predetermined threshold and the predetermined risk detection logic are taken by the edge computing unit itself and the server through the server. Provides a system that includes alerting actions on a user's computer connected to the system.
본 발명은 또한, 상기 복수개의 센서는 상기 진공라인을 포함하는 반도체 공정 유틸리티의 배관 또는 연결부와 연결되는 반도체 가공장비 내부에 설치된 유체의 공급라인, 연결부, 및 상기 반도체 가공장비 내부의 폐쇄공간부에 각각 설치되는 온도센서, 기체센서, 액체센서, 및 압력센서를 더 포함하고, 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 that the plurality of sensors are connected to a fluid supply line and connection part installed inside the semiconductor processing equipment connected to the piping or connection part of the semiconductor processing utility including the vacuum line, and to a closed space inside the semiconductor processing equipment. It further includes a temperature sensor, a gas sensor, a liquid sensor, and a pressure sensor, which are respectively installed, and the fluid includes a process gas and liquid for semiconductor processing, and the threshold value is set to prevent a fire accident, an explosion accident, and the fluid in the semiconductor processing equipment. Provides a system that sets the alarm level to prevent leakage accidents.
본 발명은 또한, 상기 엣지컴퓨팅부는 데이터를 수집, 추출 및 식별하는 내부 연산장치를 포함하며, 상기 위험신호는 상기 진공라인을 포함하는 반도체 공정 유틸리티 자체의 경보발령 확인신호, 진공 및 유틸리티 공급 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 is an alarm issuance confirmation signal of the semiconductor process utility itself, including the vacuum line, and an instruction to cut off vacuum and utility supply. A system including a confirmation signal is provided.
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 공정 유틸리티를 포함하는 설비의 열화와 이상을 사전 감지하는 방법으로, 상기 방법은: 엣지컴퓨팅부에서 진공라인을 포함하는 반도체 공정 유틸리티의 배관 또는 연결부에 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 미리 정한 임계값을 넘는 경우, 엣지컴퓨팅부에서 미리 정한 위험 사전감지 로직에 따른 조치를 취하는 단계; 엣지컴퓨팅부에서 전송받은 상기 데이터의 일부 또는 전부를 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 진공라인을 포함하는 반도체 공정 유틸리티의 배관 또는 연결부에 위험신호를 보내는 제어부, 및 상기 비정형 데이터를 정형화해서 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 저장되고, 상기 센서는 상기 배관 또는 연결부에서 발생되는 진동, 소음 또는 기체 농도를 감지하며, 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 포함하는, 방법을 제공한다.The present invention also provides a method for detecting in advance the deterioration and abnormality of equipment including a semiconductor processing utility, the method comprising: a plurality of sensors attached to the piping or connection of the semiconductor processing utility including the vacuum line in the edge computing unit, or Collecting data from a sensor unit including a sensor module; 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 an edge computing unit; Transmitting part or all of the data received from the edge computing unit to a 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. A data transmitting and receiving unit that receives the data, a control unit that sends a danger signal to the piping or connection part of the semiconductor process utility including the vacuum line by taking action according to the predetermined threshold and the predetermined risk pre-detection logic, and standardizes the unstructured data. It includes a gateway computing unit that transmits the data to a server, and the threshold and risk pre-detection logic that is reset by the server and retransmitted to the edge computing unit replaces the pre-determined threshold and the pre-determined risk pre-detection logic to the edge computing unit. stored, the sensor detects vibration, noise, or gas concentration generated from the pipe or connection, and the action according to the predetermined threshold and the predetermined risk detection logic is an alarm issuing action of the edge computing unit itself. and an alarm issuance action on a user's computer connected to the server through the server.
본 발명은 또한, 상기 복수개의 센서는 상기 진공라인을 포함하는 반도체 공정 유틸리티의 배관 또는 연결부와 연결되는 반도체 가공장비 내부에 설치된 유체의 공급라인, 연결부, 및 상기 가공장비 내부의 폐쇄공간부에 각각 설치되는 온도센서, 기체센서, 액체센서, 및 압력센서를 더 포함하고, 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 plurality of sensors are each connected to a fluid supply line, a connection part, and a closed space inside the processing equipment installed inside the semiconductor processing equipment connected to the piping or connection part of the semiconductor processing utility including the vacuum line. It further includes an installed temperature sensor, a gas sensor, a liquid sensor, and a pressure sensor, wherein the fluid includes a process gas and liquid for semiconductor processing, and the threshold value is set to prevent a fire accident, an explosion accident, and the fluid in the semiconductor processing equipment. Provides a method to set the alarm level to prevent leakage accidents.
본 발명은 또한, 상기 엣지컴퓨팅부는 데이터를 수집, 추출 및 식별하는 내부 연산장치를 포함하며, 상기 위험신호는 상기 진공라인을 포함하는 반도체 공정 유틸리티 자체의 경보발령 확인신호, 진공 및 유틸리티 공급 차단지시 확인신호를 포함하고, 상기 서버는 상기 엣지컴퓨팅부로부터 전달받은 데이터를 저장하는 데이터베이스를 구비하며, 상기 고유 알고리즘은 기계학습을 통해 최적값으로 임계값 및 위험 사전감지 로직을 재설정하는, 방법을 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 is an alarm issuance confirmation signal of the semiconductor process utility itself, including the vacuum line, and an instruction to cut off vacuum and utility supply. It includes a confirmation signal, and the server has a database that stores data received from the edge computing unit, and the unique algorithm provides a method of resetting the threshold and risk pre-detection logic to an optimal value through machine learning. do.
본 발명의 반도체 공정 유틸리티를 포함하는 설비의 열화와 이상을 사전 감지하는 시스템은 진공을 포함한 유틸리티 배관과 연결부에 소음, 온도, 진동, 및 기체 센서를 부착하고 각 센서값들의 정상상태에서의 값을 기준으로 이상 진동과 소음, 온도, 기체 농도 등을 감지하여 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 공정 유틸리티를 포함하는 설비의 사고 발생 이전에 이상 여부를 파악하고 대응할 수 있다.The system for detecting in advance the deterioration and abnormality of equipment including the semiconductor processing utility of the present invention attaches noise, temperature, vibration, and gas sensors to utility pipes and connections, including vacuum, and measures the normal state values of each sensor value. As a standard, abnormal vibration, noise, temperature, gas concentration, etc. are detected and the data is transmitted to the edge computing department. The edge computing department extracts abnormal data according to the threshold standard set by the server and takes actions such as issuing an alarm according to the logic of prior risk detection. can be taken. In addition, the data collected by the Edge Computing Department is transmitted to the server, and the server can modify and supplement the threshold and risk pre-detection logic standards based on the collected data and by utilizing machine learning algorithms, including semiconductor process utilities. It is possible to identify and respond to abnormalities before an accident occurs in the equipment.
도 1은 본 발명의 한 구현예에 따른, 클린 룸에서의 반도체 공정 유틸리티를 포함하는 설비의 열화와 이상을 사전 감지하는 시스템을 나타내는 개념도이다.
도 2는 본 발명의 한 구현예에 따른, 반도체 공정 유틸리티를 포함하는 설비의 열화와 이상을 사전 감지하는 시스템을 나타내는 개념도이다.
도 3은 본 발명의 한 구현예에 따른, 반도체 공정 유틸리티를 포함하는 설비의 열화와 이상을 사전 감지하는 시스템을 나타내는 개념도이다.
도 4는 본 발명의 한 구현예에 따른, 반도체 공정 유틸리티를 포함하는 설비의 열화와 이상을 사전 감지하는 시스템의 엣지컴퓨팅부 구성을 나타내는 개념도이다.
도 5는 본 발명의 한 구현예에 따른, 반도체 공정 유틸리티를 포함하는 설비의 열화와 이상을 사전 감지하는 방법을 나타내는 순서도이다.1 is a conceptual diagram showing a system for detecting in advance deterioration and abnormalities of equipment including a semiconductor processing utility in a clean room, according to an embodiment of the present invention.
Figure 2 is a conceptual diagram showing a system for detecting in advance deterioration and abnormalities in equipment including a semiconductor process utility, according to an embodiment of the present invention.
Figure 3 is a conceptual diagram showing a system for detecting in advance deterioration and abnormalities in equipment including a semiconductor process utility, according to an embodiment of the present invention.
Figure 4 is a conceptual diagram showing the configuration of an edge computing unit of a system that detects in advance deterioration and abnormalities in equipment including a semiconductor process utility, according to an embodiment of the present invention.
Figure 5 is a flowchart showing a method for detecting in advance deterioration and abnormalities in equipment including a semiconductor processing utility, 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 일 실시예에 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. Accordingly, 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 this application, various alternatives are available to replace them. 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, 클린 룸 시스템(1)에서의 반도체 공정 유틸리티를 포함하는 설비의 열화와 이상을 사전 감지하는 시스템을 나타내는 개념도이다. 여기서 설비는 반도체 제조 공정용 장비와 유틸리티를 포함한다. 본 발명의 시스템은 유틸리티 존(13)을 모니터링하는 것으로, 바람직하게 반도체 공정용 가스 또는 케미컬을 공급하는 유틸리티(14)와 전원부, 진공라인 및 설비의 열화와 이상 상태를 사전에 감지하여 사고를 예방하는 것이다. 본 발명의 클린 룸 시스템(1)은 클린 룸 공간(12) 상부에 HEPA(High Efficiency Particulate Air) 필터를 구비하여 깨끗한 공기를 실내에 공급하고 하부로 공기를 배기하는 공기정화 시스템(11)을 구비하고, 하부에는 진공펌프(16)와 진공라인(17), 전력공급부(15), 유틸리티 배관(14) 등을 포함하는 유틸리티 존(13)이 구비된다. 본 발명의 시스템은 반도체 공정을 수행하는 클린 룸(12) 하부에 구비되는 유틸리티 존(13)의 상태를 실시간으로 모니터링하여 사고를 예방하는 것으로, 특히 진공라인(17), 유틸리티 배관(14), 반도체 가공장비와 연결되는 배관 연결부(20) 및/또는 전원 연결부(21)에 복수개의 센서를 부착하여 모니터링을 수행할 수 있다. 본 발명의 센서가 부착되는 배관 연결부(20) 및 전원연결부(21)는 연결 밸브 또는 결합부이고, 연결부의 밸브 또는 결합부는 클린 룸(12)내 반도체 가공장비(400)와 연결되어 반도체 가공장비(400)에 유틸리티나 전력을 공급할 수 있다. 본 발명의 시스템은 반도체 공정용 유틸리티 배관 또는 연결부에 부착된 센서, 예를 들면 진동센서, 소음센서, 온도감지 센서 및 기체 감지 센서를 통해 반도체 제조 설비가 작동시 발생되는 진동, 소음 등을 센서로 감지할 수 있다. 이러한 요인을 감지하여 데이터화 하고, 사전감지 로직과 비교하여 사고를 미리 예방할 수 있다. 특히 진동센서는 측정된 파형들을 반도체 제조설비가 구동되면서 연결부와 밸브에 발생하는 노이즈들과 연계하여 미리 정한 임계값과 비교하여 해석하고, 로직을 재설정할 수 있다. 상기 로직을 통해 정상대비 발생되는 설비의 진동과 노이즈를 측정하여 설비의 구동부위의 열화와 오작동을 감지함으로써 설비의 생산성과 가동률 및 불량률을 개선할 수 있고, 측정된 데이터로부터 제공된 이상 감지시그널은 설비의 제어 시스템과 연결되어 기존의 설비 파라미터들과 동시에 관리될 수 있다.Figure 1 is a conceptual diagram showing a system for detecting in advance deterioration and abnormalities of equipment including a semiconductor process utility in a clean room system 1 according to an embodiment of the present invention. Here, facilities include equipment and utilities for the semiconductor manufacturing process. The system of the present invention monitors the utility zone 13, and preferably prevents accidents by detecting in advance deterioration and abnormal conditions of the utility 14, power supply, vacuum lines, and equipment that supplies gas or chemicals for semiconductor processing. It is done. The clean room system (1) of the present invention is equipped with a HEPA (High Efficiency Particulate Air) filter at the top of the clean room space (12), and is equipped with an air purification system (11) that supplies clean air into the room and exhausts air at the bottom. In the lower part, a utility zone 13 including a vacuum pump 16, a vacuum line 17, a power supply unit 15, and a utility pipe 14 is provided. The system of the present invention monitors in real time the status of the utility zone 13 provided at the bottom of the clean room 12 where semiconductor processing is performed to prevent accidents, especially the vacuum line 17, utility pipe 14, Monitoring can be performed by attaching a plurality of sensors to the piping connection part 20 and/or the power connection part 21 connected to the semiconductor processing equipment. The piping connection part 20 and the power connection part 21 to which the sensor of the present invention is attached are connection valves or coupling parts, and the valve or coupling part of the connection part is connected to the semiconductor processing equipment 400 in the clean room 12 and used as a semiconductor processing equipment. Utility or power can be supplied to (400). The system of the present invention detects vibration, noise, etc. generated when semiconductor manufacturing equipment operates through sensors attached to utility pipes or connections for semiconductor processing, such as vibration sensors, noise sensors, temperature sensors, and gas sensors. It can be detected. By detecting these factors, converting them into data, and comparing them with pre-detection logic, accidents can be prevented in advance. In particular, the vibration sensor can analyze the measured waveforms by comparing them with a predetermined threshold value by linking them to noises generated in connections and valves as the semiconductor manufacturing facility operates, and reset the logic. Through the above logic, the vibration and noise of equipment generated compared to normal can be measured to detect deterioration and malfunction of the driving part of the equipment, thereby improving the productivity, operation rate, and defect rate of the equipment, and the abnormality detection signal provided from the measured data is used to detect the equipment. It can be connected to the control system and managed simultaneously with existing facility parameters.
도 2는 본 발명의 한 구현예에 따른, 반도체 공정 유틸리티를 포함하는 설비의 열화와 이상을 사전 감지하는 시스템의 데이터 처리 순서를 나타내는 개념도이다. 본 발명의 반도체 공정 유틸리티를 포함하는 설비의 열화와 이상을 사전 감지하는 시스템은: 진공라인(17)을 포함하는 반도체 공정 유틸리티의 배관(14) 또는 연결부(20, 21)에 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, 상기 전송받은 데이터의 일부 또는 전부를 게이트웨이컴퓨팅부(130)를 경유하여 서버로 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.Figure 2 is a conceptual diagram showing the data processing sequence of a system for detecting in advance deterioration and abnormalities in equipment including a semiconductor process utility, according to an embodiment of the present invention. The system for detecting in advance the deterioration and abnormality of equipment including the semiconductor process utility of the present invention includes: a plurality of sensors attached to the pipe 14 or connection parts 20 and 21 of the semiconductor process utility including the vacuum line 17. (211) or a sensor unit 210 including a sensor module; 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 collects and transmits part or all of the received data to a server 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 데이터송수신부(110), 상기 미리 정한 임계값 및 상기 미리 정한 위험 사전감지 로직에 따른 조치로 상기 반도체 공정 유틸리티 설비에 위험신호를 보내는 제어부, 및 상기 비정형 데이터를 정형화해서 서버로 전송하는 게이트웨이컴퓨팅부(130)를 포함할 수 있다. 또한 상기 서버에서 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 저장될 수 있다. 본 발명의 일 구현예에서, 상기 센서는 상기 배관(14) 또는 연결부(20, 21)에서 발생되는 진동, 소음 또는 기체 농도를 감지할 수 있다. 상기 미리 정한 임계값 및 상기 미리 정한 위험 사전감지 로직에 따른 조치는, 상기 엣지컴퓨팅부(100) 자체의 경보발령 조치 및 상기 서버를 통해서 상기 서버와 연결된 사용자 컴퓨터의 경보발령 조치를 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 data according to the predetermined threshold and the predetermined risk prior detection logic. Measures may include a control unit that sends a danger signal to the semiconductor processing utility equipment, and a gateway computing unit 130 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 100 can be stored in the edge computing unit 100 in place of the pre-determined threshold value and the pre-determined risk pre-detection logic. there is. In one embodiment of the present invention, the sensor can detect vibration, noise, or gas concentration generated in the pipe 14 or the connection parts 20 and 21. Measures according to the predetermined threshold and the predetermined risk pre-detection logic may include alarm issuing measures of the edge computing unit 100 itself and alarm issuing measures of a user computer connected to the server through the server. .
본 발명의 상기 센서는 복수개의 센서(211) 또는 센서모듈을 포함하는 센서부(210)가 유틸리티 배관(14) 또는 배관, 전원 연결부(20, 21) 등에 설치될 수 있으며, 상기 센서는 상기 배관 또는 연결부에서 발생되는 진동, 소음, 온도 및 기체 농도를 감지할 수 있다. 이렇게 감지된 정보는 엣지컴퓨팅부(100)로 전달하여 유틸리티 존(13)의 환경을 모니터링하고 위험상황에 경보를 발령할 수 있다. 상기 센서부(210)는 복수개의 센서 및 센서모듈을 포함하며, 엣지디바이스(Edge Device)라고 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 복수개가 일체로 구비된 소형 모듈을 사용하는 것이 바람직하다. 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.In the sensor of the present invention, a sensor unit 210 including a plurality of sensors 211 or a sensor module may be installed in the utility pipe 14 or pipe, power connection portions 20, 21, etc., and the sensor may be installed in the pipe. Alternatively, vibration, noise, temperature, and gas concentration generated from the connection can be detected. The information detected in this way can be transmitted to the edge computing unit 100 to monitor the environment of the utility zone 13 and issue an alert in a dangerous situation. The sensor unit 210 includes a plurality of 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. As the sensor and sensor module of the present invention, it is preferable to use a plurality of small modules provided in one piece. 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.
본 발명의 일 구현예에서, 유틸리티 존(13)에 복수개의 센서(211)와 유무선으로 연결된 엣지컴퓨팅부(100)를 모듈박스 형태로 설치하고, 상기 엣지컴퓨팅부(100)와 연계된 복수개의 센서(211)를 유틸리티 존 내부의 필요한 위치마다 설치할 수 있다. 상기 센서는 실시간으로 유틸리티 배관 또는 연결부의 측정값 변화를 감지하여 실시간으로 데이터를 전송한다. 상기 센서의 데이터는 엣지컴퓨팅부(100)로 전송되고, 전송되는 데이터는 정형화된 데이터로 변환되어 클라우드 서버(300)로 업로드될 수 있다.In one embodiment of the present invention, an edge computing unit 100 connected to a plurality of sensors 211 wired and wirelessly is installed in the utility zone 13 in the form of a module box, and a plurality of sensors connected to the edge computing unit 100 are installed. The sensor 211 can be installed at any necessary location inside the utility zone. The sensor detects changes in measurement values of utility pipes or connections in real time and transmits data in real time. 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.
도 3은 본 발명의 한 구현예에 따른, 반도체 공정 유틸리티를 포함하는 설비의 열화와 이상을 사전 감지하는 시스템의 엣지컴퓨팅부(100) 구성을 나타내는 개념도이다. 본 발명의 일 구현예에서, 센서 또는 센서모듈을 포함하는 센서부(210)에서 수집된 비정형 데이터를 엣지컴퓨팅부(100)에서 전송받는다. 엣지컴퓨팅부(100)는 센서부(210) 및 각 유틸리티의 제어시스템과 유무선으로 연결되는 데이터송수신부(110), 미리 정한 임계값과 위험 사전감지 로직으로 제어가 가능한 제어부(120), 및 센서부(210)에서 받은 데이터를 정형화해서 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. 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 유틸리티 설비 파라미터 모니터링 시스템과 연결하여 제어를 할 수 있다.FIG. 3 is a conceptual diagram showing the configuration of the edge computing unit 100 of a system that detects in advance deterioration and abnormalities in equipment including a semiconductor process utility, according to an embodiment of the present invention. In one implementation of the present invention, unstructured data collected by the sensor unit 210 including a sensor or sensor module is transmitted from the edge computing unit 100. The edge computing unit 100 includes a data transmitting and receiving unit 110 that is connected to the sensor unit 210 and the control system of each utility wired and wirelessly, 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. The server 300 stores data received from a plurality of edge computing units 100, performs machine learning on the data through alarm occurrence history, data trend changes, and comparative analysis of all data, and performs risk pre-detection logic. Update. 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 controlled by connecting to an existing utility facility parameter monitoring system.
도 4는 본 발명의 한 구현예에 따른, 유틸리티 배관 또는 연결부 및 반도체 가공장비와 데이터를 주고받는 엣지컴퓨팅부(100)를 구비한 사고예방 감지 시스템을 나타내는 개념도이다. 본 발명의 일 구현예에서, 상기 엣지컴퓨팅부(100)는 상기 유틸리티 배관(14) 또는 연결부(20, 21) 및 반도체 가공장비(400)와 서로 데이터를 주고받는다. 한 구현예에서, 상기 복수개의 센서는 상기 진공라인(17)을 포함하는 반도체 공정 유틸리티 배관(14) 또는 연결부(20, 21)와 연결되는 반도체 가공장비(400) 내부에 설치된 유체의 공급라인, 연결부, 및 상기 가공장비 내부의 폐쇄공간부에 각각 설치되는 온도센서, 기체센서, 액체센서, 및 압력센서를 더 포함하고, 상기 유체는 반도체 가공용 공정기체 및 액체를 포함하고, 상기 임계값은 상기 반도체 가공장비의 화재사고, 폭발사고 및 상기 유체의 누출 사고를 방지하기 위한 경보단계의 설정값이다. 본 발명의 반도체 가공장비(400) 의 센서(411)는 반도체 제조 설비의 다양한 변화를 감지할 수 있도록, 온도, 압력, 습도, 휘발성 유기화합물을 포함한 각종 가스를 감지한다. 본 발명의 복수개의 센서(211, 411)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.Figure 4 is a conceptual diagram showing an accident prevention detection system including an edge computing unit 100 that exchanges data with utility pipes or connections and semiconductor processing equipment, according to an embodiment of the present invention. In one embodiment of the present invention, the edge computing unit 100 exchanges data with the utility pipe 14 or connection parts 20 and 21 and the semiconductor processing equipment 400. In one embodiment, the plurality of sensors are a fluid supply line installed inside the semiconductor processing equipment 400 connected to the semiconductor processing utility pipe 14 or connection portions 20 and 21 including the vacuum line 17, It further includes a temperature sensor, a gas sensor, a liquid sensor, and a pressure sensor each installed in a connection part and a closed space part inside the processing equipment, wherein the fluid includes a process gas and a liquid for semiconductor processing, and the threshold value is the This is the setting value of the alarm level to prevent fire accidents, explosion accidents, and fluid leakage accidents in semiconductor processing equipment. The sensor 411 of the semiconductor processing equipment 400 of the present invention detects various gases, including temperature, pressure, humidity, and volatile organic compounds, so as to detect various changes in the semiconductor manufacturing equipment. The plurality of sensors 211 and 411 of the present invention can be installed integrally with the edge computing unit 100 or installed separately, and the edge computing unit 100 transmits the measurement data received from the sensor to the gateway through wired and wireless communication. It is transmitted to the computing unit 130. 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 유틸리티 설비 및/또는 반도체 가공장비의 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)의 이상 상태와 엣지컴퓨팅부(100)의 긴급 조치 내용을 사용자에게 알릴 수 있다.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 utility equipment and/or semiconductor processing equipment, 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 and emergency measures taken by the edge computing unit 100.
도 5는 본 발명의 한 구현예에 따른, 진공라인(17)을 포함하는 반도체 공정 유틸리티를 포함하는 설비의 열화와 이상을 사전 감지하는 방법을 나타내는 순서도이다. 본 반도체 공정 유틸리티의 사고예방 감지 방법은: 엣지컴퓨팅부(100)에서 진공라인(17)을 포함하는 반도체 공정 유틸리티의 배관(14) 또는 연결부(20, 21)에 부착되는 복수개의 센서(211) 또는 센서모듈을 포함하는 센서부(210)로부터 데이터를 수집하는 단계; 엣지컴퓨팅부(100)에서 상기 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 상기 전송받은 데이터의 일부 또는 전부를 게이트웨이컴퓨팅부(130)를 경유하여 서버로 전송하는 단계; 및 서버에서 상기 엣지컴퓨팅부(100)로부터 전달받은 데이터를 저장하며, 고유 알고리즘으로 처리하여 임계값 및 위험 사전감지 로직을 재설정하여 엣지컴퓨팅부(100)로 재전송하는 단계를 포함한다.Figure 5 is a flowchart showing a method for detecting in advance deterioration and abnormalities of equipment including a semiconductor process utility including a vacuum line 17, according to an embodiment of the present invention. The accident prevention detection method of this semiconductor process utility is: a plurality of sensors 211 attached to the pipe 14 or connection parts 20 and 21 of the semiconductor process utility including the vacuum line 17 in the edge computing unit 100. Or collecting data from the sensor unit 210 including a sensor module; Extracting data of interest from the collected unstructured data in 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; Transmitting part or all of the received data from the edge computing unit 100 to a server via the gateway computing unit 130; And storing the data received from the edge computing unit 100 in the server, processing it with a unique algorithm, resetting the threshold and risk pre-detection logic, and retransmitting it to the edge computing unit 100.
본 발명의 일 구현예에서, 상기 엣지컴퓨팅부(100)는 상기 센서부(210)로부터 비정형 데이터를 전달받는 데이터송수신부, 상기 미리 정한 임계값 및 상기 미리 정한 위험 사전감지 로직에 따른 조치로 상기 진공라인(17)을 포함하는 반도체 공정 유틸리티의 배관(14) 또는 연결부(20, 21)에 차단신호를 보내는 제어부, 및 상기 비정형 데이터를 정형화해서 서버로 전송하는 게이트웨이컴퓨팅부(130)를 포함하며, 상기 서버에서 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 저장될 수 있다. 또한 본 발명의 일 구현예에서, 상기 센서는 상기 배관 또는 연결부에서 발생되는 진동, 소음 또는 기체 농도를 감지하며, 상기 미리 정한 임계값 및 상기 미리 정한 위험 사전감지 로직에 따른 조치는, 상기 엣지컴퓨팅부(100) 자체의 경보발령 조치 및 상기 서버를 통해서 상기 서버와 연결된 사용자 컴퓨터의 경보발령 조치를 포함할 수 있다.In one implementation of the present invention, the edge computing unit 100 is a data transmitting and receiving unit that receives unstructured data from the sensor unit 210, and takes measures according to the predetermined threshold and the predetermined risk preliminary detection logic. It includes a control unit that sends a blocking signal to the piping (14) or connection parts (20, 21) of the semiconductor processing utility including the vacuum line (17), and a gateway computing unit (130) that formalizes the unstructured data and transmits it to the server. , the threshold value and risk pre-detection logic that are reset by the server and retransmitted to the edge computing unit 100 can be stored in the edge computing unit 100 in place of the pre-determined threshold value and the pre-determined risk pre-detection logic. there is. In addition, in one embodiment of the present invention, the sensor detects vibration, noise, or gas concentration generated in the pipe or connection, and action according to the predetermined threshold and the predetermined risk detection logic is performed by the edge computing. It may include alarm issuing measures of the unit 100 itself and alarm issuing measures of a user's computer connected to the server through the server.
본 발명의 일 구현예에서 상기 복수개의 센서는 상기 진공라인(17)을 포함하는 반도체 공정 유틸리티의 배관(14) 또는 연결부(20, 21)와 연결되는 반도체 가공장비(400) 내부에 설치된 유체의 공급라인, 연결부, 및 상기 가공장비 내부의 폐쇄공간부에 각각 설치되는 온도센서, 기체센서, 액체센서, 및 압력센서를 더 포함하고, 상기 유체는 반도체 가공용 공정기체 및 액체를 포함하고, 상기 임계값은 상기 반도체 가공장비의 화재사고, 폭발사고 및 상기 유체의 누출 사고를 방지하기 위한 경보단계의 설정값이다.In one embodiment of the present invention, the plurality of sensors detect the fluid installed inside the semiconductor processing equipment 400 connected to the piping 14 or connections 20 and 21 of the semiconductor processing utility including the vacuum line 17. It further includes a temperature sensor, a gas sensor, a liquid sensor, and a pressure sensor installed in a supply line, a connection part, and a closed space within the processing equipment, wherein the fluid includes a process gas and a liquid for semiconductor processing, and the critical The value is a setting value of the alarm level to prevent fire accidents, explosion accidents, and fluid leak accidents of the semiconductor processing equipment.
본 발명의 일 구현예에서 상기 엣지컴퓨팅부(100)는 데이터를 수집, 추출 및 식별하는 내부 연산장치를 포함하며, 상기 상기 진공라인을 포함하는 반도체 공정 유틸리티 자체의 경보발령 확인신호, 진공 및 유틸리티 공급 차단지시 확인신호를 포함하고, 상기 서버는 상기 엣지컴퓨팅부(100)로부터 전달받은 데이터를 저장하는 데이터베이스를 구비하며, 상기 고유 알고리즘은 기계학습을 통해 최적값으로 임계값 및 위험 사전감지 로직을 재설정할 수 있다.In one embodiment of the present invention, the edge computing unit 100 includes an internal operation device that collects, extracts, and identifies data, and includes an alarm confirmation signal, vacuum, and utility of the semiconductor process utility itself, including the vacuum line. It includes a supply cutoff instruction confirmation signal, and the server is provided with a database that stores data received from the edge computing unit 100, and the unique algorithm sets the threshold and risk pre-detection logic to an optimal value through machine learning. It can be reset.
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.
1
클린 룸 시스템
11
공기정화 시스템
12
클린 룸
13
유틸리티 존
14
유틸리티 배관
15
전력공급부
16
진공펌프
17
진공라인
20
배관 연결부
21
전원 연결부
100
엣지컴퓨팅부
110
엣지컴퓨팅부의 데이터송수신부
120
엣지컴퓨팅부의 제어부
130
엣지컴퓨팅부의 게이트웨이컴퓨팅부
200
반도체 유틸리티
210
센서부
211
센서
300
서버
350
데이터베이스
400
반도체 가공장비
410
반도체 가공장비 센서부
411
반도체 가공장비 센서1 Clean room system
11 Air purification system
12 Clean room
13 Utility Zone
14 Utility plumbing
15 Power supply department
16 Vacuum pump
17 Vacuum line
20 Piping connections
21 Power connection
100 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 Semiconductor Utilities
210 sensor unit
211 sensor
300 servers
350 database
400 Semiconductor processing equipment
410 Semiconductor processing equipment sensor unit
411 Semiconductor processing equipment sensor
Claims (7)
진공라인을 포함하는 반도체 공정 유틸리티의 배관 또는 연결부에 부착되는 복수개의 센서 또는 센서모듈을 포함하는 센서부;
상기 센서부와 유무선으로 연결되어 상기 센서부로부터 전달받은 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 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 공정 유틸리티를 포함하는 설비에 위험신호를 보내는 제어부, 및 상기 비정형 데이터를 정형화해서 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 저장되고,
상기 센서는 상기 배관 또는 연결부에서 발생되는 진동, 소음 또는 기체 농도를 감지하며,
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 포함하는,
시스템.
It is a system that detects deterioration and abnormalities in equipment including semiconductor processing utilities in advance, and the system:
A sensor unit including a plurality of sensors or sensor modules attached to piping or connections of a semiconductor process utility including a vacuum line;
It is connected to the sensor unit by wire or wirelessly, receives unstructured data received 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 transmits the An edge computing unit that transmits part or all of the received data 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 facilities including the semiconductor process utility by taking action according to the predetermined threshold and the predetermined risk pre-detection logic, and It includes a gateway computing unit that formalizes the unstructured data and transmits it to a server,
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,
The sensor detects vibration, noise, or gas concentration generated from the pipe or connection,
Measures according to the predetermined threshold and the predetermined risk pre-detection logic 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 진공라인을 포함하는 반도체 공정 유틸리티의 배관 또는 연결부와 연결되는 반도체 가공장비 내부에 설치된 유체의 공급라인, 연결부, 및 상기 반도체 가공장비 내부의 폐쇄공간부에 각각 설치되는 온도센서, 기체센서, 액체센서, 및 압력센서를 더 포함하고,
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 1,
The plurality of sensors are a temperature sensor installed in a fluid supply line and connection part installed inside the semiconductor processing equipment connected to the piping or connection part of the semiconductor processing utility including the vacuum line, and a closed space inside the semiconductor processing equipment. , further including a gas sensor, a liquid 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,
system.
상기 엣지컴퓨팅부는 데이터를 수집, 추출 및 식별하는 내부 연산장치를 포함하며, 상기 위험신호는 상기 진공라인을 포함하는 반도체 공정 유틸리티 자체의 경보발령 확인신호, 진공 및 유틸리티 공급 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 issuance confirmation signal of the semiconductor process utility itself, including the vacuum line, and a vacuum and utility supply cutoff instruction confirmation signal. ,
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 진공라인을 포함하는 반도체 공정 유틸리티의 배관 또는 연결부에 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 미리 정한 임계값을 넘는 경우, 엣지컴퓨팅부에서 미리 정한 위험 사전감지 로직에 따른 조치를 취하는 단계;
엣지컴퓨팅부에서 전송받은 상기 데이터의 일부 또는 전부를 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 진공라인을 포함하는 반도체 공정 유틸리티의 배관 또는 연결부에 위험신호를 보내는 제어부, 및 상기 비정형 데이터를 정형화해서 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 저장되고,
상기 센서는 상기 배관 또는 연결부에서 발생되는 진동, 소음 또는 기체 농도를 감지하며,
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 포함하는,
방법.
A method of detecting in advance deterioration and abnormalities of equipment including semiconductor processing utilities, the method includes:
Collecting data from a sensor unit including a plurality of sensors or sensor modules attached to a pipe or connection part of a semiconductor process utility including a vacuum line 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 an edge computing unit;
Transmitting part or all of the data received from the edge computing unit to a 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 is a data transmitter and receiver that receives unstructured data from the sensor unit, and sends a danger signal to the piping or connection of the semiconductor process utility including the vacuum line as a measure according to the predetermined threshold and the predetermined risk detection logic. It includes a control unit that sends, and a gateway computing unit that formalizes the unstructured data and transmits it to a server,
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,
The sensor detects vibration, noise, or gas concentration generated from the pipe or connection,
Measures according to the predetermined threshold and the predetermined risk pre-detection logic 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,
method.
상기 복수개의 센서는 상기 진공라인을 포함하는 반도체 공정 유틸리티의 배관 또는 연결부와 연결되는 반도체 가공장비 내부에 설치된 유체의 공급라인, 연결부, 및 상기 가공장비 내부의 폐쇄공간부에 각각 설치되는 온도센서, 기체센서, 액체센서, 및 압력센서를 더 포함하고,
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 5,
The plurality of sensors include a fluid supply line and connection portion installed inside the semiconductor processing equipment connected to the piping or connection portion of the semiconductor processing utility including the vacuum line, and a temperature sensor installed in a closed space within the processing equipment, respectively. Further comprising a gas sensor, a liquid 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 엣지컴퓨팅부는 데이터를 수집, 추출 및 식별하는 내부 연산장치를 포함하며, 상기 위험신호는 상기 진공라인을 포함하는 반도체 공정 유틸리티 자체의 경보발령 확인신호, 진공 및 유틸리티 공급 차단지시 확인신호를 포함하고,
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 5,
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 from the semiconductor process utility itself, including the vacuum line, and a vacuum and utility supply cutoff instruction confirmation signal. ,
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.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020220058696A KR20230158943A (en) | 2022-05-13 | 2022-05-13 | Deterioration and Abnormality Detection System in Semiconductor Process Utility Facilities and Pre-detection Method using The Same |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020220058696A KR20230158943A (en) | 2022-05-13 | 2022-05-13 | Deterioration and Abnormality Detection System in Semiconductor Process Utility Facilities and Pre-detection Method using The Same |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20230158943A true KR20230158943A (en) | 2023-11-21 |
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ID=88982218
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
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| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR20230158943A (en) |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101954707B1 (en) | 2018-07-25 | 2019-06-11 | 김영준 | Camera Controller and Semiconductor Process Utility Monitoring System using the same |
-
2022
- 2022-05-13 KR KR1020220058696A patent/KR20230158943A/en not_active Application Discontinuation
Patent Citations (1)
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