Equal=A Data Platform
MANUFACTURING BIG DATA PLATFORM
실시간 공정 데이터 전처리 및 공정 패턴 분석 솔루션
분석 시스템에서 설비 데이터를 Plug and Play 할 수 있도록 실시간 데이터 전처리를 수행하는 데이터 서비스 플랫폼입니다. 실시간으로 만들어지는 공정 컨텍스트에 따른 데이터세트를 쉽게 활용할 수 있습니다.
DATA PROCESSING FLOWS
데이터 처리 흐름 디자인
데이터 처리 계획( Data Processing Plan, DPP)을 정의할 수 있습니다. 데이터 수신, 가상 센서, 가상 이벤트 정의, 데이터 분류, 데이터셋 생성 및 적재 등 실시간으로 처리될 데이터 흐름을 정의할 수 있습니다.
DEPLOY & MANAGE DATA PROCESSING FLOWS
데이터 처리 흐름 배포 및 관리
데이터 처리 계획을 배포하고 사용 여부를 켜고 끌 수 있습니다. 이미 적용중인 DPP는 다운로드하여 공유할 수 있고 변경하여 재배포 할 수 있습니다.
REAL-TIME DATA PROCESSOR
For Your Flexible Analytics, We Provide Indispensable Features
REAL-TIME DATA PROCESSOR
For Your Flexible Analytics, We Provide Indispensable Features
Virtual Sensors & Events
실시간 Trace, Event, Exception 데이터를 이용하여 가상의 센서 데이터를 생성할 수 있습니다. Trace 데이터의 변화를 감지하여 이벤트를 발생시킬 수 있으며, 실시간 데이터를 조합하여 새로운 이벤트를 만들 수도 있고, 문자열을 정수 값으로 변환하는 실시간 인코딩도 가능합니다.
Record Partitioning
하나의 Collection Plan에 따라 전송되는 데이터를 분류, 재구성할 수 있습니다. 원하는 파라미터들끼리 혹은 이벤트들끼리 재구성한 새로운 데이터 스트림을 생성할 수 있습니다. 장비 메타데이터와 DCP를 변경하지 않고도 분석 목적에 맞는 데이터 수집을 가능하게 합니다.
Context Extraction
일련의 데이터 처리 과정에서 데이터의 context를 추출할 수 있고, 추출된 context 데이터를 output 데이터와 함께 제공할 수 있습니다. 이 context data를 다음 단계의 데이터 처리 조건으로 활용하고, 분석에도 활용할 수도 있습니다.
Alias Mapping
장비 메타데이터에서 정의하는 파라미터와 이벤트의 이름은 장비 제조 단계에서 결정됩니다. 같은 파라미터 임에도 다른 이름을 붙이기도 합니다. 하지만 데이터를 활용하는 분석 단계에서는 다른 이름이 필요합니다. Alias 매핑 기능은 데이터의 활용을 가속화할 것입니다.
Dataset Packaging
시작과 끝을 알려줄 수 있는 이벤트만 있다면, 실시간으로 데이터셋을 완성할 수 있습니다. Virtual Event와 Record Partitioning을 적절히 활용하면 별도의 후속 작업없이 실시간으로 데이터셋을 만들 수 있습니다. 종료 이벤트가 뜨는 순간 완성되는 데이터셋을 떠올려 보세요.
Dataset Description
데이터셋은 이름과 값의 형식을 갖는 여러 칼럼으로 구성된 테이블 형태로 제공됩니다. Equal=A는 이와 같은 데이터셋 구성 정보와 더불어 context 정보를 포함하는 표준화된 Dataset Description을 데이터와 함께 제공합니다. 데이터 저장, 관리 및 분석 시스템 구축을 용이하게 합니다.
Equal=A Pattern FDC
CONTEXT BASED DATASET MANAGEMENT
Context 기반 공정 데이터셋 관리
Equipment ID, Chamber ID, Lot ID, Recipe ID 등의 Context 정보를 기준으로 데이터셋을 관리합니다. 원하는 공정 컨텍스트에 해당하는 데이터를 빠르게 찾을 수 있습니다. 다수의 설비 데이터를 다운로드하여 업무용 PC에서 쉽게 비교하고 면밀히 분석할 수 있습니다.
REAL-TIME MONITORING & DASHBOARD
실시간 이상 감지 및 대시보드
공정별 이상적인 패턴 데이터와 상/하한 패턴 데이터를 만들고, 이를 활용하여 공정 데이터 패턴의 이상여부를 추정할 수 있는 방법을 제시합니다. 또한 분석 작업을 등록하고 활성화 하는 방식으로 장비가 작동하는 동안 계속해서 이상감지를 수행할 수 있습니다. 이상감지 결과는 데이터베이스에 저장되고 대시보드로 확인할 수 있습니다.
PATTERN FDC
For Your Flexible Analytics, We Provide Indispensable Features
PATTERN FDC
For Your Flexible Analytics, We Provide Indispensable Features
Fingerprint Dataset Management
Equipment ID, Chamber ID, Lot ID, Recipe ID 등의 Context 정보를 기준으로 한 데이터셋 관리 기능을 제공합니다. 사용자는 원하는 설비 데이터를 다운로드하여 비교 분석할 수 있습니다. 공정 중 발생한 센서 데이터와 이벤트 데이터를 한 데 묶어 관리합니다.
Runtime Analysis using BOB
BOB를 타겟 시스템에 배포하거나 실시간 이상 감지 분석에 선택적으로 사용할 수 있습니다. 실시간 이상 감지 작업을 켜두거나 끌 수 있고 적합하지 않은 데이터를 걸러주는 Context Filter 기능도 제공합니다.
BOB Generation
BOB(Best of Blood)는 이상적인 성능을 보이는 장비를 의미하지만, PatternFDC에서는 개별 센서의 이상적 패턴과 상/하한 패턴을 하나로 묶어서 관리하며 이를 BOB라고 부릅니다. 미리 수집된 샘플 Fingerprint 데이터를 다양한 통계 기법을 통해 분석하여 이 BOB 데이터를 만들 수 있습니다. BOB는 주요 공정 스텝에 대해서만 만들고 사용할 수 있습니다.
Dataset Visualization
데이터 확인에 필요한 Data Set 시각화 기능을 제공합니다. Context 별, Parameter별 기본 시계열 Pattern 확인 및 비교는 물론이고 기초 통계 분석을 위한 다양한 기능을 함께 제공합니다.
Anomaly Detection
BOB에 담긴 이상적 패턴과 얼마나 유사한지, 상하한 패턴에서 어느 정도 벗어나는지를 기준으로 직관적인 분석 기능을 제공합니다. 이를 통해 Recipe 수행간 생성된 데이터 패턴을 기반으로 한 이상 감지가 가능해집니다.
Anomaly Dashboard
이상 감지 결과는 대시보드를 통해 특이점 중심으로 쉽게 모니터할 수 있습니다. 유사도와 스펙 초과 여부를 공정 지표로 한 시간의 경과에 따른 공정 변화 추이를 볼 수 있고 Recipe, Chamber 등의 컨텍스트를 기준으로 랭킹도 제공합니다.
