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2014 | OriginalPaper | Buchkapitel

Predictive Maintenance for Improved Sustainability — An Ion Beam Etch Endpoint Detection System Use Case

verfasst von : Jian Wan, Seán McLoone, Patrick English, Paul O’Hara, Adrian Johnston

Erschienen in: Intelligent Computing in Smart Grid and Electrical Vehicles

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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In modern semiconductor manufacturing facilities maintenance strategies are increasingly shifting from traditional preventive maintenance (PM) based approaches to more efficient and sustainable predictive maintenance (PdM) approaches. This paper describes the development of such an online PdM module for the endpoint detection system of an ion beam etch tool in semiconductor manufacturing. The developed system uses optical emission spectroscopy (OES) data from the endpoint detection system to estimate the RUL of lenses, a key detector component that degrades over time. Simulation studies for historical data for the use case demonstrate the effectiveness of the proposed PdM solution and the potential for improved sustainability that it affords.

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Metadaten
Titel
Predictive Maintenance for Improved Sustainability — An Ion Beam Etch Endpoint Detection System Use Case
verfasst von
Jian Wan
Seán McLoone
Patrick English
Paul O’Hara
Adrian Johnston
Copyright-Jahr
2014
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-662-45286-8_16

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