कंप्यूटर इंजीनियरिंग और सूचना प्रौद्योगिकी जर्नल

सेमीकंडक्टर उद्योग में कंपन-संबंधी विफलताओं के लिए पूर्वानुमानित रखरखाव

केविन करन और रॉबर्ट किंग

पूर्वानुमानित रखरखाव कई क्षेत्रों में महत्वपूर्ण उपकरणों के लिए लागत प्रभावी रखरखाव प्रबंधन पद्धति साबित हुई है। सेमीकंडक्टर उद्योग को भी लाभ हो सकता है। अधिकांश सेमीकंडक्टर निर्माण संयंत्र व्यापक निदान और गुणवत्ता नियंत्रण सेंसर से लैस हैं जिनका उपयोग परिसंपत्तियों की स्थिति की निगरानी करने और अंततः यांत्रिक समस्याओं के मूल कारणों की पहचान करके अनिर्धारित डाउनटाइम को कम करने के लिए किया जा सकता है, इससे पहले कि वे यांत्रिक विफलताओं में विकसित हो सकें। मशीन लर्निंग डेटा सेट से ज्ञान की खोज के बाद एक वैज्ञानिक मॉडल बनाने की प्रक्रिया है। यह प्रशिक्षण नमूना डेटा के आधार पर स्वचालित पैटर्न पहचान और बुद्धिमान निर्णय लेने की जटिल गणना प्रक्रिया है। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम सेंसर या मानव इनपुट के माध्यम से किसी स्थिति के बारे में तथ्य एकत्र कर सकता है और इस जानकारी की तुलना संग्रहीत डेटा से कर सकता है और यह तय कर सकता है कि जानकारी क्या दर्शाती है। हम भविष्य में कंपन से संबंधित विफलताओं की पहचान करने के लिए पूर्वानुमानित रखरखाव डेटासेट पर मशीन लर्निंग को लागू करने के परिणाम प्रस्तुत करते हैं। भविष्य की विफलताओं के पूर्वानुमानित परिणाम इंजीनियरों के लिए परिसंपत्ति रखरखाव के बारे में उनकी निर्णय लेने की प्रक्रिया में सहायता के रूप में कार्य करते हैं।