多くのハイテク企業は、収集、送信、骨材とのIoTのインターネットアーキテクチャの下で動作するデータを分析するために彼らの高価な機械設備の周りにセンサーを配置することにより、実装産業4.0製造業に乗り出しています。アドバンテックによる寄稿
今日の半導体チップの処理には、数百の個別のステップと、非常に高価な機械や装置が必要です。精度は非常に重要です。例えば、ロボットのグリップを滑るからウエハが - - 重要な財務上の損失、および保守のためにさらに悪化、計画外のダウンタイムが発生することができます。コンポーネントの障害の原因となったことにより、任意の非精密な動き
そのため、多くのハイテク企業は、収集、送信、骨材と物事（IOT）アーキテクチャのインターネットの下で動作するデータを分析するために彼らの高価な機械設備の周りにセンサーを配置することにより、実装産業4.0製造業に乗り出しています。アラート機能とアラーム機能を有効にし、リアルタイムデータと履歴データの両方を分析して予防保守を実装します。
彼らは、黄色のクリーンルーム内のウエハをリソグラフィ装置に移動させるために使用されるロボットアームにセンサを追加することから始めました。ロボットアームのメカニックがリソグラフィー装置に内蔵された監視機能の範囲を超えていた、と不正確と故障の影響を最も受けやすいされていたので、ロボットアームは、優先順位を付けました。これは修復の第一の優先事項でした。センサは、エンジンの振動および温度データを収集するために配備されました。
展開上の投資は簡単に交換するために必要な米ドルの数十万人と比較すると、問題を早期にその開発で識別された場合のみ、ドルの持っている同僚にロボットアームワッシャーコストの先制交換を考慮して、正当化されました故障したサーボモータ。
アプリケーション要件
顧客は、モーターの温度と振動に関するデータを収集するために、まずロボット機器にセンサーを配備する必要がありました。また、エッジインテリジェンスサーバーをインストールして、生データを収集し、統合し、前処理し、クラウド分析ロードのバランスをとるとともに、そのデータを人間が読める情報に変換する必要があります。
予防保守を実施するために、顧客は取得したデータを施設からの他のデータソースと共にデータプールに蓄積する必要がありました。大規模なデータ分析に使用される同社のレガシーHadoopクラウドデータベースとの相互接続性を確立するために、信頼性の高いバックエンドプラットフォームが必要でした。
ビッグデータ分析は、（例えば、条件アラートまたはアラームがトリガーされるはずの？それとも、どの部品を交換するはずの何の下？）予防保守のためのセットを支配すると、論理フロー編集および制御プラットフォームをバックに、分析結果を返すために必要とされています自動実装のフィールドレベルコントローラ。
システムソリューション
アドバンテックは、そのエッジIntelligenceサーバー（EIS）を提供し、ソリューション対応プラットフォームQUEは、顧客が開発できるようにすること、のIoT接続、クロス機器のデータ統合とデータベースの相互接続、エッジ・コンピューティング、事前構成済みのクラウドサービスと同様に、垂直アプリケーション・ソフトウェア・サポートを提供します迅速な市場投入までのソリューションを提供します。
データベースやクラウドサービス間の相互接続性を確立するために、EISのソリューションはありません-SQLのMongoDBとビッグデータ分析のために、同社のレガシーHadoopのデータベースと統合するために使用することができたRESTfulなAPIの豊富な量のデフォルトサポートとWISE-のPaaSプラットフォームを提供しています。 EIS溶液アドバンテックは、ユーザが予防保守インプラントとWISE-のPaaSプラットフォームを介してエッジサーバ（コントローラ）へのリモート得られたモジュールをワークフローを編集することができ、ノードREDの強力なツールの制御フローロジックを含みます。これにより、EISはデータの前処理および予防保守作業を実行できます。
メリット
投資回収率が高く、設備メンテナンスコストを削減できます。
センサーデータとアプリケーションの迅速な統合のための組み込みツールを提供します。
予防保守の実施に必要なネットワークエッジインテリジェンスと制御ロジックを提供します。
充実したハードウェアと統合されたソフトウェアソリューションと、システムの変更、統合、およびテストを支援するフィールドアプリケーションエンジニアの有益な存在により、システム開発期間が短縮されます。
Modulised Logic Flow Controlは、他の場所の類似の機器にエクスポートして移植することができ、将来のプロジェクトの作業負荷と開発時間を節約できます。
