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Big Data

Mit Analyse zur smarten Fabrik

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Seitdem Semikron die Big Data-Lösung eingeführt hat, lassen sich kritische Parameter vom Chip über das System bis hin zum Endkunden verfolgen. Bild: Semikron Elektronik GmbH & Co. KG

„Nie über sechs Sekunden“

„Die durchschnittliche tägliche Query-Laufzeit lag nie über sechs Sekunden. 75 Prozent aller Queries waren sogar in unter drei Sekunden fertig“, sagt Gerhard Zapf. „Stand heute verfügen wir über eine vielschichtige Ad-hoc-Analysebasis und Zugriffsmöglichkeiten auf Messdaten.“ Statt einer vormals mehrere Wochen langen Datenermittlung liefere das System eine Stunde nach Testende auswertbare Daten. Dies habe zu zahlreichen Verbesserungen von Prozessen und Arbeitsabläufen geführt. Zum Beispiel wurde ein Plasmareiniger eingeführt, der das Rohmaterial vor Verarbeitung säubert und so die Qualität deutlich verbesserte. Außerdem lässt sich nun schnell ermitteln, welches Rohmaterial für ein Fertigungslos verwendet und in welchem Produkt es verarbeitet und verkauft wurde. Entsprechend lassen sich seither kritische Prozessparameter vom Chip über das System bis zum Endkunden nachverfolgen. Das Unternehmen hatte in einer Hochrechnung vor Projektbeginn prognostiziert, dass circa vier Terabyte pro Jahr an Datenvolumen von allem Messanlagen gesammelt würde. Aufgrund der Kompression und des Datenmodells kommt das Unternehmen Anfang 2015 gerade auf ein Terabyte.

Archiv über alle Standorte

Durch die Instrumente zur Datenanalyse verfügt das Unternehmen über ein Mess- und Prozessdatenarchiv über alle Standorte hinweg. Es lassen sich Produktions- und Qualitätskennzahlen der verkauften Leistungshalbleiterkomponenten in den vorgeschriebenen Aufbewahrungsfristen zurückverfolgen. Zudem können die Fachbereiche vorauschauende Analysen auf Basis der Messdaten ad-hoc ohne Informationsverlust durchführen. Darüber hinaus lassen sich Produktionsnachweise mit allen verfügbaren Daten zu einzelnen Bauteilen abrufen. Bei dem Chiphersteller trägt die Analyselösung dazu bei, die operative Effizienz zu erhöhen und die Wettbewerbsfähigkeit zu stärken. „Aktuell verwenden wir die vorhandenen Daten dafür, gezielt den Yield unserer Produktionsprozesse zu optimieren“, sagt Gerhard Zapf. Bei einem Pilotprojekt stellt das Unternehmen derzeit die Prozesse für das Sammeln der eingehenden Daten um, damit Echtzeit-Versorgung und Echtzeit-Analysen möglich werden. Auch der Anschluss weiterer Anlagen sowie Standorte ist geplant.


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