智能电子大宗气站质量安全管理CQC分析系统的制作方法

智能电子大宗气站质量安全管理cqc分析系统
技术领域
1.本发明属于安全管理技术领域，具体涉及智能电子大宗气站质量安全管理cqc分析系统。


背景技术：

2.电子大宗气是发展集成电路、光电子、微电子，特别是超大规模集成电路、液晶显示器件、半导体发光器件和半导体材料制造过程中不可缺少的基础性支撑源材料，并从根本上制约着电路和器件的精确性和准确性，按其门类可分为纯气，高纯气和半导体特殊材料气体三大类，特殊材料气体主要用于外延，掺杂和蚀刻工艺，高纯气体主要用作稀释气和运载气，电子大宗气作为半导体集成电路制造的关键材料，其生产的不间断性、安全性等对于半导体集成电路制造起着关键性作用，其中cqc分析仪的读值对整个系统的稳定性、可靠性和质量、安全起着决定性作用；传统方案是由操作人员对数值设简单的ooc或oos报警，出现问题后人员再对事件进行分析判断和处理的故障后分析处理，但是这种方法很难判断故障原因，而且维修时间比较长，同时处理时可能造成严重的事故。


技术实现要素：

3.本发明的目的在于提供智能电子大宗气站质量安全管理cqc分析系统，以解决上述背景技术中提出现有技术中难以判断故障原因，而且维修时间较长，并且处理时可能会出现事故的问题。
4.为实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：智能电子大宗气站质量安全管理cqc分析系统,包括现场气体分析仪、cqc分析仪、控制器、故障报警单元、数据收集单元和数据处理后台，所述故障报警单元包括数据采集模块、数据分类模块、数据清洗模块和数据分析模块；所述检测单元包括压力传感器、流量传感器和温度传感器；所述数据处理后台内预装有故障预测软件，所述故障预测软件包括模型搭建、模型训练、模型推理和模型运用功能；所述数据采集模块、数据分类模块、数据清洗模块和数据分析模块均与控制器相连，所述现场气体分析仪、cqc分析仪、压力传感器、流量传感器和温度传感器均与数据采集模块相连，所述数据分析模块与数据处理后台相连。
5.优选的，所述现场气体分析仪和cqc分析仪对气体进行监控，并且通过压力传感器、流量传感器和温度传感器对气体内部的压力、流量和温度进行实时监控，并且将读值数据发送至数据采集模块内部，然后数据采集模块将这些数据发送至数据分类模块内部，数据分类模块对这些数据中的特征数据参数进行分类关联报警。
6.优选的，所述数据分类模块将这些数据按照时间的顺利进行分类排列，然后除去其中的无用数据及乱码，并对特征数据进行标定，同时将这些特征数据单独开辟空间进行
存放，数据分类完成后，数据分类模块将这些数据发送至数据清洗模块内部。
7.优选的，所述数据清洗模块能够对这些数据进行筛选，首先将标定的特征数据筛去并单独进行存放，然后对剩余的数据进行分析，形成系统化数据流进行分析，然后将数据流发送至数据分析模块内。
8.优选的，所述数据分析模块对数据流进行二次分析，将各现场气体分析仪中的二级压力传感器、温度传感器和流量传感器采集的数据关联cqc分析仪的数据，使用并优化gms规则建立分析系统，然后将分析后的数据发送至数据处理后台。
9.优选的，所述数据处理后台会通过故障预测软件再次对数据进行分析，将数据导入ai模型进行模型搭建，同时通过ai智能分析显示出同步设计故障预测。
10.优选的，所述故障预测软件会将搭建好的模型进行训练和推理，不断优化模型，并且会反复进行循环调优，从而完成模型的应用化，然后故障预测软件会将成熟的模型关联部署在现场gms系统，对现场数据进行处理分析，同时向相应系统输出预警及报警信号，最终由现场不同的系统处理。
11.优选的，所述数据处理后台会将训练完成的模型根据应用部署在现场系统，并且数据处理后台会按照 tcp/ip 协议提供通信接口，提供信号与客户gms操作软件进行兼容。
12.本发明的技术效果和优点：本发明提出的智能电子大宗气站质量安全管理cqc分析系统，与现有技术相比，具有以下优点：1、本发明通过人工智能技术和算法对所用气体的关键数据进行分析、监控和管理，以便于对气体品质、流量压力、备用储备和安全状态进行实时监控，并且能够将气体的主要数据及直接底层数据和直接报警规则关联，升级为多维度数据参数及分析，并通过人工智能的模型和算法优化形成现场气体联动、互动海量分析以及优化质量、效率和安全；2、本发明能够将传统的纸质数据和故障分析报告电子化、实时化，并且能够为现场提供系统可视、规则、实时监管、分类控制、机器学习、深度学习及人工智能功能，实现智能化、可预测和动态弹性制造，同时能够复合外围环境数据形成工厂级质量、效率、功耗和安全的实时监控及预测，从而将现场人员安全运维提升至智能化高的可靠性运维。
附图说明
13.图1为本发明的框图。
具体实施方式
14.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
15.本发明提供了如图1的智能电子大宗气站质量安全管理cqc分析系统,包括现场气体分析仪、cqc分析仪、控制器、故障报警单元、数据收集单元和数据处理后台；故障报警单元包括数据采集模块、数据分类模块、数据清洗模块和数据分析模块；检测单元包括压力传感器、流量传感器和温度传感器；
数据处理后台内预装有故障预测软件，故障预测软件包括模型搭建、模型训练、模型推理和模型运用功能；数据采集模块、数据分类模块、数据清洗模块和数据分析模块均与控制器相连，现场气体分析仪、cqc分析仪、压力传感器、流量传感器和温度传感器均与数据采集模块相连，数据分析模块与数据处理后台相连；现场气体分析仪和cqc分析仪对气体进行监控，并且通过压力传感器、流量传感器和温度传感器对气体内部的压力、流量和温度进行实时监控，并且将读值数据发送至数据采集模块内部，然后数据采集模块将这些数据发送至数据分类模块内部，数据分类模块对这些数据中的特征数据参数进行分类关联报警；数据分类模块将这些数据按照时间的顺利进行分类排列，然后除去其中的无用数据及乱码，并对特征数据进行标定，同时将这些特征数据单独开辟空间进行存放，数据分类完成后，数据分类模块将这些数据发送至数据清洗模块内部；数据清洗模块能够对这些数据进行筛选，首先将标定的特征数据筛去并单独进行存放，然后对剩余的数据进行分析，形成系统化数据流进行分析，然后将数据流发送至数据分析模块内；数据分析模块对数据流进行二次分析，将各现场气体分析仪中的二级压力传感器、温度传感器和流量传感器采集的数据关联cqc分析仪的数据，使用并优化gms规则建立分析系统，然后将分析后的数据发送至数据处理后台；数据处理后台会通过故障预测软件再次对数据进行分析，将数据导入ai模型进行模型搭建，同时通过ai智能分析显示出同步设计故障预测；故障预测软件会将搭建好的模型进行训练和推理，不断优化模型，并且会反复进行循环调优，从而完成模型的应用化，然后故障预测软件会将成熟的模型关联部署在现场gms系统，对现场数据进行处理分析，同时向相应系统输出预警及报警信号，最终由现场不同的系统处理；数据处理后台会将训练完成的模型根据应用部署在现场系统，并且数据处理后台会按照 tcp/ip 协议提供通信接口，提供信号与客户gms操作软件进行兼容。
16.本系统不仅将分析仪读值接入gms系统，而且将分析仪内部的其他参数如温度，压力，流量等数据全部输出，并且接入先进的升级智能mes系统和对接客户的fmcs（厂务监控系统）系统，实现对数据的电子化、智能化处理，变被动管理为主动管理并增加实时安全侦测将从根源上防止故障的发生，同时通过人工智能识别故障隐患，提升生产效率及可靠性，实时高效率提升管理的级别。
17.最后应说明的是：以上仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。