窒素をコントロールする2つの方法:シンプルかインテリジェントか

1.方法:固定オリフィスまたは流量制御バルブ - 安価でシンプルだが限界がある。

オリフィスは窒素流量制御の最も単純な形態である。 これはホースシステムに設けられた機械的なテーパー(固定穴)で、一定量の窒素が一定の圧力で流れる。 その利点は非常に有利な総コストで、90 ユーロ以下であることがよくあります。 このため、条件が安定した窒素の簡単な流量調整用途に最適である。

この文脈で頻繁に使用される製品はMH1バルブである。 このバルブはオリフィスプレートと組み合わせることで、工業用ガス流量を調整するための機能的でアナログなソリューションを提供する、安価な標準バルブです。 多くのアプリケーションではこの組み合わせで十分です。特に、使用圧力が高い場合や、デジタルフィードバックが必要ない場合はこの組み合わせで十分です。

しかし、明確な限界がある:

  • 柔軟性がほとんどない:窒素要求量の変化をマッピングするのは難しい。
  • 圧力変動に反応しない:入口圧力が低下すると、流量も低下します。
  • 監視なし:流量監視もデータ収集もできません。

 また、注意しなければならないことがある:後で測定値を記録したい場合、追加のハードウェアが必要になり(例えば、コントローラに必要な入力と同様に、別の圧力またはフローセンサ)、コストとシステムの複雑さが増します。 バルブの耐用年数や信頼性は非常に長いものの、MH1のようなシンプルな切替バルブは専用のマスフローコントローラーに比べ、より高い粒子排出が予想されるため、その設計上、清浄度が重要なプロセスには理想的ではありません。

それにもかかわらず、多くの生産ラインはこの原則に頼り続けている。特に、単純な体積流量だけを一定に保ち、適切なフィルタが粒子を再吸収する必要がある場合には。 しかし、動的な調整、信頼性の高いモニタリング、プロセスのトレーサビリティが必要になると、このソリューションはすぐに限界に達してしまう。

2.Path:インテリジェントレギュレータ - 高精度、データ対応、将来性

VEFC、VEMD、またはVEADのようなマスフローコントローラーは固定オリフィスや調整可能な流量制御バルブではできない窒素流量の制御方法を提供します:

  • 窒素流量の動的制御
    入口圧力が変動しても、所望の体積流量は一定です。 これは繊細なプロセスを保護する。
  • モニタリングによるプロセスの信頼性
    これらの装置は例えば流量が望ましい範囲内にあるかどうかといったフィードバックをリアルタイムで提供する。 圧力が下がれば、警告メッセージを自動的に発することもできます。
  • 複雑なシステムでの使用
     データは制御システムを通じて一元的に読み出され、たとえばコストセンターの会計やプロセスの最適化に利用できます。 これは窒素が供給され、消費量に基づいて内部で要求される場合に特に興味深いものとなります。
  • 予知保全の前提条件、AI
    レギュレータは連続的にデータを供給(例: B これはFesto AXのようなプラットフォームに統合することができ、窒素フローをモニターし、予知保全やデータ分析を行います。

デバイス自体は自律的に異常を検知するという意味での"インテリジェント"ではないが、AI対応である。 フィルタ監視、圧力センサ、アルゴリズムと組み合わせることで、例えば フィルタの汚染度を認識することができ、生産を中断することなくタイムリーなサービスが可能になります。

バルブにはどのような種類があり、どのような用途に適しているのでしょうか?

特定のバルブを決定する前に、技術的要件とアプリケーション環境をよく調べる必要があります。 流量、サイズ、接続性など、バルブにはそれぞれ強みがあります。

なぜ高級なものが安くつくのか

シンプルなシステムは購入コストが大幅に安いように見えるが、監視機能を備えた信頼性の高いレギュレータは決定的な利点を提供する:

  • プロセスの信頼性:入口圧力の変動が流量の変動につながらない
  • リアルタイムフィードバック:予知保全に最適。
  • スケーラビリティ:特に制御点の数が多い複雑なラインの場合、異常を即座に認識できます。
  • 総所有コスト:精密なシステムが必要な流量を正確に調整するため、窒素を積極的に節約でき、最終的に電力消費とCO2排出量の削減につながります。

一例を挙げよう:50台のレギュレータを使用したシステムでは各装置にシンプルなディスプレイを表示することで、デジタル表示なしで不良箇所を素早く特定することができます。

視点:AIと予知保全への準備

最新のマスフローコントローラは流量、圧力、温度などの貴重なデータを提供し、Festo AXのような上位システムに統合することができます。 これにより、次のような可能性が広がる。

  • コストセンターの消費量の決定
  • 圧力差によるフィルタ摩耗監視
  • 実負荷データに基づくメンテナンス予測

これらのデバイスはそれ自体が"インテリジェント"ではないが、AI対応であり、将来にわたってデータをサポートする製造プロセスの基盤を形成する。

意思決定支援:お客様のプロセスに最適なソリューション

適切なバルブの選択は多くの要因に左右される:

  • 必要流量範囲
  • 消費電力
  • プロセス要件(例:B. クリーンルームクラス)
  • 既存の制御システムへの統合
  • モニタリングと読み出しの要件

将来的にはインタラクティブなツールを使ってパーソナライズされた提案を行い、シンプルなオリフィスからAI対応のVEFCまで、具体的な質問によって最適なソリューションを提案する予定です。

結論

半導体製造における窒素の規制は技術的な側面をはるかに超えた問題であり、品質、プロセスの安定性、コストに影響する。 シンプルなソリューションが必要な場合も、最先端の制御技術が必要な場合も、決め手となるのはお客様のアプリケーションが何を必要としているかということです。 正しい選択をすることで、運用の信頼性だけでなく、効率性とサステナビリティも確保できます。