2021
DOI: 10.1016/j.resconrec.2020.105247
|View full text |Cite
|
Sign up to set email alerts
|

Industry 3.5 for optimizing chiller configuration for energy saving and an empirical study for semiconductor manufacturing

Help me understand this report

Search citation statements

Order By: Relevance

Paper Sections

Select...
3

Citation Types

0
0
0

Year Published

2021
2021
2025
2025

Publication Types

Select...
7

Relationship

0
7

Authors

Journals

citations
Cited by 18 publications
(4 citation statements)
references
References 25 publications
0
0
0
Order By: Relevance
“…One of the studies has developed a model that predicts chiller operating efficiency and a chiller health assessment model. This prediction allows meeting the chiller load demand and minimizing electricity consumption given the existing infrastructure [91]. Another study presents a system that makes decisions to meet production targets in a production plant in the presence of uncertainties [89].…”
Section: Internet Of Thingsmentioning
confidence: 99%
See 2 more Smart Citations
“…One of the studies has developed a model that predicts chiller operating efficiency and a chiller health assessment model. This prediction allows meeting the chiller load demand and minimizing electricity consumption given the existing infrastructure [91]. Another study presents a system that makes decisions to meet production targets in a production plant in the presence of uncertainties [89].…”
Section: Internet Of Thingsmentioning
confidence: 99%
“…Furthermore, the use of CPSs and the IoT enables the real-time monitorization and, therefore, the optimization of energy consumption [94], whereas simulations can reduce energy consumption by simulating activities instead of developing them in the physical world [12,91].…”
Section: Internet Of Thingsmentioning
confidence: 99%
See 1 more Smart Citation
“…第 45 卷 第 12 期 资 源 科 学 http://www.resci.net 入数字技术, 半导体制造企业可以实现更高效的水 资源分配和反复利用, 降低水资源消耗 [17,18] 赖 [19][20][21] 。传统的水处理和回收技术, 通常采用物理、 化学和生物处理方法, 如沉淀、 絮凝、 生物氧化等废 水处理手段 [22] , 长期以来在半导体行业的水资源管 理中占据了重要地位。随着技术的进步, 新型的处 理方法也得到广泛应用, 如电化学处理 [23,24] 、 反渗 透膜(RO) [25] 、 超滤(UF) [26,27] 和陶瓷膜微滤 [28] 技术。 其中, 电化学处理能够有效去除水中的有害物质, 特别是重金属, 其处理速度快且简单, 不需要添加 化学试剂或生物物质, 但极度依赖电能; 与其他有 机膜相比, 陶瓷膜具有更长的使用寿命和更高的 耐化学性, 能有效去除水中的悬浮物、 细菌和某些 溶解物。总的来说, 上述技术提高了废水处理的 效率, 实现了有害物质的有效分离和资源的回收 利用 [29] 。 随着自然资源和生态环境保护之间的矛盾日 益加剧, 传统的水资源管理方法已经不能满足可持 续发展的需求, 而数字技术为此提供了新的思路和 方法 [30,31] 。随着工业 3.5 和工业 4.0 的不断推进 [32,33] , 信息物理系统 (CPS) 、 智能制造物联网 (IoT) 以及服 务互联网 (IoS) [34] 高速发展, 推动了数字技术在水资 源管理中的应用 [35] , 半导体制造业开始探索新的水 资源管理策略。一方面, 通过部署传感器和数据分 析平台, 可实时监测生产过程中的水资源使用情况 和水处理过程, 利用大数据分析工具进行数据分 析, 为不同的处理方法提供更有针对性的参数设 置 [33,[36][37][38] 。另一方面, 通过机器学习和人工智能可预 测废水的成分和处理效果, 从而为各种方法的选择 提供数据支持 [39][40][41] 。数字技术还可以进一步帮助企 业预测水资源需求、 优化生产流程, 从而实现更高 效的水资源利用 [4,37] 。 随着全球半导体市场竞争的加剧, 降本增效已 成为行业新趋势, 越来越多半导体制造企业在生产 经营管理的各个环节寻找降低成本、 增强竞争优势 的方法, 部分半导体制造企业已经将数字技术引入 水资源绿色管理, 并将其作为重要工具和竞争优 势。如英特尔和台积电合作将数字技术引入工业 生产过程, 通过先进制程技术优化生产过程, 削减 资源消耗 [42,43] ; 中芯国际则将数字技术运用于透明 度与合规性方面, 确保水资源管理的透明性, 方便 与政府、 监管机构和公众的沟通, 确保公司的操作 和管理达到法定标准 [44] ; 索尼在优化水资源分配方 面使用了数字管理系统, 帮助工厂精准了解各生产 环节的水资源消耗, 努力减少用于半导体生产的水 量, 同时增加生产能力, 从而更科学地分配和利用 水资源, 增加废水的重用率 [45] 后再投入的工艺用水 [43] 。韦尔半导体则增加了带有 智能化监控单元的反渗透水 (RO) 处理系统, 优化了 现有的水资源循环利用系统, 2022 年的水资源回收 率由约 45%提高至约 66% [48] 。三星采用了先进的反 渗透过滤技术以最大限度地提高水的再利用率, 其 在制造基地设计了一系列先进的制造和研发设施, 用于数据存储和运行数字化的解决方案, 该基地成 为第一个获得碳信托水标准的半导体基地 [49] 的危险废物废水进行了循环利用 [52] 。华虹半导体建 设了氮氨废水循环站, 增设仪表仪器拓展数据采集 范围, 其建设的自动控制系统在不影响循环再生效 果的前提下有效减少...…”
unclassified