반도체 & 디스플레이
(Semiconductor & Display)
나노미터 단위의 초정밀 공정에서 발생하는 수백 개의 변수를 AI가 실시간으로 분석합니다.
불량 패턴을 조기에 감지하여 수율을 향상시키고, 장비 데이터 분석으로 다운타임을 최소화합니다.
"AI-Driven Quality Intelligence"
(AI 기반 품질 지능화)
품질 관리 자동화로 생산성 3% 향상,
Risk Management 통합
AI/ML Quality Prediction Risk Management LLM
디스플레이 품질 통합 관리 플랫폼
(Quality Management)
고객사
디스플레이
Challenge (도입 배경)
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품질 관리 시스템이 수작업으로 진행되며, Risk 관리 시스템이 파편화됨
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고객 경험 및 피드백 반영 속도 부족
Solution (해결책)
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AI/LLM 도입: AI/ML 기반 품질 예측 및 LLM 활용
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통합 플랫폼 구축: 흩어진 Risk Management System 통합 및 개인화된 Workorder 제공
Benefit (도입 효과)
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생산성 향상: 품질 자동화로 생산성 3% 향상
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직원 만족도: 작업 자동화로 업무 편의성 및 만족도 제고
AI-Powered
Packaging Quality Intelligence
고객사
OSAT / IDM
Challenge (도입 배경)
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과도한 품질 이상 event, alarm등에 인한 분석 소요시간 과다
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고품질 데이터 부재로 인한 원인 해석 불가 및 사전 품질 대응 어려움
Solution (해결책)
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High Freq. Data: IoT를 활용한 고속 대용량 데이터 수집
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AI/ML 이상감지: AI/ML 알고리즘을 활용한 설비 미세 이상감지
Benefit (도입 효과)
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Donw Time 감소: 10% 이상
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엔지니어 분석 시간 단축: 2시간 이상 → 30분 이내로 단축
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UPEH 향상: 70% -> 90%
"High Freq. Data Acquisition"
(고속 대용량 데이터 수집)
고속 데이터 수집과 AI 이상감지를 통해
품질 문제를 조기에 발견하고 생산성을 향상
Kosmos Edge Detector+
"Equipment Intelligence"
Tool Alarm 자동 분석
AI Root Cause 분석
Risk Index 진단
OCAP 자동 조치
High-Speed Data 100ms --> 10ms
AI-Powered
Equipment Intelligence
고객사
반도체·디스플레이 장비 제조사
Challenge (도입 배경)
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장비 이상 발생 시 원인 분석에 많은 시간 소요
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제한된 데이터 기반 진단
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수동 분석 의존
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Solution (해결책)
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Real-Time Data + AI Diagnostics
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10ms 단위 고속 데이터 수집
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Risk Index 기반 이상 진단
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자동 원인 분석
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Benefit (도입 효과)
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Trace Data 1000~100ms --> 100~10ms
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신규 센서 자동 연계
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원인 분석 자동화
디스플레이 대규모
생산 공정 플랫폼 고도화
고객사
디스플레이
Challenge (도입 배경)
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기존 X-Platform 기반 시스템의 노후화로 UI/UX 불편 및 속도 저하
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대용량 데이터(Big Data) 처리가 지연되고, 변경점 관리가 통합되지 않아 비효율 발생
Solution (해결책)
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Web 기반 전환: 최신 웹 기술을 적용하여 시스템 속도 및 사용자 편의성 개선
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분석 자동화: Airflow 및 R을 활용한 업무 자동화 로직 구현 및 시각화 Chart 제공
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통합 관리: 변경점 화면 통합 및 적용 자동화
Benefit (도입 효과)
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분석 시간 단축: 2시간 이상 → 30분 이내로 단축
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정확도 향상: 유의차 검증 정확도 10% 이상 향상
"Big Data Visualization & Speed"
(대용량 데이터 시각화의 혁신)
분석 시간 2시간 → 30분 단축,
유의차 검증 정확도 10% 향상
Web Platform Conversion Big Data Charting Analysis
"Equipment Efficiency Maximized"
(장비 종합 효율 극대화)
리포트 생성 1시간 → 10분 단축,
장비 관리 효율 17% 증가
OEE Management Custom Dashboards Log Analysis
반도체 장비 성능 관리 시스템
(OEE)
고객사
반도체 장비사
Challenge (도입 배경)
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장비 로그 데이터가 방대하나 UI가 불편하여 분석이 어려움
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사용자가 원하는 형태의 맞춤형 차트 구성 불가
Solution (해결책)
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로그 분석 자동화: 로그 내 주요 인자 자동 추출 및 OEE(설비종합효율) 관리 시스템 구축
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커스텀 차트: 사용자 맞춤형 분석 화면 및 MCC(Machine Cycle Chart) 지표 개발
Benefit (도입 효과)
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리포팅 시간 단축: 1시간 이상 → 10분 이내 Report 생성
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관리 효율 증대: 장비 상태 관리 효율 17% 증가
Wafer 제조 공정
관리 시스템 고도화
고객사
Wafer 제조
Challenge (도입 배경)
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기존 WPF 시스템의 노후화 및 Manual 작업으로 인한 생산성 저하
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신규 레시피 개발에 따른 조회 조건 개선 및 대용량 데이터 처리 필요
Solution (해결책)
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전면 Web 전환: Spring Boot 및 Vue.js 활용 최신 웹 기술 적용
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업무 자동화: 수기 작업을 자동화 프로세스로 대체
Benefit (도입 효과)
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조회 속도 개선: 5분 이상 → 1분 이내 화면 표시
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비용 절감: 운영 공수 6MM 절감 (최소 $30,000 이상 절감 효과)
"Legacy Modernization to Web"
(레거시 시스템의 완벽한 웹 전환)
데이터 조회 속도 5배 개선
(1분 이내)
System Migration Process Automation Cost Reduction
반도체 데이터
레이크 및 분석 자동화
고객사
반도체
Challenge (도입 배경)
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공정 데이터가 너무 방대하여 분석에 오랜 시간 소요 및 반복 업무 발생
Solution (해결책)
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패턴 그룹핑 (Pattern Grouping): AI 기법을 활용하여 데이터 패턴 자동 분석 및 그룹핑
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분석 자동화: 유의차 구간 분석 요약 및 리포트 자동 제공
Benefit (도입 효과)
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업무 효율화: 엔지니어 분석 시간 3시간 → 5분 이내로 획기적 단축
"AI Pattern Grouping Automation"
(AI 패턴 그룹핑 자동화)
엔지니어 분석 업무
3시간 → 5분으로 획기적 단축
Data Lake Pattern Recognition Workload Reduction
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