EHM
반도체 설비 성능 진단 AI 플랫폼
반도체 설비의 이상을 실시간으로 탐지하고, 공정 결과를 예측하는 등 반도체 산업의 공정과 설비 문제해결에 최적화된 딥러닝 솔루션입니다. 양산 설비를 실시간으로 모든 파라미터 분석이 가능하여 미세 변화와 경시변화를 탐지하고 불량의 원인까지 추적할 수 있습니다.
제조 데이터 분석은 흩어진 현장 데이터를 정리해 현재 상황을 파악하고, 문제의 원인을 확인하며, 앞으로 발생할 상황과 필요한 대응을 판단하는 과정입니다.
제조 현장에는 MES 생산실적, 설비 센서값, 검사 결과, 작업 이력 등 많은 데이터가 쌓입니다. 하지만 데이터가 많다고 해서 문제의 원인을 바로 알거나 앞으로 발생할 상황을 예측할 수 있는 것은 아닙니다.
중요한 것은 데이터의 양보다, 해결하려는 문제에 맞게 데이터를 연결하고 분석하는 것입니다.
데이터 분석은 수집된 데이터를 정리하고 변환해 의미 있는 정보와 판단 근거를 찾는 과정입니다.
제조 현장에서는 생산량이나 불량률을 확인하는 것부터 설비 이상 원인을 분석하고, 앞으로 발생할 품질 문제를 예측하는 것까지 모두 데이터 분석에 포함됩니다.
예를 들어 특정 라인의 불량률이 증가했다면 다음과 같은 질문에 답할 수 있어야 합니다.
단순히 데이터를 화면에 보여주는 것을 넘어, 현장의 질문에 답하고 다음 행동을 판단할 수 있도록 만드는 것이 데이터 분석의 목적입니다.
제조 데이터는 MES, ERP, QMS, 설비 제어 시스템, 작업일지와 엑셀 파일 등에 나뉘어 저장됩니다. 문제가 발생하면 담당자가 여러 시스템에서 자료를 내려받고 시간과 LOT 기준을 맞춰야 합니다.
데이터가 존재하더라도 서로 연결되지 않으면 전체 상황을 파악하거나 원인을 찾기 어렵습니다.
설비 경보와 품질 검사는 이미 설정한 기준을 벗어난 상황을 알려주는 데 유용합니다. 하지만 여러 센서값이 조금씩 변하거나 복합적인 조건이 함께 작용하는 문제는 기존 기준만으로 조기에 발견하기 어려울 수 있습니다.
이 때문에 설비가 멈추거나 불량이 확인된 이후에야 데이터를 다시 분석하는 일이 반복됩니다.
같은 데이터를 보더라도 숙련도에 따라 확인하는 항목과 판단 결과가 달라질 수 있습니다. 분석 과정과 조치 이력이 체계적으로 남지 않으면 유사한 문제가 발생할 때 처음부터 다시 확인해야 합니다.
데이터 분석은 현장 전문가를 대체하기보다, 전문가가 더 빠르고 일관되게 판단할 수 있는 근거를 제공하는 역할을 합니다.
빅데이터와 인공지능은 서로 다른 개념이지만 밀접하게 연결돼 있습니다.
쉽게 말하면 빅데이터는 분석의 재료이고, AI는 데이터 속에서 사람이 일일이 확인하기 어려운 패턴과 관계를 찾는 방법 중 하나입니다.
AI는 과거의 설비 상태와 품질 결과를 학습해 현재 데이터가 정상 패턴과 얼마나 다른지 확인하거나, 아직 검사하지 않은 제품의 품질 결과를 예측할 수 있습니다.
다만 데이터가 많다고 항상 좋은 결과가 나오는 것은 아닙니다. 다음과 같은 조건이 함께 갖춰져야 합니다.
따라서 AI 도입 전에는 데이터의 양보다 문제와 데이터의 관련성, 품질, 판단 기준을 먼저 확인해야 합니다.
데이터 분석은 답하려는 질문에 따라 서술적·진단적·예측적·처방적 분석으로 구분할 수 있습니다.
서술적 분석은 과거와 현재 데이터를 정리해 현장의 상태를 보여주는 방법입니다.
생산량, 불량률, 설비 가동률, 정지 시간과 같은 지표를 표나 그래프로 시각화해 언제 어떤 변화가 있었는지 확인합니다.
예를 들어 특정 라인의 주간 불량률이 전주보다 높아졌거나, 특정 설비의 정지 시간이 증가한 사실을 확인하는 것이 서술적 분석입니다.
비교적 빠르게 적용할 수 있지만, 변화가 발생한 이유까지 자동으로 설명해 주지는 않습니다.
진단적 분석은 문제가 발생한 원인을 찾기 위해 여러 데이터를 비교하고 관계를 확인하는 방법입니다.
불량이 발생한 시간의 설비 센서값, 공정 레시피, 원자재 LOT, 작업 조건 등을 정상 생산 구간과 비교해 원인 후보를 좁힙니다.
예를 들어 특정 불량이 한 대의 설비에서 집중적으로 발생했고, 같은 시점에 온도와 압력 패턴이 함께 변했다면 해당 조건을 우선적인 원인 후보로 검토할 수 있습니다.
다만 데이터에서 높은 연관성이 확인됐다고 해서 반드시 직접적인 원인이라는 뜻은 아닙니다. 분석 결과는 공정 지식과 현장 검증을 통해 확인해야 합니다.
예측적 분석은 과거와 현재 데이터의 패턴을 학습해 앞으로 발생할 가능성이 있는 상황을 예측하는 방법입니다.
제조 현장에서는 다음과 같이 활용할 수 있습니다.
예를 들어 설비가 멈추기 전에 센서 패턴의 미세한 변화를 탐지하거나, 공정 중 수집한 데이터를 이용해 아직 계측하지 않은 제품의 품질 결과를 예측할 수 있습니다.
예측 결과는 확률을 기반으로 하므로 항상 정확할 수는 없습니다. 현장에서는 예측 정확도뿐 아니라 오탐과 미탐의 비용, 알림 시점, 실제 대응 가능성까지 함께 검토해야 합니다.
처방적 분석은 예측 결과와 운영 조건을 바탕으로 가능한 대응 방법이나 우선순위를 제안하는 단계입니다.
예를 들어 설비 이상 가능성이 높아졌을 때 관련 센서와 점검 부위를 알려주거나, 과거의 유사 장애와 조치 이력을 찾아 대응 순서를 제안할 수 있습니다.
품질 문제가 예상되는 경우에는 관련 공정 조건과 원인 후보를 제시해 담당자가 먼저 확인해야 할 항목을 좁힐 수 있습니다.
처방적 분석의 목적은 AI가 현장 담당자를 대신해 모든 결정을 내리는 것이 아닙니다. 많은 데이터와 과거 이력에서 검토 대상을 빠르게 추려 담당자가 더 정확한 판단을 내릴 수 있도록 지원하는 것입니다.
설비 센서와 가동 이력을 분석해 정상 상태와 다른 변화를 발견하고, 점검이 필요한 설비의 우선순위를 정할 수 있습니다.
알티엠(RTM)의 공정·설비 이상탐지 플랫폼 EHM(Equipment Health Manager)은 설비 센서 데이터를 학습해 정상 패턴과 다른 변화를 조기에 탐지하고, 점검 우선순위 판단을 지원합니다.
공정 조건과 검사 결과를 연결해 불량 발생 원인을 추적하고, 검사 전 품질 결과를 예측할 수 있습니다.
AI 비전 검사 솔루션 Hubble(허블)은 복잡한 양불 판정 기준을 학습해 검사 데이터를 축적하고, 이렇게 쌓인 데이터는 불량 원인분석과 품질 예측의 기반이 됩니다. 실제로 PCB, 반도체, 이차전지 등 고정밀 공정에 적용되고 있습니다.
MES·ERP·SCM 등에 흩어진 데이터를 연결해 생산실적을 확인하고 보고 업무를 줄일 수 있습니다.
매뉴얼, 작업일지, 장애 조치 이력과 같은 문서 데이터를 함께 활용하면 유사한 문제의 과거 대응 방법을 더 빠르게 찾을 수 있습니다.
“AI를 도입하자”가 아니라 다음과 같이 현장의 문제를 구체적으로 정의해야 합니다.
분석 전후의 효과를 판단하려면 현재 기준을 확인해야 합니다.
문제와 관련된 데이터가 어디에 저장돼 있고 어떤 기준으로 연결되는지 확인합니다.
특히 시간, 설비 ID, 제품·LOT, 공정 단계와 같은 연결 기준이 중요합니다. 데이터가 많더라도 이러한 기준이 일치하지 않으면 분석에 많은 시간이 필요할 수 있습니다.
처음부터 전 공장의 데이터를 연결하기보다 문제가 명확하고 결과를 측정하기 쉬운 설비나 공정을 선택하는 것이 현실적입니다.
작은 범위에서 데이터 연결 가능성, 분석 결과의 정확성, 현장 활용성을 확인한 후 적용 범위를 확대해야 합니다.
반드시 대규모 데이터가 필요한 것은 아닙니다. 필요한 데이터의 양은 해결할 문제와 적용할 AI 모델에 따라 달라집니다. 데이터의 양보다 문제와 관련된 데이터인지, 판단 기준이 명확한지, 품질이 안정적인지가 중요합니다.
데이터 분석은 데이터를 정리하고 비교해 의미를 찾는 전체 과정을 뜻합니다. AI는 데이터 분석에 활용할 수 있는 기술 중 하나로, 복잡한 패턴을 학습해 분류·예측·추천을 지원합니다. 모든 데이터 분석에 반드시 AI가 필요한 것은 아닙니다.
현재 현황이 명확하지 않다면 서술적 분석부터 시작하는 것이 좋습니다. 문제가 발생한 이유를 찾는 것이 중요하다면 진단적 분석이 우선입니다. 예측과 처방적 분석은 충분한 데이터와 현장 검증 기준이 확보된 이후에 진행하는 것이 적절합니다.
모든 데이터를 먼저 정리할 필요는 없습니다. 해결할 문제를 정한 뒤 해당 문제와 관련된 데이터부터 확인하는 것이 효율적입니다. 초기 검증을 통해 추가로 필요한 데이터와 정제 범위를 결정할 수 있습니다.
제조 데이터 분석의 출발점은 모든 데이터를 한곳에 모으는 것이 아닙니다. 현재 현장에서 해결해야 하는 문제를 정의하고, 그 문제에 필요한 데이터부터 연결하는 것입니다.
서술적 분석으로 현황을 파악하고, 진단적 분석으로 원인을 확인한 뒤, 충분한 데이터와 검증 기준이 확보되면 예측과 처방적 분석으로 발전시킬 수 있습니다.
AI 역시 도입 자체가 목적이 되어서는 안 됩니다. 분석 결과가 현장의 판단 시간을 줄이고, 설비 정지와 불량 같은 실제 손실을 줄일 수 있을 때 비로소 의미가 있습니다.
알티엠(RTM)은 제조 현장의 설비·공정·품질 데이터를 바탕으로 이상 탐지, 품질 예측, 원인분석과 업무 지원을 위한 AI 적용 가능성을 검토합니다.
현재 보유한 데이터로 어떤 문제부터 확인할 수 있는지 궁금하다면 알티엠에 문의해 적용 범위를 살펴보세요.
