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반도체 설비 성능 진단 AI 플랫폼
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제조산업 특화 통합 비전 AI 솔루션
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특수 목적 맞춤형 제조 AI 솔루션 개발
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활용사례
EHM
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Semiconductor
미국 반도체 Fab의 의뢰를 받아 OES와 설비 파라미터를 통해 AR fault를 예측하는 모델 개발
자체 개발한 ‘시계열 패턴 인식, anomaly detection, clustering 기술’을 적용하여 맞춤 모델 개발
EHM
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Semiconductor
플라즈마 챔버 가스 누출 탐지 정확도 99.5%
체결 불량, 노후화, 설비 특정 부품에 손상 발생 등으로 인해 외부의 공기가 챔버 내부로 유입되는 Leakage 현상을 99.5% 정확도로 탐지
EHM
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Semiconductor
Uniformity 근사 추정하는 Health Score 개발 및 주요 센서 3종 도출
자체 개발한 ‘Health Scoring’ 기술을 Uniformity에 특화하여 맞춤 모델 개발
Hubble
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LED
비전 AI로 불량비용의 12%를 절감한 mirco-LED 제조공장
글로벌 LED 제조사의 X-ray 검사 정확도 향상, 불필요한 폐기 감소, 연간 2.3억 원의 육안검사 비용 절감
EHM
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Semiconductor
OES 장비사와 협력하여 플라즈마 밀도 추정 모델 개발
MAPE(Mean Absolute Percentage Error) 3.8%로 기존 운영 모델 대비 에러율 약 15%p 개선
EHM
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Semiconductor
웨이퍼 이송 로봇 AWC 이상탐지
웨이퍼 이송 로봇의 위치·액션·타겟 별 차별화된 이상탐지 모델을 통해 고장 사전탐지를 지원
Hubble
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PCB
AI 기반 ODB 정보를 활용한 세부 판정조건 적용 양/불 판정 시스템구축
PCB 최종 검사 과정(AFVI 설비)에서 AI 딥러닝 기반의 ODB 설계 도면을 활용한 양불판정 시스템을 도입
EHM
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Semiconductor
공정 진행 중 웨이퍼 식각 깊이 실시간 예측 97.9%
웨이퍼의 식각 깊이가 얼마나 될 것인지를 공정 진행 중 실시간으로 예측하는 솔루션을 개발하여 정확도를 97.9% 달성