활용사례

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

웨이퍼 이송 로봇 AWC 이상탐지

웨이퍼 이송 로봇의 위치·액션·타겟 별 차별화된 이상탐지 모델을 통해 고장 사전탐지를 지원

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

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

Uniformity 근사 추정하는 Health Score 개발 및 주요 센서 3종 도출

자체 개발한 ‘Health Scoring’ 기술을 Uniformity에 특화하여 맞춤 모델 개발

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

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

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