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. 주요 내용
– 제조분야 데이터 분석시 고려사항
– 제조에서 AI기반 빅데이터 분석이란?
– 제조 엔지니어링 부문의 Key Question은?
– 설비 분석 사례 – 유지보수 시점 예측
– 공정 분석 사례 – 품질이상 원인 분석
– 제품 분석 사례 – 불량발생 사전예측
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빅 데이터 – 반도체 기술 및 응용 | 삼성반도체
삼성 반도체는 다양한 메모리 솔루션을 통해 빅테이터가 활용 될 수 있는 기반을 만들고 있습니다.
Source: semiconductor.samsung.com
Date Published: 7/29/2022
View: 9146
[논문]반도체 생산 장비의 예측정비에 관한 빅데이터 분석사례
… 최근에는 빅데이터 분석을 통해 장비의 고장 시점을 미리 예측하고 예방 정비를 진행함으로써 장비의 효율을 높이는 작업을 진행하고 있다. 본 논문에서는 반도체 …
Source: scienceon.kisti.re.kr
Date Published: 11/23/2021
View: 647
제조 분야에서의 빅데이터 기술 활용 – Korea Science
여기에 반도체 산업과 같이 대. 부분의 장비가 자동화 된 장비에서는 장비의 로그데이터가 존. 재하고 이들 데이터를 함께 분석해야한다면 상당히 다양한 종. 류의 데이터 …
Source: www.koreascience.or.kr
Date Published: 9/12/2022
View: 5532
머크, 반도체 공급망 개선 AI·빅데이터 활용 – e4ds 뉴스
선도적인 과학기술 기업인 머크(Merck)가 반도체 공급망 개선과 반도체 수급 부족에 대응하기 위해 인공지능(AI)과 빅데이터를 이용한 플랫폼 제공에 …
Source: www.e4ds.com
Date Published: 8/25/2022
View: 3790
마감! [공학교육혁신센터] 반도체 산업 빅데이터 분석 입문과정 …
차세대 반도체 인적자원개발협의체 지원사업(차세대반도체SC)에서. 최근 반도체 산업계 전반에서 중요성이 강조되고 있는 빅데이터 기술과 관련된.
Source: www.ajou.ac.kr
Date Published: 5/22/2021
View: 2189
빅데이터로 불량률 ‘0’…삼성, 완벽한 반도체 미션 – 아시아경제
20일 업계에 따르면 삼성전자는 반도체 품질 개선을 위해 빅데이터 전문가를 생산 공정에 투입하고 있다. 동승훈 삼성전자 메모리사업부 품질보증실 …
Source: www.asiae.co.kr
Date Published: 1/15/2022
View: 1984
삼성전자, 빅데이터로 반도체 공정 혁신 – 에이치비텍(HBtec)
빅데이터 과제발굴, 표준서비스, 품질서비스, 분석서비스, 제품, 전문가매칭, 분석과제매칭 … 삼성전자 반도체 협력사 A 대표는 최근 경기도 평택에 위치한 삼성 D램 …
Source: hbeetec.com
Date Published: 9/1/2021
View: 4136
삼성전자 반도체 데이터 사이언티스트 – 캐치
빅데이터/AI#반도체/디스플레이. 첫 구매 시 0원! 19,000원 … 삼성전자 반도체 데이터 사이언티스트총 6개1시간 11분 … 반도체 산업과 데이터00:14:49.
Source: m.catch.co.kr
Date Published: 10/23/2021
View: 9351
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주제에 대한 기사 평가 반도체 빅 데이터
- Author: 삼성SDS
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- Date Published: 2017. 6. 29.
- Video Url link: https://www.youtube.com/watch?v=VSheDrrilmw
빅 데이터 – 반도체 기술 및 응용
더 스마트한 미래
인공지능이 새로운 개념은 아니지만, 최근 몇 년간 인공지능의 발전은 컴퓨터와 모바일 장치의 기능을 크게 확장시키고 있습니다. AI의 한 분야인 머신 러닝은 컴퓨터가 스스로 학습하고, 진화하며, 개선할 수 있는 능력을 갖게 합니다. 빅 데이터의 유용성과 결합된 이 프로세스는 과거 데이터로부터 패턴을 추출하고 모델을 구축하여 향후 결과를 예측할 수 있습니다.
딥러닝은 다중 계층 신경망으로 비정형 데이터를 처리함으로써 컴퓨터가 시각 콘텐츠와 구어와 같은 복잡한 정보를 분석할 수 있게 합니다. 이를 통해 더 많은 유형의 데이터 구성을 추적 및 분석할 수 있습니다.
[논문]반도체 생산 장비의 예측정비에 관한 빅데이터 분석사례
초록
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제조 산업에서의 빅데이터 분석은 품질, 생산, 안전, 에너지 등 전 영역에서 빅데이터 분석을 적용하고 필요로 하고 있지만, 그 중에서 회사 이익과 직접적 관련이 되는 품질 및 수율(Yield) 개선에 많은 분석 주제들이 존재하고 있다. 특히, 생산 운영 최적화나 장비 설비 관리 측면에서 분석 주제가 다양하게 존재하고 있다. 과거에는 장비에 문제가 생기면 직접 확인하고 적절한 조치를 하는 절차를 따랐다면, 최근에는 빅데이터 분석을 통해 장비의 고장 시점을 미리 예측하고 예방 정비를 진행함으로써 장비의 효율을 높이는 작업을 진행하고 있…
제조 산업에서의 빅데이터 분석은 품질, 생산, 안전, 에너지 등 전 영역에서 빅데이터 분석을 적용하고 필요로 하고 있지만, 그 중에서 회사 이익과 직접적 관련이 되는 품질 및 수율(Yield) 개선에 많은 분석 주제들이 존재하고 있다. 특히, 생산 운영 최적화나 장비 설비 관리 측면에서 분석 주제가 다양하게 존재하고 있다. 과거에는 장비에 문제가 생기면 직접 확인하고 적절한 조치를 하는 절차를 따랐다면, 최근에는 빅데이터 분석을 통해 장비의 고장 시점을 미리 예측하고 예방 정비를 진행함으로써 장비의 효율을 높이는 작업을 진행하고 있다.
본 논문에서는 반도체 장비의 현재 상태를 기반으로 알고리즘을 통한 고장 시점을 미리 예측해 조기 경보를 알려주며, 조기 경보를 확인한 작업자는 면밀하게 현재 상태의 장비를 재확인하여 시기적절한 작업을 통해 다양한 사고를 미연의 방지가 가능한 사례를 소개하고자 한다.
머크, 반도체 공급망 개선 AI·빅데이터 활용
‘팔란티어’와 파트너십, Athinia 플랫폼 제공
선도적인 과학기술 기업인 머크(Merck)가 반도체 공급망 개선과 반도체 수급 부족에 대응하기 위해 인공지능(AI)과 빅데이터를 이용한 플랫폼 제공에 본격 나선다.머크는 팔란티어 테크놀로지스(Palantir Technologies Inc.)와 반도체 업계를 위한 안전한 데이터 애널리틱스 협업 플랫폼을 제공하기 위한 새로운 파트너십을 발표했다고 15일 밝혔다.이번 파트너십을 통해 머크는 팔란티어와 함께 Athinia 플랫폼 공급에 나설 계획이다.Athinia는 AI와 빅 데이터를 활용해 반도체 제조사와 소재 공급업체가 한 곳에서 데이터를 공유, 집산, 분석할 수 있도록 지원해 반도체 수급 부족 등 핵심 난제를 해결하고 품질과 공급망 투명성 및 타임 투 마켓(Time to Market)을 위한 프로세스를 개선한다.카이 베크만 머크 보드멤버 겸 머크 일렉트로닉스 CEO는 “반도체 산업은 전례 없는 혼란에 직면하여 투명성을 제공할 수 있는 안전한 데이터 협업 플랫폼이 절대적으로 필요해졌으며, 데이터 인텔리전스 회사는 반도체 수급 부족과 공급망 문제 등의 난제를 해결할 필요가 생겼다”며 “고객사의 효율성을 높이고 혁신에 걸리는 시간을 단축시키기 위해 팔란티어와 협력해 소재과학, 데이터 애널리틱스 및 보안에 대한 공동의 전문성을 통합했다”고 덧붙였다.쉬얌 상카르 팔란티어 최고운영책임자(COO)는 “반도체 회사와 공급업체들이 협업을 통해 더 나은 의사결정을 내리고, 동시다발적 수요와 공급충격에 대응할 수 있게 하는 생태계의 조성을 위해 이 분야의 시장 선도기업들과 협력하게 된 것이 매우 기대된다”며 “Athinia는 가치사슬에 걸쳐 기업들이 신제품을 더 빠르게 시장에 출시하고 제품 차별화 및 성장을 앞당길 수 있도록 도울것” 이라고 설명했다.
마감! [공학교육혁신센터] 반도체 산업 빅데이터 분석 입문과정 온라인 교육 안내
차세대 반도체 인적자원개발협의체 지원사업(차세대반도체SC)에서
최근 반도체 산업계 전반에서 중요성이 강조되고 있는 빅데이터 기술과 관련된
우수인력 양성을 위해 공학교육혁신센터와 연계하여
“반도체산업 빅데이터 분석 입문” 온라인 교육을 실시하오니,
관심있는 이공계생들의 참여를 부탁드리고자 홍보 edm을 송부합니다.
자세한 내용은 첨부의 edm 이미지 파일 혹은 html소스를 활용해 주시면 되고
아래의 링크를 통해서도 접속 가능합니다.
참고로 최종 교육생 접수 마감은 1000명으로, 접수 마감될 경우 신청 기간 이내에 접수 종료될 수 있음을 사전에 안내 드립니다.
url : https://www.ksia.or.kr/mail/ 20220125/20220125_edm.html
빅데이터로 불량률 ‘0’…삼성, 완벽한 반도체 미션
안하늘 기자 [email protected]
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[아시아경제 안하늘 기자] 삼성전자가 ‘불량률 0%’의 완벽한 반도체 생산을 위해 빅데이터 기술을 동원하고 있고, 이를 앞으로 더욱 확대할 방침이다. 300㎜ 웨이퍼에서 설비문제로 발생하는 20나노 미만의 불량을 찾아내는 것은 우리나라 전체 면적에서 100원짜리 동전 한개를 찾는 것과 맞먹을 정도로 고난도 작업이다.20일 업계에 따르면 삼성전자는 반도체 품질 개선을 위해 빅데이터 전문가를 생산 공정에 투입하고 있다. 동승훈 삼성전자 메모리사업부 품질보증실 마스터는 “설비가 복잡하지 않았을 때는 굳이 빅데이터를 활용하지 않아도 불량 현상을 설명할 수 있었다”며 “하지만 최근에는 설명하기 어려운 미세 현상이 나타나면서 센서 계측 기술과 빅데이터 분석 기술이 필요해졌다”고 말했다.D램 등 메모리 반도체는 500여개의 공정, 1000여개의 계측 단계를 거쳐 생산된다. 제품 생산까지 최대 두 달까지 걸리는데, 설비에 작은 문제라도 생길 경우 반도체의 근간이 되는 ‘웨이퍼’를 전량 폐기해야한다. 이달 초 삼성전자는 사내 변전소 문제로 평택 반도체 공장에서 정전 사고가 발생하면서 매출 400억~500억원 손실을 입은 것으로 알려졌다. 설비에 불량이 발생하기 전에 미리 대응하고, 불량 제품이 생산 됐을 때 문제가 된 공정을 신속히 찾는 것은 반도체 업체의 숙원 과제다.이에 삼성전자는 반도체 생산에 필요한 전기전자, 물리화학 전공자와 산업공학, 통계학 전문가들의 협업 기회를 늘리고 있다. 실제 삼성전자는 반도체 라인에 적용된 부품이 언제 고장날 지 예측하는 솔루션을 개발ㆍ활용 중이다. 반도체 공정에서는 챔버를 진공상태로 만들기 위해 펌프를 사용하는데 이 과정에 파우더 형태의 부산물이 발생한다. 파우더가 계속 쌓일수록 더 센 압력이 작용해 최악의 경우 부품이 깨지는데 그럴 경우 해당 공정에 투입된 웨이퍼를 모두 폐기해야 한다. 삼성전자는 해당 공정에서 발생하는 9개월분의 초 단위 센서 정보를 분석, 펌프에 문제가 발생하기 직전에 나타나는 특정 신호를 파악했다. 이를 모델링해 펌프가 고장나기 전 사전에 교체할 수 있게 됐다.생산 과정에도 빅데이터 분석 기술을 활용, 불량률을 낮추고 있다. 현재 삼성전자는 7나노 공정을 개발하고 있어 불량 웨이퍼를 찾는 일은 더욱 어려워지고 있다. 삼성전자는 웨이퍼 가공시 발생하는 센서 신호 빅데이터를 활용, 일부 라인에서 생산되는 웨이퍼를 전수 조사하고 있다. 기존에는 수많은 웨이퍼 중 일부만 선별해 불량이 있는지를 확인해왔다. 삼성전자에 따르면 14나노 공정에서 월 100만테라바이트 이상의 센서 빅데이터가 만들어진다.이와 함께 삼성전자는 빅데이터 관련 인력을 수급하는데 적극적으로 나서고 있다. 삼성전자 메모리사업부는 최근 서울대학교, 고려대학교 등에서 산업공학과, 수학과 학생들을 대상으로 채용 설명회 성격의 ‘테크데이’ 세미나를 열었다.삼성전자 메모리사업부 관계자는 “사업부서에서 향후 3년 간 가장 중요한 기술로 빅데이터를 공통적으로 꼽고 있다”며 “특히 반도체 설계 파트에서 주로 활용하고 있으며, 해당 분야의 박사급 인재는 수시로 채용하는 중”이라고 말했다.
삼성전자, 빅데이터로 반도체 공정 혁신 > 빅데이터 사례
삼성전자, 반도체 공정 개선 위해 AI인력 대거 충원
#삼성전자 반도체 협력사 A 대표는 최근 경기도 평택에 위치한 삼성 D램 공장(P1)을 방문하고 깜짝 놀랐다. 축구장 20개 정도 되는 초대형 공장에 직원이 한 명도 안 보였기 때문이었다. 근무자가 없냐는 질문에 삼성 관계자는 별도의 장비 조작이 필요하거나 문제가 발생했을 때만 방진복을 입고 라인에 투입된다고 설명했다.
첨단 설비를 갖춘 반도체 공장이 자동화 수준을 넘어 인공지능(AI)으로 향하고 있다. 삼성전자가 자사 반도체 공장에 AI 접목을 추진하고 있다. 스스로 판단하고 개선하는 최첨단 공장을 지어서 수율 및 생산성을 극대화하기 위해서다.
삼성전자는 반도체 공정에 AI를 구현하기 위해 관련 인력을 대거 포진시킨 것으로 파악됐다. 고급공정제어(APC) 팀을 꾸려서 공정 과정에서 기계학습(머신러닝)을 구현할 채비를 하고 있다. 기계학습은 방대한 데이터 기반으로 학습하고 예측과 성능을 스스로 향상시키는 시스템을 뜻한다. 대표적인 AI 기술 가운데 하나다.
삼성전자는 AI 알고리즘 개발 인력도 충원하고 있다. 알고리즘은 판단의 근간이 되는 소프트웨어(SW) 일종으로, 반도체 사업을 담당하는 삼성전자 DS부문에서 AI 알고리즘 인력을 뽑는 건 이례다. 업계 관계자는 “DS부문에서 AI 알고리즘 관련 인력을 대거 채용하고 있다”면서 “공정에 AI 솔루션을 도입하기 위해 공들이고 있는 것”이라고 말했다.
장비도 달라지고 있다. 센서가 부착된 장비를 통한 데이터 수집과 분석을 추진하고 있으며, 3D 스캐너 등 이전에는 없던 장비를 반도체 공정에 도입하고 있다.
참조 : https://m.etnews.com/20190620000211
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