제조업 경쟁력 강화를 위한 제조분석 솔루션
제조 빅데이터 분석
솔루션 도입 필요성
– 기존 이상감지 방식은 다수의 변수에 따른 문제파악 어려움
– 기술평준화로인한 상품의 동질화로 수율 향상을 통한가격경쟁력 확보 필요
– 미래 스마트 팩토리 활용 가능성과 기업 성과에 미치는 영향 중 가장 큰 요소가 빅데이터 분석임
– 제조업의 49%는 빅데이터 분석에 파일럿 프로젝트 진행중이며, 제조업의 30%가 향후 빅데이터 및 IoT 분야에 투자의지 있음 (출처 : SCM World-MESA, International survey)
솔루션 도입 기대효과
설비
– 설비 PM/BM 및 신규 Setup시 안정화 시간 단축
공정
– 공정 이상의 정확한 진단, 수기 검증 체계의 시스템화 및 관리의 효율성
수율/품질
– 문제 발생 시 조속한 원인 규명으로 수율 및 품질 향상
구축사례
Case 1
제조 빅데이터 분석을 통한 품질 및 생산성 향상 구축 사례
대상고객
국내 반도체 FAB
적용솔루션
THiRA Analytics
적용범위
메모리, 비메모리 (시스템 IC)
✓ 공정 조기 이상 감지 및 안정화 목적
✓ 반도체 Etch, Diffusion 및 테스트 공정 적용
✓ 설비 가동 조건, Wafer 테스트 및 품질 데이터 분석
The Challenge
- 기존 이상감지로는 품질 문제의 원인파악이 어려움
- 기술 평준화 및 상품 동질화로, 가격 경쟁력 확보를 위해 효율적인 공정 운영이 필요함
- 미래 스마트 팩토리 활용 가능성과 기업 성과에 미치는 영향 중 가장 큰 요소가 빅데이터 분석임
- 제조업의 49%는 빅데이터 분석에 파일럿 프로젝트 진행중이며, 30%는 향후 빅데이터 및 IoT 분야에 투자의지 있음
(출처 : SCM World-MESA, International survey)
The Solution
- 데이터의 품질 향상을 위한 제조 특화된 전처리 기능 (결측, 열화, 교호 등)
- 분석 정확도 향상을 위한 다수의 설비/품질 파라미터 동시 분석
- 실시간 공정/설비 변동 및 이상 감지
- 공정별 품질/수율 영향도 파악
- 불량 원인이 되는 공정/설비 탐색
- 품질 불량의 사전 예측
The Benefits
- 설비 PM/BM 및 Setup시 안정화 시간 단축
- 공정 이상의 정확한 진단, 수기 검증 체계의 시스템화 및 관리의 효율화
- 문제 발생 시 조속한 원인 규명으로 수율 및 품질 향상
Reference
