반도체 생산 장비 이상 전조 탐지: 정탐률 90%, 최대 24시간 전 이상 예지

반도체 칩 수요가 증가하면서 반도체 장비가 수행해야 할 기능적 요구 사항이 늘어나 생산 공정의 복잡도가 증가하고 예기치 못한 장비 고장이 발생합니다. 이에 따라, 사전에 고장을 예방할 수 있는 예지 정비 기술이 필요합니다.

마키나락스의 AI 딥러닝 모델은 반도체 생산 장비에 부착된 센서에서 생산되는 데이터의 정상 패턴을 학습하고, 생산 과정에서 발생하는 비정상적인 패턴을 탐지합니다. 비정상 패턴이 탐지된 시점부터 고장까지 남은 시간을 추정하고, 비정상 패턴 발생 원인을 찾습니다.

정탐률 90% 이상을 확보해 이상 발생 12~24시간 전 이상 징후 예측이 가능합니다. 기계 결함에 대한 사전 대응이 가능하게 되어 다운타임으로 인한 비용 손실을 최소화할 수 있습니다.