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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 있다.
본 논문에서는 반도체 장비의 현재 상태를 기반으로 ...

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.

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