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Anomaly Detection Solution 01

반도체 공정 장비의 예지 정비

  • Goal

    반도체 공정 장비의 비정상 패턴을 사전에 감지하고 실제 고장까지의 잔여 시간을 예측해, 가동이 중지되었을 때의 시간 및 비용 손실을 최소화

  • Our Approach

    이상치 데이터가 부족한 현상을 극복하기 위해 준지도 이상 탐지(Semi-supervised Anomaly Detection) 모델을 적용하여 반도체 공정 장비에서 이상 징후 예측 후 실제 고장까지 걸리는 시간(Time-to-Failures, TTF)을 추정하는 알고리즘을 활용했습니다. 또한, 반도체 생산 환경의 변화에 적응하기 위해 컨티뉴얼 러닝(Continual Learning)을 적용했습니다.

  • Results

    · 이상 징후 예측부터 실제 고장 발생까지의 소요 시간(Time-to-Failure, TTF) 예측도 90% 이상