최근 AI 물결의 도래로 많은 산업이 직·간접적으로 영향을 받고 있는데, 세계에서 가장 주목받는 반도체 산업에 어떤 응용력을 갖게 될까요? 이 인터뷰에서는 반도체 패키징 및 테스트 공장을 이끄는 데이터 분석가인 Sonic을 초대하여 JMP Taiwan Semiconductor의 수석 컨설턴트인 Eric과 대화를 나누고 오늘날 반도체 산업 및 기술의 최전선 애플리케이션과 AI가 어떻게 활용되는지에 대한 관찰 내용을 공유합니다. 반도체 제조에 활용되는 데이터 분석은 핵심적인 역할을 합니다.
일체 포함 추세에 따르면, 일체 포함 반도체 산업의 응용
Sonic은 먼저 반도체 제조 분야에서 AI의 주요 응용 분야를 강조했습니다. 그는 반도체 제조에는 설계, 제조, 테스트 등 여러 단계가 포함되며 이러한 단계에 AI가 적용될 수 있다고 지적했습니다. 예를 들어, 제품 개발 및 설계 단계에서는 BOM(재료) 및 생산 매개변수를 기반으로 하는 PCA, 기계 학습 및 기타 모델링 기술을 제품 설계 기준으로 사용합니다. 또 다른 예로, 기계에 이상이 발생하면 JMP와 결합된 데이터베이스 SQL을 사용하여 가능한 원인을 자동으로 분석하여 공장이 빠르게 개선될 수 있도록 합니다. 이밖에도 딥러닝과 영상처리에 대한 연구도 진행하고 있다.
이어 에릭은 반도체 제조는 데이터 양이 많아 제품 품질을 사람의 눈으로 비교하기에는 적합하지 않은 반면 AI는 다방면에 적용될 수 있다고 덧붙였다. 그는 칩 제조 분야에서 AI를 사용하여 다양한 매개변수나 지표가 각 프로세스 섹션에서 특별한 성능을 갖는지 여부를 판단하고 심지어 최상의 공식을 찾을 수도 있다고 언급했습니다. 또한, 공정 모니터링과 오류 보고에 AI 적용을 강조하며, 기술 발전에 따라 AI 도구의 적용 범위가 반도체 장비 제조업체와 패키징 및 테스트 공장으로 점차 확대되고 있음을 지적했습니다.
일체 포함 반도체 산업에서의 대중성과 사용 용이성
반도체 업계에서 AI의 인기와 사용 편의성에 대해 소닉은 최근 몇 년간 크게 개선됐다고 밝혔다. 그는 다음과 같은 관찰 결과를 나열했습니다.
- 설계 단계: AI는 엔지니어가 설계 프로세스 속도를 높이고 BOM 선택 및 프로그래밍 등 효율성을 향상하도록 지원할 수 있습니다.
- 제조 단계: AI는 제조 데이터를 분석하고 제조 결함을 감지 및 예측하며 생산 효율성과 품질을 향상시킬 수 있습니다.
- 테스트 단계: 테스트 데이터를 자동으로 분석해 테스트 효율성과 정확성을 높이는 등 반도체 테스트 분야에 AI를 적용하는 것은 매우 중요하다.
- 도구 개발: 이 회사는 반도체용 AI 도구와 플랫폼을 개발하여 AI 전문 지식에 대한 요구 사항을 줄이고 보다 직관적이고 사용하기 쉬운 인터페이스를 제공합니다.
그는 이러한 AI 애플리케이션이 생산 효율성, 품질 및 혁신 역량을 향상하고 반도체 산업의 발전을 가속화하는 데 도움이 될 수 있다고 지적했습니다.
JMP 컨설턴트들은 반도체 분야의 급속한 발전으로 인해 AI를 활용해 생산 라인을 제어할 수 있으려면 아직 갈 길이 멀다고 강조했는데, 그 이유는 AI 도구를 수동으로 작성하고 조정해야 하므로 많은 시간이 필요하기 때문이다. 이런 프로그램은 더 이상 충분하지 않아 조정이 필요하고, AI 프로그램 최적화가 반도체 발전을 따라가지 못하는 경우도 생길 수 있습니다.
그는 이 문제를 해결하는 열쇠는 AI 프로그램을 쉽게 수정하고 빠르게 조정할 수 있는지 여부에 있다고 강조했다. 현재 반도체 제조업체에서는 고객이 문제에 더 빨리 집중하고 개발 시간을 절약할 수 있도록 JMP를 작은 플러그인으로 사용해 왔습니다.
반도체 기업은 지능화되고 있는가? 스마트 팩토리 구축을 위한 핵심요소
소닉은 스마트 팩토리 구축을 논하기 전에 모든 생산 장비의 작동 상태와 데이터를 데이터베이스에 저장할 수 있는 완전한 센서, 사물 인터넷 기술 등 모든 인프라가 갖춰져야 한다고 믿습니다. 통계분석과 알고리즘을 통해 데이터를 가공, 분석하여 스마트 제조의 최적화와 의사결정을 달성합니다. 동시에 그는 인력 교육과 기술 향상의 중요성을 강조했으며, 기업은 기업 내 인재 육성을 위해 완전한 인력 교육을 제공해야 한다고 강조했습니다.
JMP 컨설턴트들은 프로그래밍 언어를 사용하여 기계 학습이나 AI 판단 기준을 편집하는 등 데이터베이스 연결과 스마트 화학 공장 게임 규칙이 혁신의 핵심이라고 덧붙였습니다. 그는 이것이 재정적 문제일 뿐만 아니라 시간적 압박이기도 하다고 지적했습니다. 그는 소프트웨어가 하드웨어의 발전을 따라잡아야 한다고 믿습니다. 그렇지 않으면 초기 개발 결과가 영향을 받을 것입니다. 따라서 스마트 화학공장을 구현하기 전, 테스트 데이터와 분석 플랫폼의 연계성을 개선하여 문제를 적시에 대응하고 스마트 화학공장 구현을 위한 만반의 준비를 갖추는 것이 필요하다.
AI에 투자 전 공정 최적화 및 품질 개선
소닉은 물론 수집할 수 있는 데이터가 많을수록 좋지만 이상이 있는 경우 기계 로그를 수동으로 분석하여 데이터의 상관관계와 추세를 찾는 등 기존 데이터를 사용하여 문제를 찾는 경우가 많다고 말했습니다. 후속 자동 분석을 위해 사용합니다.
JMP 컨설턴트는 회귀 분석, 기계 학습, 의사결정 트리 등 모델을 최적화하기 위해 JMP에서 제공하는 도구를 공유했습니다. 그는 JMP Pro가 SVM, K-nearest Pro, Random Forest 등 더 많은 모델링 도구를 제공한다고 지적했습니다. 모델을 최적화하는 도구를 통해 더 좋고 정확한 모델을 얻을 수 있습니다. 그는 또한 모든 모델링 플랫폼을 비교하고 적절한 모델 구축 플랫폼을 찾을 수 있는 JMP Pro에서 제공하는 모델 스크리닝 기능에 대해서도 언급했습니다. 마지막으로 그는 최적의 매개변수 조합과 프로세스 창을 찾는 데 도움이 되는 JMP 프로파일러와 디자인 공간 프로파일러 도구를 공유했습니다.
데이터 분석은 일반적으로 사용되는 반도체 소프트웨어와 EDA를 결합합니다. 도구
Sonic은 자사가 주로 EDA 도구에 JMP 사용을 장려하고 있으며, 기계 LOG 분석, 이상 분석, 품질 및 효율성 제어 및 기타 기능을 포함하여 분석 결과가 고객의 신뢰와 만족을 얻을 수 있다고 언급했습니다. 엔지니어는 이러한 도구를 사용하여 데이터와 결과를 신속하게 얻을 수 있으며 데이터를 통해 다른 JMP 분석 작업을 유연하게 시작하여 요구 사항에 더 잘 맞는 보고서를 작성할 수도 있습니다.
JMP 컨설턴트들은 웨이퍼 문제 분류 및 잠재적인 새로운 문제 식별을 위한 클러스터링, 자동 보고 시스템을 위한 관리 차트 및 JMP 실시간 경고 테스트 등 JMP가 제공하는 도구에 대해 언급했습니다. 이러한 도구는 반도체 제조 과정에서 데이터 분석과 실시간 모니터링을 용이하게 하여 효율성과 품질을 향상시킵니다.
요약하다
이번 인터뷰에서는 반도체 산업에서의 AI 적용과 데이터 분석에 대해 심도 있게 논의했습니다. 설계부터 제조, 테스트까지 AI와 데이터 분석은 각 단계에서 중요한 역할을 하며 지속적인 혁신과 발전을 촉진합니다. 반도체 산업. 반도체 산업에서 JMP를 적용하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 다음 주제를 시청하세요. 반도체 주제 토론: JMP를 기반으로 불량 웨이퍼 식별, 자동 감지 및 자동 분석 또는 30일 동안 JMP를 사용해 보세요 반도체 데이터 분석을 완료하세요.
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