로고 로고

SITE MAP

REFERENCE AI·빅데이터

REFERENCE

(주)디엘정보기술은 20년 이상의 스마트팩토리 구축 경험을 기반으로
다양한 산업 분야의 제조 빅데이터 분석과 AI적용 사례를 만들어 가고 있습니다.

AI/빅데이터 구축 사례 _AI기반 반도체 클린룸 관리 예지보전 기능 적용 사례

㈜디엘정보기술은 AI 기반 반도체 클린룸 관리 예지보전 기능 제공

원시데이터 분석환경/기술 데이터 수집/적재 시각화

원시데이터 Raw Data

  • 1실시간 공조 설비 시스템 데이터
  • 2실시간 온/습도/파티클 센서 데이터 수집
  • 3실시간 차압 센서 데이터 수집

분석환경/기술 Analysis environment / technology

  • 시계열 예측 분석

빅데이터를 AI로 분석, 제품의 완성도에 영향을 주는 클린룸 환경 발생 예측 및 경보
설비, 클린룸 환경 정보를 DB에 저장
설비, 클린룸 환경 정보를 학습된 AI에 입력, 예지보전 수행
수집된 온/습도, 차압, 파티클(3㎛, 5㎛, 10㎛) 시계열 데이터를 SARIMAX 머신러닝 알고리즘을 적용하여 단기(20분), 장기 (1시간) 미래 예측

데이터 수집/적재 Data Collection / Loading

수집 데이터
실시간 클린룸 환경 조절 설비의 가동 정보
실시간 온/습도, 차압, 파티클 센서 데이터
수집 방법
RS-485 Modbus를 이용하여 수집
수집된 데이터는 시계열 형태로 MS-SQL DB에 적재

시각화 Visualization

  • 온/습도/차압/파티클 환경 실시간 예측

  • 클린룸 제어 시스템 가동 모니터링

Paint Point

  • 원격 수집이 불가능

  • 3시간 주기로 클린룸 확인

  • 문제 인지 시간 늦음

  • 높은 불량률

수작업 기반의 클린룸 환경 데이터 수집으로 인한 업무 효율성 저하
클린룸 환경 데이터 원격 수집이 불가능하여 작업자가 3시간 주기로 클린룸의 상태 확인 후 수기 작성
클린룸 환경문제 발생으로부터 문제 인지 시간 까지 3시간 소요
클린룸 환경 문제 도중 생산된 제품은 불량률이 높아 생산성이 저하되는 요인
도입 효과
  • 클린룸 환경데이터 자동 수집
    클린룸 환경 데이터 자동 수집으로 작업자의 단순반복 업무 감소
    실시간 클린룸 상태 모니터링을 통한 환경 상태 이상 감지 소요시간 단축
  • AI 적용을 통한 공정 개선
    AI를 통해 매분 미래 온/습도, 차압, 파티클 예측으로 환경 상태 이상 사전 감지로 이상 발생 전 사전 대응 가능
    파티클 발생 원인 추적 및 개선으로 공정 개선 근거로 활용
    온습도, 클린룸 제어 시스템 가동 모니터링으로 불필요한 제어 시스템 가동을 최소화하여 기업의 ESG
    경영에 기여
고객사