설비 이상 및 제품 불량의 근본 원인을 추적합니다

빅데이터 분석을 통해 고질적인 제품 불량 및 설비 이상의 근본 원인을 파악하고 더 나아가 문제를 사전에 예방할 수 있습니다. 다양한 제조업계에서 검증된 품질 문제 해결 역량과 제조 분석 전문가들의 원인 추적 프로세스를 제공합니다.

기대효과

Nexplant Analytics만의 특별함

  • 제품 불량 및 장비 고장의 원인 발견

    제조상의 품질 문제를 빠르게 분석하고 근본 원인을 파악하여 문제를 해결합니다. 데이터 교차검증을 통해 도출 원인의 재현성을 확인하며, 불량 패턴 분류에서 원인 파악 알고리즘에 이르기까지 정확한 추적 기능으로 불량률은 줄이고 설비가동률과 수율은 높여줍니다.

  • 대용량 제조 빅데이터 분석 기능

    In-Memory 기반 고성능 병렬 연산 기술을 적용한 다양한 데이터 운용과 통계 마이닝 기법을 활용해, 제조 빅데이터를 빠르고 효율적으로 분석합니다. 또한 분석 결과를 반영하는 시각화 기능을 제공하여 품질 문제의 직관적 파악 및 수월한 원인 접근이 가능합니다.

  • 사용이 편리한 UX 제공

    제조 분석 전문가의 경험이 축적된 Wizard 기반 UX를 활용하여 비전문가도 분석을 쉽게 진행할 수 있습니다. 기존 비교 방식 분석에 비해 업무량의 80%를 절감해주어, 엔지니어가 보다 부가가치가 높은 현장 업무에 집중할 수 있도록 지원합니다.

빅데이터 분석으로 반도체 품질 문제 해결

빅데이터 분석을 통해 고질적 제품 불량 문제를 예방하는 역량을 강화하세요.

주요특징

자세히 살펴보기

  • 맵 패턴 분석

    불량을 패턴별로 미세 분류하는 기능을 제공합니다.

  • 불량 원인 분석

    품질 이상의 근본적 원인을 추적할 수 있는 다양한 알고리즘을 제공합니다.

  • 불량 원인 자동 분석

    분석 대상 선정부터, 데이터 추출, 전처리, 분석, 리포트작성까지의 모든 과정을 엔지니어의 개입 없이 자동으로 진행하는 기능을 제공합니다.

  • 핵심 센서 자동 분류

    센서 프로파일 분석을 통해, 핵심 센서를 자동 분류함으로써 품질저하의 근본 원인을 실시간으로 파악할 수 있습니다.

  • 설비 건강 진단

    현재 설비 상태를 종합적으로 진단할 수 있는 Index를 제공합니다.

  • 설비 이상 예측

    설비의 노화 상태 분석을 통해 설비 이상 예측이 가능하여 예지 보전(豫知保全)을 진행할 수 있습니다.

  • 센서 특이 패턴 탐색

    설비 센서의 프로파일 분석을 통해, 특이하거나 유사한 패턴을 탐색할 수 있습니다.

솔루션 지원사양

  • 플랫폼
    Linux Multi Node
  • 데이터베이스
    Oracle, MySQL, PostgreSQL, Maria DB
  • 소프트웨어 요구사항
    JVM 1.7 or above, Hadoop 2.0, Scala

리소스

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품질 등급 분석 관리
양품 제품의 불량률을 조회하여 특정기간 발생한 문제와 그 원인을 파악하고, 출하 제품에 대한 양품 등급 분포를 분석하여 품질 관리에 대한 올바른 의사결정을 수행하여 양품을 원할히 납품합니다.
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품질 데이터 분석
생산된 Wafer의 수율이 비정상적으로 떨어진다면, 동일 제품의 불량이 발생한 연간 설비 및 품질 데이터를 확보하여 그 원인을 분석하고 해결합니다.
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