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[ 심화 프로젝트 ] 기간 : 7/4 ~ 7/14목표: 통계와 머신러닝 기법을 활용한 제조 데이터 분석 프로젝트 💡 주제 선정 프로젝트 주제[반도체] 반도체 제조 공정 센서 데이터 기반 공정 최적화 주제 선정 이유 반도체 제조 공정에서는 미세한 조건 변화가 품질에 큰 영향을 미치기 때문에, 공정 데이터를 기반으로 한 사전 예측 및 제어가 필수적이다. 이에 따라 센서 데이터를 활용한 공정 최적화는 품질 향상과 수율 개선에 직접적으로 기여할 수 있어 본 주제를 선정하게 되었다. 📋 프로젝트 기획서 프로젝트 명 공정 최적화 > 프로젝트 목표 해결하려는 질문어떤 변수가 불량 여부(Label)에 가장 큰 영향을 미치는가? (핵심 변수 파악)정상 제품과 불량 제품 간의 유의미한 차이가 있는가? (t-검정..

'반도체 웨이퍼 제조사'에서는 증착(Deposition) 공정 후 웨이퍼 표면의 박막(Thin Film) 두께를 엄격하게 관리합니다. 고객사 요구 규격은 1000nm ± 20nm 입니다. 즉, 하한 규격(LSL)은 980nm, 상한 규격(USL)은 1020nm 입니다. 품질 관리팀은 최근 생산된 웨이퍼 80개의 박막 두께 데이터를 분석하여 공정 능력을 평가하고, 데이터에 숨어있는 이상치를 정밀하게 탐지하여 비정상적인 공정 상황을 조기에 감지하고자 합니다.목표: 주어진 데이터를 활용하여 공정 능력 지수(Cp, Cpk)를 계산하고, 두 가지 이상치 탐지 방법(Z-score, IQR)을 적용하여 공정 상태를 종합적으로 평가합니다.요구사항:- 주어진 df 데이터를 사용하여 공정 평균, 공정 표준편차, Cp 값,..

📰 오늘의 아티클: AI가 수율을 바꿨다…하이닉스가 보여준 제조업의 미래 (2025.06.17) "AI가 수율을 바꿨다…하이닉스가 보여준 제조업의 미래"[AI 자율제조, 미래를 열다] - 아시아경제"우리가 가장 잘 아는 산업이자 가장 경쟁력 있는 제조업에서 인공지능(AI) 혁신이 일어날 수 있다면 한국은 진짜 AI 강국이 될 수 있다. 꼭 그 판을 바꿔보고 싶...www.asiae.co.kr ✅ 요약 SK하이닉스 반도체 공정에 적용된 가우스랩스의 AI 기반 예측 시스템이 모든 웨이퍼 단위의 품질을 실시간 분석·제어해 공정 변동성을 29% 감소시키고, 수율 향상으로 수천 개의 칩 추가 확보 효과를 내고 있다. 이 AI는 미세한 온도·진동·업무 교대 후 이상 징후 등을 모두 추적하며 자동 학습·재설정하는 ..