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제조 장비 수율 개선 - RCA(Root Cause Analytics)
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제조 장비 수율 개선 - RCA(Root Cause Analytics)
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* RCA(Root Cause Analytics) : 장비에서 수집되는 Source 데이터, Trace 데이터와 계측데이터, 수율 데이터, 생산 이력 데이터 등을 연계 분석하여 저수율 장비나 공정의 어떤 Parameter가 주요 원인인지 분석하여 현업사용자에게 정보를 제공하는 시스템을 말합니다.


Problems

A사는 기존 RCA 시스템이 있었으나 기술적
, 비용적, 성능상의 한계로 인해 주요 Operation 및 Recipe 상에서 일부 parameter만 분석할 수 있었고, 기존에 개발되어 있는 범위 내에서만 가능했습니다. 이로 인해 현업 담당자들은 제한된 데이터와 분석만 가능하였고, 느린 속도로 인해
실제 업무 활용도도 매우 낮은 상황이었습니다.
그리고 기존에는 생산 설비의 각종 parameter 설정이나 임계치를 현장의 숙련된 엔지니어의 경험이나 판단에 의존하였습니다. 그러나 공정의 복잡도가 증가하면서 현업 담당자가 모든 장비별
, 공정별 수 많은 parameter를 잘 숙지하고 판단하기는 어려워 졌으며, 특히 장기 데이터 분석은 거의 불가능 한 상황이었습니다.


System Components

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성과

- 제조 도메인 특화 알고리즘을 병렬/분산 처리하여 기존 시스템 대비 수십 배 빠른 처리 가능
- 전체 기간과 전체 parameter를 대상으로 분석 가능
- UI측
면에서 현업 사용자에게 직관적인 분석 시스템과 다양한 분석 Chart를 제공하여 Self-Discovery 환경 제공
- 빠르고 정확한 분석 결과로 현장 엔지니어의 경험이나 판단 보완 및 현업담당자가 알 수 없었던 분석결과 제공
- 실시간 데이터>를 Golden rule과 비교하여 문제가 되는 주요 원인 parameter에 대해 시스템 Report로 제공
* Golden Rule : 공정이나 장비에 대해 ML/DNN 기반으로 분석하여 생성된 정상 기준 패턴