반도체 제조 현장은 복잡한 공정 구조와 부족한 불량 데이터, 폐쇄적 운영 환경 등으로 인해 AI 적용 속도가 더딘 분야다. RTM이 공개한 Meta-aware MLOps 기반 EHM(Equipment Health Manager) 플랫폼은 이러한 장벽을 정면으로 해결하기 위한 새로운 접근법이다. 공정·설비별 메타 정보를 활용하는 데이터 파이프라인, 자동 모델 생성·배포 구조, 헬스 스코어 기반 이상 탐지, 가스 누출·플라즈마 아킹·웨이퍼 센터링 이상까지 감지하는 맞춤형 모델 등을 결합해 AI를 양산 환경에 안정적으로 적용할 수 있는 체계를 제공한다. 제조사가 직면한 “AI를 쓰고 싶지만 적용이 어렵다”는 딜레마를 풀어내는 현실적 해법으로 주목받고 있다. 반도체 제조업에 AI 적용이 어려웠던 이유와 산업적 배경 반도체 산업은 전 세계 제조업 중에서도 가장 복잡한 생산 구조를 갖고 있다. 수백 단계 공정, 장비·레시피마다 다른 프로세스 조건, 설비 편차, 웨이퍼별 데이터 변동성이 동시에 존재한다. 이런 환경에서 AI를 적용하기 위해서는 막대한 양의 정제된 데이터와 공정적 이해가 필요하지만, 반도체 제조는 근본적으로 불량률이 낮아 ‘불량 데이터가 희소한 산업’이라는
헬로티 이동재 기자 | 퓨처메인이 ‘스마트공장·자동화산업전 2021(Smart Factory + Automation World 2021)’에서 설비 데이터 계측기와 스마트 펌프 시스템 등 제품을 전시했다. 스마트공장·자동화산업전 2021은 9월 8일(수)부터 10일(금)까지 서울 코엑스에서 열리는 아시아 최대 규모 스마트공장 및 자동화산업 전문 전시회다. 휴대용 설비 데이터 계측 진단기 ‘ExRBM Portable+’를 사용하면 빠르고 쉽게 설비 데이터 측정이 가능하며, 결함 자동진단 기능으로 설비 이상에 신속하게 대처할 수 있다. 설비에 발생한 결함의 근본적인 원인 분석과 대처방안까지 제시해줌으로써 설비가 항상 최적의 상태로 유지될 수 있도록 도움을 준다. 스마트 펌프 시스템은 스스로 데이터 수집 및 전송이 가능한 스마트 펌프와 실시간 펌프를 모니터링하고 펌프의 상태에 따라 효율적인 운영이 가능하도록 하는 모니터링&컨트롤 시스템이다. 하나의 시스템으로 설비 데이터의 수집부터 모니터링, 컨트롤, 유지보수, 부품 구매까지 아우르기 때문에 똑똑한 설비 운영 및 관리가 가능하다. 한편 첨단, 한국산업지능화협회, 한국머신비전산업협회, 코엑스가 공동주최하는 이
[헬로티] 스마트 팩토리 종합솔루션 기업 에어릭스는 정부의 스마트공장 공급기업으로서 정부에서 시행하는 ‘스마트공장 보급·확산사업’에 적극적으로 참여한다고 밝혔다. 스마트공장 보급 및 확산 사업은 기업 제조 현장의 경쟁력 제고를 위한 정부의 신성장 사업으로, 중소·중견기업에 스마트공장 구축 및 고도화를 지원하는 사업이다. 정부지원사업에 참여하는 기업은 사물인터넷(IoT), 인공지능(AI), 빅데이터 등 스마트공장 고도화에 필요한 설비 및 시스템 투자비용을 기업당 최대 4억 원까지 지원받을 수 있다. 기존 정부의 스마트공장 고도화 지원금은 최대 1.5억 원이었으나, 스마트공장의 도입 효과가 곳곳에서 입증되고 필요성이 커지면서 올해는 지원금을 최대 4억 원으로 확대했다. 정부가 규정하는 스마트화 4단계 발전 수준은 인프라 구축 정도에 따라 △기초, △중간1, △중간2, △고도화 등 4등급으로 나눌 수 있는데, 이번 참여 대상은 중간2 이상의 구축 예정 기업이다. 지원 규모는 총 사업비의 50% 이내며, 사업 기간은 최대 1년이다. 신청 기간은 9월 15일까지로 스마트공장 사업관리시스템으로 온라인 접수하면 된다. 정부의
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