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
다음 달 14일 오후 1시 30분부터 3시까지, AW 2026 온라인 세미나 ‘베스트 솔루션 데이 6탄 : 스마트제조 SW 및 서비스 #2’가 열린다. 이번 세미나는 스마트공장 고도화와 AI 기반 제조 혁신을 주제로 KSTEC, 비젠트로, RTM이 참여해 최신 소프트웨어 솔루션과 실제 산업 적용 사례를 소개한다. AW 2026 스마트공장·자동화산업전은 아시아 최대 규모의 산업 자동화 전문 전시회로 매년 글로벌과 국내 선도 기업들이 제조 혁신 기술과 스마트팩토리 솔루션을 선보이고 있다. 특히 AW 사무국은 참가 기업의 우수 기술을 연중으로 공유하기 위해 ‘베스트 솔루션 데이’ 온라인 세미나 시리즈를 운영하며 산업 현장의 디지털 전환과 자동화 경쟁력 강화를 지원하고 있다. 이번 6번째 세미나는 스마트 제조 소프트웨어와 AI 서비스의 실질적 가치를 중심으로 진행된다. 첫 번째 세션에서는 KSTEC 이윤준 기술이사가 ‘스마트공장 고도화를 위한 SyncPlan APS 솔루션’을 주제로 발표한다. 이 세션에서는 APS(Advanced Planning and Scheduling)의 개요와 도입 효과, SyncPlan APS의 특장점, 그리고 제조 분야별 적용 사례를 통해
다음 달 14일 오후 1시 30분부터 3시까지, AW 2026 온라인 세미나 ‘베스트 솔루션 데이 6탄 : 스마트제조 SW 및 서비스 #2’가 열린다. 이번 세미나는 스마트공장 고도화와 AI 기반 제조 혁신을 주제로 KSTEC, 비젠트로, RTM이 참여해 최신 소프트웨어 솔루션과 실제 산업 적용 사례를 소개한다. AW 2026 스마트공장·자동화산업전은 아시아 최대 규모의 산업 자동화 전문 전시회로 매년 글로벌과 국내 선도 기업들이 제조 혁신 기술과 스마트팩토리 솔루션을 선보이고 있다. 특히 AW 사무국은 참가 기업의 우수 기술을 연중으로 공유하기 위해 ‘베스트 솔루션 데이’ 온라인 세미나 시리즈를 운영하며 산업 현장의 디지털 전환과 자동화 경쟁력 강화를 지원하고 있다. 이번 6번째 세미나는 스마트 제조 소프트웨어와 AI 서비스의 실질적 가치를 중심으로 진행된다. 첫 번째 세션에서는 KSTEC 이윤준 기술이사가 ‘스마트공장 고도화를 위한 SyncPlan APS 솔루션’을 주제로 발표한다. 이 세션에서는 APS(Advanced Planning and Scheduling)의 개요와 도입 효과, SyncPlan APS의 특장점, 그리고 제조 분야별 적용 사례를 통해
초정밀 공정으로 세대가 넘어갈수록 공정 기간과 비용이 지속적으로 증가하고 있다. AI 기반 공정 최적화는 생존을 위한 필수 기술로 자리 잡고 있다. AI 기술은 매우 정확하고 효율적인 인사이트를 제공할 만큼 고도화됐지만, 현장의 87%는 AI 도입에 실패하고 있다. 그 원인을 박진우 알티엠 부대표는 ‘현장의 불확실성’이라고 진단했다. 제조AI 실패의 원인을 극복하기 위해서는 어떤 대안이 있을지, 지난 5월 10일 열린 AI 융합 비즈니스 개발 컨퍼런스에서 알티엠 박진우 부대표가 발표한 내용을 정리했다. 현장의 제조 기업은 어떤 AI 기능과 기술을 필요로 하고 있을까? RTM이 2020년부터 2022년 국내 중견 제조기업 및 장비기업 대상으로 조사한 결과 △불량 탐지 △AI 기반 양질 검사 △스케쥴링 예측 △시뮬레이션 등의 AI 기술 등이 필요 요소로 꼽혔다. 초정밀 공정으로 변하면서 nm 단위 3D 공정, 수전 개 제조 공정, 오랜 생산 기간, 수많은 제조 설비 등의 공정 복잡도가 증가했다. 복잡한 공정을 모니터링하기 위해 수많은 센서가 부착되고 이로 인해 수많은 데이터가 발생하기 시작했다. 모니터링할 수 있는 수많은 데이터는 AI와 머신러닝을 적용하기 최적
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