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Process Control Optimization (공정제어 최적화)

각종 변인(factor)을 고려하여, 최종 제품의 수율(yield)을 개선하고 제어하기 위한 통계 및 머신러닝 알고리즘을 개발합니다.

공정제어
최적화

  • 1 공정제어(Process Control): 단일 공정 및 복합 연속 공정 상의 결과 및 요인 관계 모델링
  • 2 공정 이상치 검출 및 탐색적 데이터 분석을 통한 공정 DB Cleansing
  • 3 공정 목표(target)을 관리할 수 있는 변인 관리 모델 개발
  • 4 현장 작업자의 조치(action)에 대한 모형화 및 계측 편차 또는 오류 관리 방안

공정제어 알고리즘

전통적인 통계적 회귀 모형뿐만 아니라 최근에는 Random Forest, GBM(Gradient Boosting Machine), Deep Neural Network 등의 모형을 폭넓게 적용하는 추세입니다.

HD사 - 공정 최적화

공정 최적화 분석 모델링의 주요 파이프라인

  • Data 정제 및 속성(X, Y 인자) 추출

  • 데이터 전처리 및 구조화

    - LOT ID를 기준으로 행(row)으로 기록되는 정보를 열(column) 형태로 구조화, - 이상치 제거, 원자재 정>보 변환 수행

  • 시각화 분석

  • 모델 분석