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01제품 소개

DutchBoy DEVICE · 첨단 부품 제조

스펙 PASS 안에 숨은 불량까지, 출하 전에 걸러냅니다

DutchBoy DEVICE는 조립·검사 라인의 측정값, 설비 조건, 검사 결과를 제품(바코드)·LOT 단위로 연결합니다. 수백 개 파라미터를 함께 보는 AI 이상 점수로 스펙 안의 의심 제품을 찾고, 어떤 공정·파라미터 때문인지 추적합니다.

적용 공정

SMT·실장본딩·디스펜싱액티브 얼라인·조립기능·광학 검사출하 QC

분석 데이터

T

Table

검사 측정값 · MES 이력

P

Pulse

설비 공정 조건

V

Vision

외관 검사 이미지

02현장의 과제

기존 시스템이 알려주는 건 '무슨 일이 있었는지'까지, '왜, 그래서 무엇을'은 여전히 사람의 몫

과제1

스펙 PASS인데 고객 불량

파라미터별 상·하한만 보는 판정으로는 스펙 안의 이상 조합을 잡지 못합니다.

과제2

파라미터가 너무 많다

공정·검사마다 수백 개 파라미터가 쌓이지만, 무엇이 불량을 가르는지 찾기 어렵습니다.

과제3

추적에 시간이 든다

클레임이 오면 바코드 하나의 공정·검사 이력을 여러 시스템에서 다시 맞춰야 합니다.

과제4

연결과 보고가 수작업

검사 파일 누락·지연을 늦게 알고, 고객 보고 자료를 손으로 만듭니다.

03무엇을 분석해서 무엇이 나오나

지금 쓰는 시스템의 데이터 그대로, 이상·원인·조치까지 한 번에

입력 · 기존 시스템과 데이터

T검사 장비 측정값 · 공정·검사 섹션별
TMES 공정·설비 · 완공 이력
P설비 공정 조건
V외관 검사 결과
바코드·LOT · 고객 품질 요구

DUTCHBOY 분석

1

데이터 수집·정제

흩어진 데이터를 시간축으로 연결

2

이상 감지

정상 기준 대비 이탈을 점수화

3

원인 분석

어디서·무엇이·왜 달랐는지

4

조치 연결

과거 사례와 근거로 다음 행동까지

센서·파형·측정·이미지 데이터를 모두 시계열로 바꿔 하나의 엔진으로 분석합니다. 데이터 종류마다 새 모델을 만들 필요가 없습니다.

결과

  • 제품·LOT 단위 AI 이상 점수와 '스펙 내 의심' 검출
  • 불량을 가르는 핵심 파라미터 순위
  • LOT 판정 근거와 기준 LOT 대비 차이
  • 바코드 단위 공정·검사 이력 추적
  • FAIL 유형 파레토와 원인 파라미터 분포
  • 결과 자동 송신·리포트, 모델 성능 관리
04기존 시스템 대비 무엇이 다른가

기존 시스템은 그대로, 그 위에 '왜'와 '무엇을 할지'만 추가

검사 장비 스펙 판정

한계

파라미터별 상·하한만 봄. 스펙 안의 이상 조합은 PASS

DutchBoy가 더하는 것

수백 개 파라미터를 함께 보는 AI 이상 점수로 의심 제품·LOT 검출

MES·YMS

한계

실측 수율과 이력 조회

DutchBoy가 더하는 것

실측 수율과 AI 의심을 나란히 보고, 문제 LOT·설비로 바로 연결

SPC

한계

단일 파라미터 관리도

DutchBoy가 더하는 것

불량 판별 파라미터 추천, 다변량 상관, PASS·FAIL 분포 비교

이력 조회

한계

시스템별로 나뉘어 수작업 추적

DutchBoy가 더하는 것

바코드 하나로 공정·검사 경로와 측정값까지

수작업 데이터 처리

한계

파일 누락·지연을 늦게 앎

DutchBoy가 더하는 것

적재 무결성 점검과 결과 자동 송신

05적용 시나리오

같은 방식으로, 공정마다 다른 문제를 해결

출하

출하 전 의심 LOT 선별

  1. 1스펙 PASS LOT 중 AI 의심 증가 감지
  2. 2핵심 파라미터·기준 LOT 비교
  3. 3판정과 근거 기록
  4. 4리포트·결과 송신
품질

고객 클레임 추적

  1. 1바코드 입력
  2. 2공정·검사 경로와 재검사 이력
  3. 3같은 조건의 다른 제품 확인
  4. 4영향 범위 산정
램프업

신규 모델 FAIL 원인 찾기

  1. 1FAIL 유형 파레토
  2. 2원인 파라미터 분포 비교
  3. 3공정 조건 연결
  4. 4조건 보정 후 검증
066개 모듈은 이렇게 동작

필요한 모듈만 골라 기존 시스템 위에 추가 — 기본 패키지(Core)로 시작, 보고 자동화와 질의형 AI는 Add-on. 모든 모듈은 Weave가 설계한 공장 데이터 기반으로 동작

Agent · 질의·추론
Visualize · 근거 시각화·보고
Sense
Recall
Watch
Weave · 공장 데이터 설계

고객 기존 시스템 — 그대로 유지

검사 장비설비 PLCMESQMS고객 품질 시스템

Weave

데이터 설계

검사 파일·MES 이력 적재, 파라미터 정리, 적재 무결성 관리

Core

Sense

탐지·원인분석

AI 이상 점수, 의심 제품·LOT 검출, FAIL 원인 파라미터, 모델 성능 관리

Core

Recall

회상·대응

설비·불량 유형별 과거 조치와 현장 메모 공유

Core

Watch

연결·알람

MES 완공 확인, 고객 결과 송신, 파이프라인·이상률 경보

Core

Visualize

근거 시각화·보고

바코드 이력 추적, 분포·상관 탐색, LOT 리포트

Add-on

Agent

질의·추론

'이번 주 의심 LOT가 왜 늘었지?' → 근거와 함께 답

Add-on

왜 LLM만으로는 안 되나 — 센서 150개의 시계열만 모아도 숫자가 수백만 개(기술 영상 예시: 약 540만 개)라 LLM이 직접 읽을 수 없습니다. DutchBoy의 제조 특화 도구가 이를 '이상 정도·패턴·영향 범위·과거 사례' 같은 핵심 근거 몇 줄로 압축해 Agent에 넘깁니다.

우리 공정에도 적용할 수 있을까요?

도입 가능 여부부터 예상 효과까지, AIBIZ에 문의해보세요.

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