DutchBoy SEMI · 반도체 제조
장비 데이터부터 테스트 결과까지, 반도체 공정의 이상과 원인을 한 번에
DutchBoy SEMI는 장비 센서 trace, 설비 로그, 제조·테스트 결과까지 하나의 시계열 엔진으로 분석합니다. 이상을 먼저 찾고, 원인 후보와 근거, 조치까지 연결합니다. FDC·YMS·MES 등 기존 시스템은 그대로 둡니다.
적용 공정
분석 데이터
Pulse
장비 센서 trace · 레시피 스텝
Dot
테스트 결과 · bin · STDF
Table
계측 · MES 공정 이력
기존 시스템이 알려주는 건 '무슨 일이 있었는지'까지, '왜, 그래서 무엇을'은 여전히 사람의 몫
알람은 많고, 원인은 사람이 찾는다
관리선을 넘어야 알람이 울리고, 원인 파악은 FDC·센서 DB·MES·YMS를 오가는 수작업입니다.
미세한 변화는 놓친다
요약 통계 관리도로는 스텝 안의 level shift나 서서히 진행되는 drift가 보이지 않습니다.
장비마다 조금씩 다르다
같은 레시피도 챔버·장비마다 결과가 달라, 차이를 찾아 맞추는 데 시간이 듭니다.
수율은 끝나고 안다
테스트 수율·bin 이상은 로트가 끝난 뒤 분석하고, 원인 장비를 거꾸로 찾아갑니다.
지금 쓰는 시스템의 데이터 그대로, 이상·원인·조치까지 한 번에
입력 · 기존 시스템과 데이터
DUTCHBOY 분석
데이터 수집·정제
흩어진 데이터를 시간축으로 연결
이상 감지
정상 기준 대비 이탈을 점수화
원인 분석
어디서·무엇이·왜 달랐는지
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
- 웨이퍼·챔버별 이상 점수와 위험 순위
- 이상 위치(스텝·구간)와 기여 센서 순위
- 정상 기준·기준 장비 대비 차이
- 실시간 수율·bin 변화와 원인 장비 연결
- 과거 유사 사례와 당시 조치
- 근거 차트와 자동 리포트
기존 시스템은 그대로, 그 위에 '왜'와 '무엇을 할지'만 추가
FDC
한계
센서별 관리선을 사람이 정하고 유지. 선을 넘어야 알람, '왜'는 엔지니어 몫
DutchBoy가 더하는 것
기준 세팅 없이 정상 기준군을 자동으로 골라 이탈을 점수화하고, 이상 위치와 기여 센서까지 제시
SPC
한계
요약 통계 관리도는 스텝 안의 미세한 변화를 놓침
DutchBoy가 더하는 것
원본 파형과 스텝 단위 통계를 함께 분석해 level shift·drift를 포착
YMS
한계
수율·bin을 로트가 끝난 뒤 분석
DutchBoy가 더하는 것
테스트 중 수율·bin 변화를 감지하고 장비 상태·알람과 연결
MES·알람 규칙
한계
시스템마다 따로 울리는 알람, 규칙 변경 영향을 모른 채 적용
DutchBoy가 더하는 것
알람과 이력을 한 곳에 모으고, 규칙을 적용 전에 검증
엔지니어 경험
한계
조치 노하우가 개인에게 남음
DutchBoy가 더하는 것
불량·조치 이력을 축적해 비슷한 상황에서 다시 꺼내 씀
같은 방식으로, 공정마다 다른 문제를 해결
챔버 이상 원인 분석
- 1센서 이상 점수 상승
- 2이상 스텝·기여 센서 확인
- 3과거 유사 사례 조회
- 4조치 후 재검증
장비 간 매칭
- 1기준 장비 선정
- 2센서 패턴·파라미터·설정 자동 대조
- 3차이 항목 순위
- 4보정 후 결과 비교
테스트 수율 이상 대응
- 1수율·bin 변화 감지
- 2테스터·사이트·조건 비교
- 3원인 장비·공정 연결
- 4알람 규칙화
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
고객 기존 시스템 — 그대로 유지
Weave
데이터 설계장비 trace·테스트 결과·MES 이력을 수집·정제하고 레시피·스텝 기준정보 정리
Sense
탐지·원인분석웨이퍼·챔버별 이상 감지, 기여 센서 순위, 장비 간 비교, 수율·bin 변화 판독
Recall
회상·대응제품·불량 유형별 과거 사례와 조치 이력 검색, 조치 후 검증
Watch
연결·알람FDC·SPC·YMS·MES의 결과와 알람을 한 곳에, 규칙 기반 알람
Visualize
근거 시각화·보고근거 차트, 일일·주간 리포트 자동 생성
Agent
질의·추론'3번 챔버 이상 원인 찾아줘' → 모듈을 호출해 근거와 함께 답
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.