스마트 팩토리, 자동화, 빅데이터

• 데이터의 수동/분산/실시간성 관리 부족
• 공정 모니터링의 부분적 현장중심의 한계
• 설비관리를 위한 사후점검 및 고장 시 수동 대응
• 개별설비 중심의 반복적인 수작업
• 수기 데이터 기반의 느린 의사결정
• 불량률/비효율 발생 및 늦은 개선 속도

• 실시간 통합 수집/분석 데이터 신뢰도 향상
• 전체 공정 실시간 모니터링 및 문제 조기 감지
• 예지정비, 설비 이상 사전 감지, 자동 알람
• 공정 전체 자동화 및 무인화 확대
• 데이터 기반의 신속 전확한 의사결정
• 불량률 감소, 생산성 및 품질 혁신 향상

• 생산 공정의 자동화 및 지능화 실현
• 실시간 데이터 기반 공정관리

• AI•빅데이터로 품질 예측•불량 감소
• 첨단 반도체 생산 역량 강화

• 불필요한 비용 절감
• 설비 다운타임 감소
• 에너지/자원 사용 최적화

• IoT, 빅데이터 등 4차 산업기술 내재화
• 웨이퍼 제조기술의 고도화

구성도