스타트업 에이아이비즈가 제조공장의 센서 데이터를 활용해 딥러닝 기반의 품질 예측 시스템을 개발했다고 밝혔다.

에이아이비즈는 반도체 공장에 설치된 센서 데이터 정보를 AI 알고리즘이 자동으로 기준값을 설정하고 엔지니어에게 불량 원인을 그래프로 제공하는 솔루션을 개발했다. 해당 솔루션 활용 시 불량의 원인 추적을 편리하게 할 수 있으며, 반도체 수율 향상과 생산비용 절약 실현이 가능하다.

에이아이비즈는 현재 장비 노후화와 공정이 다양해 AI 도입 효과가 높으며, 지속 성장하는 8인치 장비 반도체 공장을 대상으로 솔루션을 서비스 중이다.

하승재 대표(59, 사진)는 “파운드리(Foundry) 반도체 시장의 호황에 따라 반도체 품질 불량 예측 수요도 증가하고 있다. 기존 반도체 불량 검수시장에서는 엔지니어의 주관적 판단에 따라 기준값을 정하고 사람이 직접 분석한다. 분석 시 기본적인 통계 기법을 활용하기에 생산성이 낮고 불량원인 추적이 어렵다. 불량 예측 시스템을 개선하고자 하는 요구가 있지만 마땅한 대안이 없는 상황이다.”며, “이러한 상황을 고려해 이번 솔루션을 개발하게 됐다”고 밝혔다.

2020년 6월에 설립한 에이아이비즈는 시장 진입을 위해 AI와 반도체 두 분야 모두에 전문 지식을 보유하고 있는 전문가들로 팀을 구성했다. 공동 창업자인 하 대표와 최고기술책임자(CTO) 모두 IT 공학 박사 출신이다. 향후에는 8인치 반도체 시장에 국한되지 않고 6인치, 12인치 반도체 시장까지 솔루션을 제공하는 것을 목표로 하고 있다.

이어 하 대표는 “차별화된 당사만의 AI 기술력과 시스템으로 모든 제조공장을 대상으로 에이아이비즈 솔루션을 공급할 계획”이라고 밝혔다.