- 제조(반도체/디스플레이)
- 이상감지
머신러닝 기반 설비 이상 감지 시스템 구축
초 단위로 수집되는 FDC(Fault Detection & Classification) Trace 데이터를 활용하여 설비 이상 감지 프로세스를 구축하고, 이를 실제 양산에 적용함으로써 제품 품질 향상에 기여합니다.
Use Case
- 제조(반도체/디스플레이)
- 비정형데이터분석
소셜 반응 분석 프로세스 구축을 통한 소비자 만족도 조사
생산 제품에 대한 다량의 텍스트 정보를 수집하고, 해당 산업군에 알맞은 데이터 처리와 소셜 반응 분석 프로세스를 구축하여, 실제 신제품 출시에 따른 소비자의 가치 변화를 탐색합니다.
Business Problem
다양한 소셜 미디어 플랫폼의 출시 및 온라인 제품 구매가 활발해지면서 생산 제품에 대한 다량의 텍스트 정보를 수집할 수 있게 되었습니다.
Goals
디스플레이 산업군에 알맞은 소셜 반응 분석을 통하여 출시된 제품에 대한 고객의 감정(긍정, 부정, 중립)을 분류함으로써 소비자 니즈를 파악합니다.
Analysis
Youtube, 네이버 기사 댓글을 크롤링하여, 형태소 분석기 기반 Tokenizing과 산업군에 맞는 감성어 사전을 제작하여 댓글별 감성 라벨링을 진행합니다. 딥러닝 분류 모형을 적용하여 댓글 감성을 분류하고, LDA(Latent Dirchlet Allocation)를 적용하여 Topic Modeling을 수행합니다.
Solution
실제 신제품(OLED) 출시 직후의 소비자 반응에 대한 조사를 수행하고, 시간이 지남에 따른 가치 변화를 시각화하여 모바일 웹서비스로 제공합니다.
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- 제조(반도체/디스플레이)
- 최적화
OLED 생산 계획 최적화OLED 생산 공정에서 발생하는 재고 문제를 해결하기 위하여 수리 모형과 휴리스틱 기법을 적용한 최적화 모델을 설계함으로써, 단시간 내에 방대한 양의 생산 계획을 수립합니다. -
- 제조(반도체/디스플레이)
- 예측
OES 데이터를 활용한 Airleak 감지 프로세스 구축디스플레이 증착 공정에서 수집되는 OES(Optical Emission Spectroscopy) 데이터를 활용하여, 박막 형성에 영향을 미치는 Airleak 예측 모형을 개발하고, 이를 통해 품질 향상에 기여합니다.
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