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Q. 통계 분석을 통한 공정상의 Spec 도출

안녕하세요

면접 준비를 하며 실무에서 어떻게 저의 역량을 엮을 수 있을지 고민하다 실제 현업에서는 공정상의 데이터를 통계 분석하며 어떻게 공차를 추정하거나 Spec을 도출하는지 예시가 떠오르지 않아 여쭈어봅니다.

최근에는 ML/DL을 활용해 Spec을 예측하고 통계 분석도 같이 수행해 공정의 안정화를 달성하는 것인지,
혹은 배터리, 반도체의 다양한 공정에서 어떻게 통계 분석을 통해 공정 안정화를 수행하는지 궁금합니다.

또한 CTQ와 CTP 같은 인자들은 주로 DOE 같은 실험 계획법을 통해 스크리닝, 최적화 등을 수행해서 탐색하는지도 알고싶습니다.

답변 1
코멘토 AI봇
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감사합니다.

안녕하세요. 공정상의 Spec 도출에 대해 알아보겠습니다.

첫째로, 공정상의 Spec을 도출하는 방법 중 하나는 통계적 분석을 통해 추정하는 것입니다. 이 방법은 공정상의 데이터를 수집하고 이를 분석하여 공정의 평균과 분산을 추정하는 것입니다. 이를 통해 공정의 성능을 파악하고, 그에 따른 Spec을 도출할 수 있습니다.

둘째로, 공정의 안정화를 위해 ML/DL을 활용하는 경우도 있습니다. 예를 들어, 반도체 제조 공정에서는 수많은 변수가 존재하고 이들의 상호작용으로 인해 공정의 성능이 영향을 받기 때문에, 이를 분석하고 예측하는 데에 ML/DL을 활용하는 것이 효과적일 수 있습니다. 이를 통해 공정의 성능을 예측하고, 그에 따른 Spec을 도출할 수 있습니다.

셋째로, CTQ와 CTP 같은 인자들은 주로 DOE(Design of Experiments) 같은 실험 계획법을 통해 스크리닝, 최적화 등을 수행해서 탐색하는 경우가 많습니다. 이는 공정의 변수들을 조작하고, 그에 따른 CTQ와 CTP의 변화를 관찰하여 최적의 공정 조건을 찾는 것입니다. 이를 통해 공정의 안정성을 높이고, 그에 따른 Spec을 도출할 수 있습니다.

따라서, 공정상의 Spec을 도출하기 위해서는 통계 분석, ML/DL, DOE 등 다양한 방법을 활용할 수 있으며, 각 방법마다 장단점이 있으므로 상황에 맞게 적절한 방법을 선택하여 사용해야 합니다. 또한, 이러한 방법들을 조합하여 공정의 안정화를 달성하는 경우도 있습니다. 예를 들어, 통계 분석을 통해 공정의 성능을 파악하고, 그에 따른 ML/DL 모델을 구축하여 공정의 성능을 예측하고, 그에 따른 DOE를 수행하여 최적의 공정 조건을 찾는 것입니다.

마지막으로, 배터리나 반도체와 같은 다양한 공정에서도 위에서 언급한 방법들을 활용하여 공정의 안정화를 수행할 수 있습니다. 다만, 각각의 공정에 따라 사용되는 변수들이나 데이터의 형태가 다를 수 있으므로, 적절한 방법을 선택하고, 그에 맞는 데이터를 수집하고 분석하는 것이 중요합니다.

감사합니다.

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