코멘토

공정설계 ∙ 수율

Spotfire와 AI를 활용한 반도체 공정 data 분석

대기업 현직자가 알려주는 공정설계 실무 배우고,
공정설계 취업/이직에 성공해요!

국민내일배움카드만 있다면 누구나 누릴 수 있습니다.

Spotfire와 AI를 활용한 반도체 공정 Data 분석 실무 역량 쌓기

반도체 Fab에서는 매일 수많은 공정 Data가 생성됩니다.

공정 엔지니어는 이러한 Data를 분석하여 공정 상태를 평가하고, 이상을 탐지하며, 수율 저하의 원인을 찾아내는 업무를 수행합니다.


특히 최근 반도체 산업에서는 Spotfire와 AI 기반 Data 분석을 활용하여 대량의 공정 데이터를 빠르게 분석하고 의사결정을 내리는 역량이 점점 더 중요해지고 있습니다.


하지만 대부분의 취업 준비생들은 이러한 Data 기반 공정 분석 경험을 직접 쌓기 어렵습니다.

대학 실험이나 공정 실습에서는 실제 Fab처럼 대량의 공정 Data를 다루거나, 이를 분석하여 공정을 평가하는 경험을 하기 어렵기 때문입니다.


이러한 취업 준비생들을 위해 Spotfire와 AI를 활용한 반도체 공정 Data 분석 실무 VOD를 준비하였습니다.


본 과정에서는 단순히 그래프를 그리는 방법을 배우는 것이 아니라,

실제 반도체 공정 엔지니어의 Data 분석 업무 흐름을 따라가며 실무 경험을 쌓을 수 있도록 구성하였습니다.


데이터 시각화 → 공정 이상 탐지 → 원인 분석 → 공정 개선 방향 도출까지의 과정을

Spotfire와 AI 기반 Data 분석을 활용하여 직접 수행해보며 공정 분석 역량을 기르게 됩니다.


본 과정을 통해 여러분은 다음과 같은 경험을 할 수 있습니다.


- 반도체 Fab에서 발생하는 다양한 공정 Data를 이해하고 분석하는 방법

- Spotfire와 AI 기능을 활용한 Data 시각화 및 공정 모니터링 방법

- Spec Out 및 이상 Data를 빠르게 탐지하는 분석 방법

- 장비, 공정, 파라미터 간 관계를 분석하여 수율 문제의 원인을 찾는 방법

- 통계 분석과 Data 기반으로 공정 개선 방향을 도출하는 방법


총 9개의 실습을 통해 실제 공정 엔지니어가 수행하는

Data 기반 공정 분석 → 문제 원인 분석 → 공정 개선 의사결정 과정을 직접 경험할 수 있습니다.


또한 반도체 기업을 준비하는 취업 준비생들이

공정설계, 공정기술, 제품기술 엔지니어가 실제로 어떤 방식으로 Data를 분석하고 공정을 판단하는지 이해할 수 있도록 구성하였습니다.


이를 통해 단순한 Tool 사용법이 아니라

반도체 엔지니어의 Data 기반 사고 방식과 실무 분석 프로세스를 경험할 수 있습니다.

인턴, 랩실 경험 없어서 스펙이 부족해요

실무 데이터를 활용한 문제해결 경험이 없어요

반도체 실무에 관련된 지식이 부족해요

VOD를 완주한 당신은 이렇게 됩니다.

  • 공정 Data를 분석하여 수율 저하의 원인을 파악하고 공정 상태를 평가할 수 있습니다.

  • AI 기반 분석 기능을 활용해 공정 이상 및 Spec Out 데이터를 빠르게 탐지할 수 있습니다.

  • Spotfire를 활용하여 Fab에서 발생하는 대량의 공정 Data를 시각화하고 분석할 수 있습니다.

  • 장비, 공정, 파라미터 간 관계를 분석하여 데이터 기반 공정 개선 방향을 도출할 수 있습니다.

반도체 공정 Data 분석, 실무 관점에서 알려드립니다.

안녕하세요. 반도체 산업에서 8년째 공정 엔지니어로 근무하고 있는 멘토입니다.


반도체 공정에서는 매일 수많은 Fab Data가 생성됩니다.

공정 엔지니어는 이러한 데이터를 분석하여 공정 상태를 평가하고, 이상을 탐지하며, 수율 저하의 원인을 찾는 업무를 수행합니다.


최근 반도체 산업에서는 Spotfire와 같은 데이터 분석 Tool과 AI 기반 분석을 활용하여 공정 데이터를 해석하는 능력이 점점 더 중요해지고 있습니다.


하지만 많은 취업 준비생들과 멘토링을 진행하면서 느낀 점은,

실제 Fab Data를 기반으로 공정을 분석하는 경험을 쌓을 기회가 거의 없다는 것이었습니다.


대학에서 배우는 공정 실험이나 이론 수업은 공정을 이해하는 데에는 도움이 되지만,

실제 기업처럼 대량의 공정 데이터를 분석하고 공정 상태를 평가하는 경험을 하기는 어렵기 때문입니다.


그래서 취업 준비생들이 데이터 기반 공정 분석 경험을 직접 해볼 수 있도록

Spotfire와 AI를 활용한 반도체 공정 Data 분석 실무 VOD를 준비하게 되었습니다.


이 강의에서는 단순히 Tool 사용법을 배우는 것이 아니라,

실제 공정 엔지니어가 데이터를 분석하는 사고 방식과 업무 흐름을 경험할 수 있도록 구성했습니다.

반도체 5~7년차

이OO 멘토님

현) 반도체 대기업 공정설계/소자 직군 근무

이런 분들이라면 꼭 들으세요!

  • 공정설계, 공정기술, 품질 등 반도체 제조 공정 직무를 희망하는 취업 준비생

  • 반도체 Fab에서 발생하는 공정 Data를 기반으로 공정을 분석하는 경험을 쌓고 싶은 대학생 및 취업 준비생

  • Spotfire Tool을 단순 시각화가 아닌 실무 데이터 분석 관점에서 활용해보고 싶은 분

  • AI 기반 Data 분석을 활용한 공정 이상 탐지 및 문제 원인 분석 역량을 키우고 싶은 분

실무에서 바로 쓸 수 있는
내용만 배웁니다.

  • ① Spotfire를 활용한 반응 표면 분석

    공정 엔지니어는 공정 파라미터 변화에 따라 공정 결과가 어떻게 달라지는지 분석하고 최적 공정 조건을 찾는 업무를 수행합니다.

    본 실습에서는 반응표면분석을 활용하여 공정 변수와 결과 간 관계를 모델링하고, 이를 통해 공정 결과를 예측하고 최적 공정 조건을 도출하는 방법 및 데이터 기반 공정 최적화 경험을 쌓을 수 있습니다.


  • ② 양산 간 이상점 자동 판별 프로그램 만들기

    반도체 Fab에서는 매일 수많은 공정 데이터가 생성되며, 그 속에서 이상 데이터를 빠르게 탐지하는 것이 매우 중요합니다. 본 실습에서는 Spotfire를 활용하여 공정 데이터의 평균과 분산을 기반으로 UCL/LCL 기준을 설정하고, Spec Out 데이터를 자동으로 판별하는 프로그램을 구현합니다. 이를 통해 양산 공정 데이터에서 이상점을 자동으로 탐지하고 시각적으로 분석하는 데이터 모니터링 방법을 학습할 수 있습니다.


  • ③ ANOVA 분석을 활용한 Commonality (수율 열화 인자 추출)

    양산 공정에서는 수율이 저하될 때 그 원인이 특정 공정, 장비, 또는 조건에서 공통적으로 발생하는 경우가 많습니다.

    본 실습에서는 ANOVA 분석을 활용하여 수율 열화에 영향을 주는 주요 인자를 추출하고, 공정 데이터 속에서 공통적으로 나타나는 패턴을 찾는 방법을 학습합니다.

    이를 통해 대량의 Fab 데이터 속에서 수율 열화 원인을 체계적으로 분석하는 방법을 경험할 수 있습니다.

  • ④ Spotfire를 활용한 기생 CAP Modeling

    반도체 공정에서는 공정 구조에 따라 발생하는 기생 Capacitance와 RC 특성이 소자 성능에 큰 영향을 미칩니다.

    본 실습에서는 Spotfire를 활용하여 공정 구조 데이터를 기반으로 기생 Capacitance를 계산하고 RC 모델을 구축하는 방법을 학습합니다.

    이를 통해 데이터 기반으로 반도체 소자 특성을 분석하고 모델링하는 엔지니어링 분석 방법을 경험할 수 있습니다.

공정설계,
할 수 있게 만드는 3가지 학습 포인트

  • 생존형 기초 지식

    당장 꼭 알아야하는 지식만 실제 사례로 배워요

  • 복습용 실무 과제

    배운 내용을 바로 적용하는 실무 과제를 풀어봐요.

  • 커뮤니티 게시판

    수강하다 막막할 때면 언제든 질문하고 답변 받으세요.

상세 커리큘럼︱총 27개의 강의

이 강의는 영상, 수업 노트, 첨부 파일이 제공됩니다. 미리보기를 통해 콘텐츠를 확인해보세요.

  1. 01

    공정 엔지니어에게 Spotfire가 왜 중요한가?

    1. Spotfire란 무엇인가?
    2. 현업에서 Sporfire AI 활용
    3. 우리가 앞으로 배울 것들
  2. 02

    Spotfire Tool 설치

    1. Spotfire tool 설치
    2. Spotfire 기본 설명(data input)
    3. Spotfier 설정 알아보기
  3. 03

    현업 엔지니어처럼 Spotfire로 데이터 시각화하기

    1. 현업에서 주로 다루는 data
    2. Scatter Chart
    3. Bar Chart
    4. Box Plot Chart
    5. Distribution Chart
    6. Cross Table
  4. 04

    Spotfire를 활용한 Fab 데이터 모니터링

    1. fab data 모니터링이란?
    2. Fab data Drawing
    3. Fab data Drawing 실습과제1 소개
    4. Fab data Drawing 실습과제1 문제풀이
    5. Spotfire를 활용한 Fab data monitoring
    6. Fab data monitoring 실습과제2 소개
    7. Fab data monitoring 실습과제 2 문제풀이
    8. Multi chart monitoring
    9. Multi chart monitoring 실습과제 3 소개
    10. Multi chart monitoring 실습과제 3 문제풀이
  5. 05

    Spotfire를 활용한 SPC 기반 공정 모니터링

    1. 공정 관리의 기본 - Target, Spec
    2. 공정 변동의 이해 - SPEC 관리
    3. Spotfire로 Control limit 산출하기
    4. Spotfire로 Control limit 산출하기 실습과제 4 소개
    5. Control limit 산출하기 실습과제 4 문제풀이
    6. Cp와 Cpk로 보는 공정 능력
    7. Spotfire로 Cp, Cpk 공정 능력 산출하기
    8. Spotfire로 장비별 공정 능력 산출하기
    9. Spotfire로 장비별 공정 능력 산출하기 실습과제 5 소개
    10. Spotfire로 장비별 공정 능력 산출하기 실습과제 5 문제풀이
  6. 06

    Spotfire를 활용한 AI Fab data monitoring

    1. 양산 간 SPEC over 자동 판별 프로그램 만들기
    2. Spotfire를 활용한 AI Fab data monitoring 실습과제 6 소개
    3. Spotfire를 활용한 AI Fab data monitoring 실습과제 6 문제풀이
    4. 양산 간 이상점 자동 판별 프로그램 만들기
    5. 양산 간 이상점 자동 판별 프로그램 만들기 실습과제 7 소개
    6. 양산 간 이상점 자동 판별 프로그램 만들기 실습과제 7 문제풀이
    7. Cp. Cpk 자동 계산 프로그램 만들기
    8. Cp. Cpk 자동 계산 프로그램 만들기 실습과제 8 소개
    9. Cp. Cpk 자동 계산 프로그램 만들기 실습과제 8 문제풀이
  7. 07

    현업 엔지니어처럼 공정 평가하는 방법

    1. 공정 개선은 왜 해야 하고 누가 하는가?
    2. 공정개선은 어떻게 이루어지는가?
    3. 엔지니어처럼 Split table 작성하기
    4. FEM의 목적과 FEM에서 얻을 수 있는 데이터
    5. FEM을 통한 최적의 공정 조건 확보하기
    6. FEM을 통한 최적의 공정 조건 확보하기 실습과제 9 소개
    7. FEM을 통한 최적의 공정 조건 확보하기 실습과제 9 문제풀이
  8. 08

    Spotfire의 AI를 활용한 공정 평가와 결과 해석 방법

    1. Matrix 평가와 결과 해석
    2. 다중 회귀 분석 방법(반응 표면 분석)
    3. Spotfire를 활용한 반응 표면 분석하기
    4. Spotfire를 활용한 반응 표면 분석하기 실습과제 10 소개
    5. Spotfire를 활용한 반응 표면 분석하기 실습과제 10 문제풀이
    6. 반응표면 분석 기반 공정 예측과 최적 조건 찾기
    7. 반응표면 분석 기반 공정 예측과 최적 조건 찾기 실습과제 11 소개
    8. 반응표면 분석 기반 공정 예측과 최적 조건 찾기 실습과제 11 문제풀이
  9. 09

    Spotfire의 AI를 활용한 수율 유의차 분석 방법(Commonallity)

    1. Commonallity란 무엇인가?
    2. ANOVA 분석 방법이란?
    3. ANOVA 분석을 활용한 인자 별 영향력 확인하기
    4. ANOVA 분석을 활용한 인자별 영향력 확인하기 실습과제 12 소개
    5. ANOVA 분석을 활용한 인자별 영향력 확인하기 실습과제 12 문제풀이
    6. ANOVA 분석을 이용한 Commonality(수율 열화 인자 추출)
    7. ANOVA 분석을 이용한 Commonality(수율 열화 인자 추출) 실습과제 13 소개
    8. ANOVA 분석을 이용한 Commonality(수율 열화 인자 추출) 실습과제 13 문제풀이
  10. 010

    Spotfire의 AI를 활용한 기생 CAP Modelling

    1. PEX란 무엇인가?
    2. R,C Modeling의 어려움
    3. Spotfire를 활용한 기생 CAP Modeling 해보기
    4. Spotfire를 활용한 기생 CAP Modeling 해보기 실습과제 14 소개
    5. Spotfire를 활용한 기생 CAP Modeling 해보기 실습과제 14 문제풀이
    6. 강의 정리

국비지원 클래스
수료 혜택

  • NCS 수료증

    NCS 수료증으로 실무 능력을 증명하세요.

  • 현직자 실무 템플릿

    실무에 바로 적용할 수 있는 템플릿을 활용해보세요.

  • 올인원 이용권 6개월 무료

    38,000원 상당의 코멘토 커뮤니티 이용권을 드려요.

  • 멘토와 1:1 QnA

    실시간 채팅방에서 자유롭게 의견을 나눠보세요.

FAQ

국비지원 관련

  • Q. 국민내일배움카드는 어떻게 신청하나요?

    A.

    국민내일배움카드는 고용24에서 신청할 수 있어요.

    자세한 신청방법은 아래 페이지를 참고해주세요!


    국민내일배움카드 발급 가이드

  • Q. 국민내일배움카드가 뭐죠?

    A.
    국민 스스로의 직업능력개발훈련을 위해 훈련비를 지원하는 정책의 일환으로, 취업, 이직, 역량 개발에 필요한 훈련이 필요한 국민들에게 발급되는 카드 형태의 지원금입니다.

  • Q. 저도 국민내일배움카드를 발급받을 수 있나요?

    A.

    네, 누구나 국민내일배움카드를 발급 받을 수 있어요!

    단, 아래 대상에 하나라도 속한다면 발급 대상에서 제외됩니다. - 만 75세 이상 - 현직 공무원 - 사립학교 교직원 - 연 매출 1억 5천만 원 이상의 자영업자 - 월 임금 300만 원 이상의 대규모 기업 종사자(45세 미만) - 특수형태근로종사자 - 졸업까지 남은 기간이 2년을 초과하는 재학생 - 생계급여 수급자 - 기타 직업훈련의 필요성이 인정되지 않는 사람 ※ 자세한 발급자격 확인은 고용노동부 고객상담센터 (1350) 또는 관할 고용센터로 문의해 주세요.

  • Q. K-디지털 기초역량훈련은 뭔가요?

    A.

    K-디지털 기초역량훈련은 국민내일배움카드를 발급받고 아직 디지털·신기술 훈련을 받지 않은 청년들과 중·장년 구직자들에게 제공되는 디지털 분야의 원격 훈련 과정입니다.


    자세한 제도 및 진행절차 확인하기

  • Q. 수강신청은 어떻게 하나요?

    A.

    고용24에서 '코멘토' 검색 후 수강신청을 해주세요. 영업일 기준 24시간 이내에 선발 처리를 해드립니다.


    자세한 방법은 아래 가이드를 참고해 주세요!


    고용24 수강신청 가이드

  • Q. 자비부담금 결제는 어떻게 하나요?

    A.

    [자비부담금 결제 방법]

    1. 고용24 접속 후, [마이페이지 ▶ 직업훈련관리 ▶ 국민내일배움카드 ▶ 자비부담금 결제/환급 ▶ 결제] 클릭!
    2. 강의 선택 후, 결제 버튼 클릭!

    자세한 방법은 아래 가이드를 참고해 주세요!


    고용24 자부담 결제 가이드

수료 관련

  • Q. 수료 조건이 있나요?

    A.
    수강 기간 내에 진도율 80% 이상을 달성하면 수료 조건이 충족됩니다.

  • Q. 수료증 발급은 어떻게 받나요?

    A.
    수료증은 국비지원 과정으로 수료하신 멘티님에게만 지급되며, 캠프 종료 이후에 코멘토 홈페이지의 마이페이지 → 신청한 캠프에서 다운로드받으실 수 있습니다. 수료 기준을 확인한 후 충족시키는 분들에게만 발급되며, 캠프 종료일 기준으로 1주일 이내에 발급됩니다. 발급 확인에 문제가 있는 경우에는 고객센터로 문의부탁드립니다.

환불규정

[수강기간]

  • 기수별 상세페이지 표시 일정에 따릅니다. 신청 전, 수강기간과 기수를 반드시 확인해주세요.
  • 국비지원훈련 참여 후 수료조건 충족 시 다시보기 이용권을 제공합니다.
  • 수강 후 환불/취소는 불가하나 수료시 12개월 간 반복 수강 가능합니다.
  • 자세한 수료 조건은 수료 관련 FAQ를 참고해주세요.

[동시접속 안내]

  • 동일한 ID로 2대 이상의 기기에서 접속을 하는 경우, 수강이 제한 될 수 있습니다.

[국비지원과정 환불규정]

※ [중요] 자부담금 결제취소는 수강 시작(개강) 전에만 가능합니다.


결제취소 시 다음 절차를 밟게되어, 2~3영업일의 시간이 소요될 수 있습니다.

(환불 요청→코멘토 카드사 요청→카드사 결제취소→자부담환급→크레딧 반영)

  1. 전액 환불기준
    1. ① 수강 시작일 전 = 전액 환불(수강 시작 전 영업일 17시까지 취소 요청 필수)
      • * 코멘토에 요청 시 취소 가능하나 요청 접수에 시일 소요
    2. ② 수강 시작일(개강) 후
      • * 수강 시작 후 자부담금은 환불할 수 없으며, 훈련은 중도포기(미수료) 처리됨

  2. 중도 포기 안내
    • ※ [중요] 별도 사유 없이 중도포기/미수료 시 훈련비에 해당하는 크레딧 차감 및 패널티가 부과됩니다.
    • ※ [중요] 중도포기/미수료 시 사용된 크레딧은 환원되지 않습니다.
    • ※ 중도포기 사유가 있을 경우, 관할 고용센터에 접수 바랍니다.

수강하시는 과정은 ‘K-디지털 기초 역량 훈련’으로 고용노동부의 국비 지원을 받는 과정입니다.

고용노동부에서는 훈련생 미수료 및 중도포기 시 다음과 같은 패널티를 부과합니다.


  1. ① 최초 1회 : 4만 크레딧 차감
  2. ② 2회 이상 : 10만 크레딧 차감
  • - 훈련비에 대한 크레딧은 복원되지 않습니다.
  • - 차감액이 계좌의 잔액보다 큰 경우에는 재발급하는 계좌의 지원한도에서 해당 금액만큼 차감됩니다. (1인당 50만 크레딧)

고용노동부의 정책은 상시 변할 수 있으므로, 자세한 내용을 확인하시려면 고용노동부 및 관할 고용센터로 문의하시기 바랍니다.