진공 설비 다운타임
제로화의 시작

반도체 제조 수율의 핵심은 완벽한 진공(Vacuum)입니다. 위카바쿰애널리틱스의 머신러닝 알고리즘은 펌프와 챔버의 미세한 '데이터 노이즈'를 포착하여 고장을 최장 4주 전에 정확히 예측합니다.

PoC 및 무료 시스템 진단 신청

도입 기업 평균 성과 지표 (KPI)

-82%

돌발 정지(Unplanned Downtime) 감소

99.5%

로터/베어링 고장 예측 정확도

+4.8%

웨이퍼 공정 전체 수율 향상

수율 저하의 근본 원인을
디지털 트윈으로 규명합니다

기존의 공장 자동화(FA) 알람 시스템은 이미 문제가 발생한 후 경고를 보냅니다. 당사의 B2B 딥테크(Deep Tech) 플랫폼은 다릅니다. 초당 5,000회 이상 수집되는 진동, 온도, 가스 부하 데이터를 실시간 병렬 처리합니다.

이를 통해 실제 공정 장비의 '디지털 쌍둥이(Digital Twin)'를 구축하고, 정상 상태에서 벗어나는 미세한 징후를 머신러닝으로 분석하여 정비 주기와 부품 교체 시기를 최적화합니다.

Wiqa Core Architecture

엣지 컴퓨팅 기반 전처리

대용량의 원시 데이터(Raw Data)를 중앙 서버로 보내지 않고, 설비 단(Edge)에서 즉각적으로 필터링 및 노이즈 제거를 수행하여 네트워크 부하를 줄입니다.

FFT 스펙트럼 인공지능 분석

터보 분자 펌프(TMP)와 드라이 펌프의 고주파 진동 패턴을 고속 푸리에 변환(FFT)하여 회전체 불균형 및 베어링 마모를 정밀 진단합니다.

폐쇄망(On-Premise) 완벽 호환

보안이 생명인 반도체 클린룸 환경을 위해, 외부 인터넷과 단절된 내부망 시스템(MES/ERP)과의 안전한 API 연동 아키텍처를 제공합니다.

PoC (개념 검증) 도입 프로세스

대상 설비 선정 및 진단

에러 발생 빈도가 높은 타겟 펌프 3~5대를 지정하여 통신 포트 상태 및 수집 가능한 파라미터를 점검합니다.

데이터 수집 및 AI 학습

약 2주간의 정상 가동 데이터를 수집하여 귀사만의 전용 베이스라인(Base-line) AI 모델을 생성합니다.

대시보드 구축 및 검증

이상 탐지 결과를 실시간으로 모니터링할 수 있는 UI를 제공하며, 실제 예측 정확도를 리포트로 산출합니다.

시스템 도입 문의 및 데모 신청

귀사의 공정 라인에 예지보전 AI를 시범 적용해보세요. 신청 후 24시간 이내에 전담 수석 엔지니어가 연락을 드립니다.

신청이 성공적으로 접수되었습니다.

소중한 데이터가 암호화되어 전송되었습니다. 검토 후 신속하게 연락드려 귀사의 설비 최적화 솔루션을 제안해 드리겠습니다.

자주 묻는 기술 질문 (FAQ)

구형 진공 장비(Legacy Equipment)에도 적용이 가능한가요?

네, 가능합니다. 자체 센서나 데이터 출력 포트가 없는 레거시 장비의 경우, 당사의 외장형 고정밀 복합 센서(진동/온도 통합)를 하우징 외부에 부착하여 물리적 개조 없이도 완벽한 데이터 수집 환경을 구축할 수 있습니다.

기존 MES나 ERP 시스템과 연동 시 병목 현상은 없나요?

당사의 솔루션은 엣지 컴퓨팅 단에서 원시 데이터를 분석하고, 최종적인 '상태 진단 결과값' 및 '이상 확률 지표(%)'라는 가벼운 메타데이터만을 MES 서버로 전송하므로 사내망 네트워크 트래픽에 전혀 부담을 주지 않습니다.

반도체 클린룸 특성상 데이터 외부 유출에 대한 보안은 어떻게 하나요?

위카바쿰애널리틱스의 소프트웨어는 클라우드 방식(SaaS)뿐만 아니라, 고객사 공장 내부에 직접 서버를 구축하는 100% 온프레미스(On-Premise) 방식을 완벽하게 지원합니다. 인터넷 연결이 차단된 폐쇄망 내에서 독립적으로 구동됩니다.

알람이 너무 자주 울려 작업자가 무시하게 될까 봐 우려됩니다.

이는 기존 Threshold(단순 임계값) 방식의 한계입니다. 당사의 머신러닝 모델은 작업 환경의 노이즈와 실제 베어링 결함 신호를 구분하는 'Wiqa 필터링 알고리즘'을 적용하여 오알람(False Alarm) 비율을 0.01% 미만으로 억제합니다.

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