케이스 · 제조
반도체 공정 — 불량률 2.40% → 1.20% 역산
// PERSONA
김상무 / 반도체 SME 제조본부 임원
// INDUSTRY
제조 / Semiconductor
// DATASET
case_01 · semiconductor_defect_rate.csv · 12,480 rows
PROBLEM
마주한 문제
라인 평균 불량률이 분기 목표(1.5%)를 0.9%p 초과했습니다. ChatGPT에 6개월치 공정 로그를 업로드하는 것 자체가 사내 보안 정책 위반이고, 기존 BI 툴(Tableau)은 회귀 분석만 보여줄 뿐 "어느 변수를 얼마만큼 조절해야 하는가"는 제시하지 못합니다.
// PROCESS LINE
DEFECT 2.40%
// CHATGPT
"6개월 로그 업로드는 사내 보안 위반"
APPROACH
XimTier 접근
온프레미스 환경에 데이터를 로딩하고 WhatDataAI가 5개 핵심 변수를 식별합니다. Reverse What-If 알고리즘이 목표 불량률(1.20%)에 도달하기 위한 변수별 최적값을 역산하며, 모든 결과에는 SHAP 기반 수학적 근거가 자동으로 첨부되어 EU AI Act 통과가 가능합니다.
// TARGET
1.20%
OPTIMAL INPUTS
온도
압력
속도
습도
등급
VARIABLES
5개 공정 변수 역산
| VARIABLE | BASELINE | OPTIMAL | Δ |
|---|---|---|---|
| 공정 온도 | 215.0°C | 224.9°C | +9.9°C |
| 주입 압력 | 88.0 MPa | 83.7 MPa | -4.3 MPa |
| 라인 속도 | 14.0 m/min | 8.0 m/min | -6.0 m/min |
| 습도 | 52.0% | 49.5% | -2.5% |
| 원료 등급 | 3.0 | 4.5 | +1.5 |
OUTCOMES
결과
OUT / 01
불량률 −50% (베이스라인 2.40% → 1.20%)
OUT / 02
처리 시간 0.18s (실시간 슬라이더 응답)
OUT / 03
예상 정확도 92.4% / R² 0.887
OUT / 04
데이터 외부 유출 0건 (100% 온프레미스)
⚠ 예시 데이터 — 실제 도입 시 고객 데이터로 파인튜닝됩니다.