3일차 강의를 통해 반도체 장비 엔지니어의 핵심 역량 역시 결국 장비 내 수만 개의 센서에서 쏟아지는 '데이터를 분석하고 해석하는 능력'과 직결된다는 점을 깊이 이해하게 되었습니다. 실시간으로 수집되는 이상 데이터를 통해 인터락(가동 중단) 원인을 진단하고, 공정에 치명적인 문제가 없도록 레인지 값을 수정해 트러블 슈팅을 진행하는 과정이 흥미로웠습니다. 정상 장비의 데이터와 상하향 트렌드를 비교 분석해 부품의 생애 주기를 파악하고 예방 정비(PM) 계획을 세우는 예지 보전 과정은, 데이터 분석이 현장에서 어떻게 가동률 극대화와 비용 절감이라는 핵심 KPI로 이어지는지 명확히 보여주었습니다. 이번 3일간의 스터디로 얻은 반도체 현장 도메인 지식으로, 향후 공정 및 장비 데이터를 분석해보고 싶습니다. 특히 수율 저하 원인을 찾고 최적의 유지보수 시점을 예측하는 데이터 분석 연구 등을 진행해보고자 합니다.
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