일본제조2025 – 진행 중키옥시아
반도체 검사 이미지의 AI 분류
키옥시아는 AI로 검사 이미지를 분류하고 8개 팹의 데이터를 모아 분석했다
문제
키옥시아의 반도체 공장은 직원이 수작업으로 분석할 수 있는 양보다 많은 검사·설비 데이터를 쏟아냈다. 엔지니어는 불량을 찾아내고 공정 문제를 조사해야 했다.
접근 방식
키옥시아는 미리 정한 라벨로 검사 이미지를 분류하는 지도학습 AI를 썼다. 공정이 자주 바뀌어 라벨을 다시 붙이기 부담스러운 곳에서는 비지도 분류도 썼다. 공유 데이터 인프라가 욧카이치와 기타카미 공장을 연결해 AI 분석에 활용됐다.
주요 수치
8공유 분석 인프라에 데이터를 제공한 팹 수(키옥시아 발표)
시사점
키옥시아는 제조 공정이 바뀌는 빈도와 라벨링 작업을 현실적으로 얼마나 할 수 있는지에 따라 분류 방식을 골랐다.
분류
출처
출처 요약
[1]KIOXIA Corporation2025년 3월
키옥시아는 검사 이미지 분류와 설비 분석에 AI 시스템을 운용하고 있다고 설명했다. 인프라가 8개 팹의 데이터를 모았지만 수율이 얼마나 개선됐는지는 수치로 제시하지 않았다.
자세한 내용은 원문에서 확인하실 수 있습니다.
등록일 2026년 11월 1일 · 수정일 2026년 11월 1일