AI는 연구자를 대체하는 도구가 아니라, 복잡한 현장 데이터를 바탕으로 검토할 후보와 실험 순서를 더 명확하게 제안하는 의사결정 지원 도구입니다.
랜덤포레스트, 베이지안 최적화 등 실제 데이터 특성과 과제 목적에 맞는 분석 방법을 검토합니다.
성과와 세부 수치는 고객사 협의 및 검증 완료 후 공개합니다.
문서 반복 빈도를 기준으로 배합·원료 최적화, 점도·도포 작업성, 분산·침전 안정성을 중심으로 침탄방지 슬러리의 배합과 제조조건을 정리했습니다. 관심도·영향도 맵과 3단계 정량 분석을 통해 추천 실험 레시피 5종(R01~R05)과 다음 실험 방향(공정 DOE)을 제안했습니다.
※ 본 사례의 데이터 분석은 고객사의 사전 승인 및 철저한 보안 기준에 따라 진행되었습니다.
과제 목적에 맞는 산학 연구 기관을 연결하고, Lithography process 실험실과 자료·교육을 제공했습니다.
산학 연구 기관과 협력해 신규 소재의 반도체 공정 적용 가능성을 검토했습니다.