DEVOCEAN

공정 결과를 측정하는 기술인 계측(physical metrology)은 효율적인 제조 공정 운영의 핵심으로,

공정 품질이나 정밀도를 파악하고 개선하는 데에 계측의 정확성과 신뢰성이 중요한 요인으로 작용합니다.

그러나 장비나 센서를 운영하는데 필요한 투자 및 운영 비용, 시간, 공간 등의 이유로, 양산(high-volume manufacturing) 시 모든 자재에 대해 계측을 진행 하는 것은 불가능 합니다.

Gauss Labs는 Panoptes VM (Virtual Metrology) 제품을 통해 최첨단 소프트웨어 기술, 광범위한 데이터 및 선구적 AI 기술을 결합하여 실 계측의 물리적 한계를 극복합니다. 이번 발표는 Gauss Labs의 Panoptes VM 제품을 통해 제조 공정의 가시성을 극대화 할 수 있는 사례(Use Case)를 소개합니다.

본 발표는 영어로 진행되며, 현장에서 번역 서비스가 제공됩니다.

Simon ZabrockiGauss Labs

가우스랩스의 Senior Applied Scientist로서 Panoptes VM(Virtual Metrology) 기술 리드를 맡고 있으며,

반도체 제조 데이터를 활용해 머신러닝(ML) 모델을 학습하고 배포하는 시스템을 구축하고 있습니다.

독일 Technische Universität München에서 데이터 과학을 위한 수학 석사 학위를, 프랑스 Ecole Polytechnique에서 응용수학 석사 학위를 받았습니다.

#Industrial AI #Virtual Metrology #Smart Manufacturing