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주식회사에이아이비즈의 전체 정보

기업개요 및 핵심역량(요약)

ㅇ 기업 개요· 제조 공정 중 시계열 DATA 기반 이상탐지 및 원인분석 AI 솔루션 전문기업 AIBIZ·AIBIZ는 제조공정 센서 데이터를 활용한 딥러닝 기반 불량예측 솔루션을 제공하는 기업으로 AI 알고리즘을 기반으로 한 최고의 기술력을 바탕으로 고객사의 경쟁력 제고함업체명주식회사 에이아이비즈(AIBIZ Co.,Ltd.)대표이사하 승 재설립일2020-06-16직원수21명(박사4명,석사6명,학사11명)주소서울 동작구 상도로369,숭실대학교 벤처중소기업센터301호사업영역IT서비스 제조,소프트웨어 개발 및 공급,컨설팅서비스영역산업용AI솔루션,스마트 팩토리 컨설팅ㅇ 주요 연혁연월주요 실적 및 인증2024121108080705050404040301012024소프트웨어 산업발전 유공자 포상(과학기술정보통신부)2024중소기업 기술혁신 유공자 포상(중소벤처기업부)IR52장영실상 수상(과학기술정보통신부)산업용AI파트너 계약(AMD)세미콘 웨스트2024한국관 전시(KOTRA)글로벌기업(엔비디아)협업프로그램 선정더치보이 소부장양산성능평가R&D과제 선정(SK하이닉스)2024 AI제조공정 진단부문 우수AI대상 수상(산업통상자원부)반도체소자AI기반TEG Drawing계약(DB하이텍)ETCH장비 온디바이스AI개발 계약(SEMES)레이저/초음파 용접AI품질검사PoC성공(LG에너지솔루션)제조 공정진단AI플랫폼PoC성공(SEMES)기술혁신형 중소기업(INNO BIZ)인증202312121212111007070404경영혁신형 중소기업(MAIN-BIZ)인증병역특례기업선정제조 공정진단AI플랫폼PoC협약(SEMES)제조 공정진단AI플랫폼PoC성공(UBM)제조 공정진단AI플랫폼MOU체결(LG CNS)Full-stack monitoring partner사 선정(new relic)세미콘웨스트2023한국관 전시2023상반기 전자/IT부문 특허대상2023 AI반도체 공정부문AI대상 수상창업 도약 패키지 선정202211052022지식기반 스타트업 경진대회 수상신보NEST 12기 선정ㅇ 핵심 역량1.

기업한글명

주식회사에이아이비즈

도로명주소

서울특별시 동작구 상도로 369 (상도동,숭실대학교)

등록일

2025-01-23

링크(URL)

https://kdata.or.kr/datavoucher/is/selectPortalFileDetail.do?rcpnYear=2025&brno=1628701889&sprnSctrCd=P01014002&prdcId=&sprnDsncCd=P11014001

보유솔루션(요약)

ㅇ 보유AI기술의 독창성 1.기술 소개1) 반도체 장비의 센서정보를 활용한 딥러닝 기반 이상치 데이터 검출 기술 (DutchBoy)① 자사 개발 제품 DutchBoy 기술 : 장영실상(2024.08.), NET 신기술 인증(2022.09.)② ADTW 및 GNN을 결합한 기술로 제조 공정 현장에서 센서 데이터분석을 통해 이상탐지하고 분석하여 엔지니어가 불량 issue에 빠르게 대응할 수 있게 하는 기술2) ADTW(Advanced Dynamic Time Wrapping)① 최근 이상탐지 알고리즘 대부분은 정상 데이터 학습하고 다른 것을 찾도록 구현됨② 하지만 실제 제조 현장은 정상 데이터를 정제함에 있어서 많은 어려움이 존재하여이를 정제하는 기술이 필요3) GNN(Graph Neural Network) 기반 이상 탐지 기술① 센서 간 상관관계를 직접적으로 학습하고 이상 탐지하는 기술② 일반적인 이상탐지 기술과 다르게 ADTW를 사용하더라도 성능이 ADTW Filtering 성능에 국한되지 않으며, 부품 교체에 따라 센서 데이터가 바뀌어도 성능이 강건함기술차별성세부 특징ADTW(Advanced Dynamic Time Wrapping)전처리 단계 시간 단축:정상 데이터 자동 추출.Labeling불필요(Advanced DTW)→빠른 현장 적용NET신기술 인증:자체 개발ADTW기술GNN(Graph Neural Network)설명 가능한AI→현장 엔지니어 지식 기반 분석(상관관계+인과관계)센서 간 상관관계 정보 제공예측 원인 제시:그래프 기반 다변량 상관관계 분석Continual Learning다변하는 현장 조건에 유연 대처:Continual Learning실시간 동일 공정 타 장비 모니터링: Tool matching노이즈가 심한 데이터에 특화장비 간 오차 줄여 퍼포먼스를 동일하게 맞추는 기술ㅇ 보유 솔루션개요 : DutchBoyDATA수집?Data전처리?Data분석?Data예측?모니 터링?MLOPs 구조 설계?시각화1. 제품 유형DutchBoy S: 센서 데이터를

상세주소

숭실대학교 벤처중소기업센터 301호

설립일자

2020-06-16

실적(요약)

ㅇ 기업 활동2020~2021202220232024에이아이비즈 설립이상탐지 AI 개발이상추적 AI 개발원인분석 AI 개발고려대 패턴인식연구소 산학협력벤처기업 인증Seed 투자 유치기업부설연구소 설립DutchBoy개발완료NET신기술 인증반도체 산업 현장검증반도체 파운드리PoC반도체 소재사PoC반도체장비사PoC미국 법인 설립 : KOTRA 실리콘밸리 입주기술혁신형 이노비즈인증경영혁신형 메인비즈인증Series-A 투자 유치온디바이스 AI 개발자율형 AI개발솔루션 매출 발생 - 반도체장비사 - 2차전지 제조사 - 반도체 후공정사 - 태양광 등해외 시장 진출ㅇ주요 사업DutchBoyS : 제조 공정 이상탐지 및 이상 원인분석 AI산업군분야고객사적용 대상적용 기술반도체파운드리SK하이닉스DB하이텍FDC DataAnomaly Detection and Cause Tracking 장비SEMESEtch 장비 소재UBMACL Slurry2차전지배터리LG에너지솔루션레이저/초음파 용접Real-time Product Quality Inspection바이오백신제조CTCVAC백신 배양DutchBoyR : R&D 분석 및 문서 자동화 솔루션산업군분야고객사적용 대상적용 기술반도체파운드리DB하이텍TEG/PDK/EDAR&D Analysis/ Design Automationㅇ국가정책 사업기간주무부처주요내용2024.05.01.~2025.04.30.산업통상자원부소재부품산업 기술 개발기반 구출(R&D) 반도체 양산성능평가 지원사업 : 딥러닝 기반의 반도체 제조 공정 이상탐지 AI 솔루션 2024.05.17.~2024.12.16.중소벤처기업부2024년 글로벌 기업 협업 프로그램제조 공정진단 AI를 통한 반도체 산업 수율 혁신: 제조 효율성을 위한 엔비디아와의 협업 솔루션 2024.05.01.~2024.02.29.창업진흥원2023년도 창업도약패키지딥러닝 기반 반도체 공정 불량예측 및 원인분석 AI솔루션 2021.05.01.~2022.02.28창업진흥원2021년도 초

유지보수(후속지원)전략(요약)

ㅇ 수요기업 대상 서비스 제공 계획무상유지보수최종 검수 이후, 납품된 서비스에서 발견된 장애나 하자 수정설계단계에 반영된 요구사항이 충족되지 않았을 경우의 보완사용자의 고의/과실 및 천재지변에 의한 하자사항 제외서비스 운영 중 발생한 사용자 요구사항 변경 및 기능 변경은 불포함무상유지보수 기간 종료 후의 지원 : 유상 제공유상유지보수무상 보수기간 만료 후 발견된 서비스 결함에 대한 보수법률, 제도, 운영환경 변화에 따른 프로그램 수정 및 개선유상 유지보수계약의 상세내역은 고객과 별도 협의기타고객과 협의하여 별도 추가계약에 의한 지원필요시 공급되는 장비 및 부품의 생산 중단 시는 최소 3개월 전에 서면으로 통보하고 관련 장비의 예비 부품 사전 확보 및 대체 품의 지속 운용대채 강구ㅇ 유지보수 및 협업체계 구축1. 충분한 안정화 기간 확보를 통해 시스템 품질 및 안정성 보장2. 발생 및 접수한 유지보수 사항에 대해서는 최대한 신속하게 처리3. 단계별 수요기업 맞춤 데이터 활용 로드맵 제공4. 수요기업별 전문 스마트팩토리 및 데이터전략 컨설턴트 투입5. 지속적인 솔루션 고도화 및 업데이트 작업

주요서비스 상세정보(요약)

ㅇ DutchBoy 주요 서비스 상세 정보1. DutchBoy Sensor: 생산 제품 이상 탐지① 기능- 공정 센서 데이터를 모니터링하여 이상 탐지.- 온도, 압력, 입력 파워, 시간, 가스, 속도 등 센서 데이터 수집 및 분석.② 분석 결과- 최근 센서 데이터를 활용하여 불량 예측.- 센서 간 상관관계를 기반으로 불량 원인 추론 및 센서 정보 제공.2. DutchBoy Map: 불량 패턴 원인 추적①기능- 측정 데이터를 분류하고 가시성을 확보하여 불량 원인을 분석.- 불량 패턴의 시각적 데이터와 클래스 분류 제공.②분석 결과- 특정 측정 데이터 기반 불량 패턴 사후 분석.- 웨이퍼 불량 등 세부 원인에 대한 공정 및 장비 정보를 제공.3. DutchBoy Vision: 머신 비전 기반 불량 판정①기능- 머신 비전 기술을 활용하여 제품의 비전 검사 및 불량 분석.- 제품 이미지의 사후 분석을 통해 불량의 형태(Particle, Short 등)를 구분.②분석 결과- 불량 원인의 시각적 정보 제공.- 공정 및 장비 관련 문제를 시각적으로 표현.4. DutchBoy Analyzer: 근본 원인 분석①기능- 공정 이상 탐지 결과를 바탕으로 맞춤형 통합 원인 분석 수행.- 데이터 분석을 통해 제시된 불량 원인을 해결.②분석 결과- 생산 공정에서의 이상 탐지 및 사후 분석 결과 통합.- 공정, 장비, 센서 데이터를 활용한 Root Cause Analysis 제공.ㅇ서비스 통합 가치1. 문제 해결 중심- 불량 발생 시 즉각적인 원인 제공 및 사후 해결 방안 제시.- 공정 효율화와 비용 절감 지원.2. 데이터 연결성 강화- 센서 데이터부터 머신 비전 분석까지 모든 공정을 연결하여 통찰력 제공.3. 맞춤형 솔루션- 수요기업의 개별 공정과 장비에 최적화된 분석 결과 제공.

카테고리구분

전처리,품질,코딩,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석

품질확보전략(요약)

ㅇ 품질확보 전략1. 품질 요구사항 분석/설계2. 품질활동계획 및 요구사항 구현3. 품질측정 및 시정조치관리 ▶제안/계약 ▶착수/계획▶실행/통제▶종료/전환 개발 ▶제안수립▶개발준비 ▶분석↔ 설계 ↔ 구현 ↔ 시험 ▶설치 ↔ 전개 품질활동 ▶QMS준비 ▶품질관리 계획수립 ▶품질관리 활동 전개▶QMS개선 산출물 ▶품질방침품질목표QMS적용 ▶품질목표품질표준품질지표품질관리 계획품질체크리스트▶품질 계획 보완 및 구체화품질평가 및 부적합 보고서결함 및 시정조치 보고서문제 및 예방조치 보고서오류 및 변경요청서품질지표분석 보고서 등 ▶품질요구사항 달성및 표준 준수 보고서품질지표검토보고서QMS개선 이슈 기법 ▶품질시스템전사품질조직조직프로세스 조직 ▶비용/효과 분석양식/템플릿체크리스트벤치마킹품질비용 검토 ▶홍보/ 교육훈련 등 품질 마인드 제고검토통계기법 ▶품질시스템전사품질 조직프로세스 개선 기법ㅇ 서비스 품질 요구 충족과 품질 확보를 위해 국내/외 표준을 준수하여 서비스 제공1. 기능 구현 정확성①최종 요구사항이 모두 구현되었는지 평가②단위, 통합테스트 실시③ 테스트에 의한 기능 구현 결과에 대한 평가2. 이해 용이성①모든 기능에 대한 사용자 및 운영자 교육② I/F 기능과 방법 산출 포함3. 데이터베이스 품질①핵심 품질관리 대상 정의 및 핵심 정보항목 도출②데이터 업무규칙 정의 및 검증 SQL Script 개발③데이터 흐름 구간별 정합성 검증4. 상호 운영성①부하 및 성능 시험을 통한 적정 수준의 성능 검증② I/F 요구사항 및 어플리케이션과 정보간의 기능 구현의 정확성, 무결성, 정합성 검증5. 데이터베이스 표준화①데이터 관리 표준 준수②웹 개발 표준 준수 및 웹 스타일 가이드 적용③테스트 수행④

활용사례(요약)

ㅇ DutchBoy S 활용사례구분배경내용실적성과Etch 장비온디바이스 AI장비 이상 발생 예측 및 원인 분석 필요실시간 센서 데이터 분석으로 장비 이상 상태 탐지 및 공정 품질 모니터링SEMES와 공동 개발 완료, 공정 수율 2% 포인트 향상반도체 생산 현장 불량률 최대 50% 감소, 실시간 탐지 성능 확보레이저/초음파용접 AI 솔루션용접 불량으로 인한 Cell 불량 발생 해결 필요실시간 품질 상태 분석 및 용접 불량 예측 AI 개발LG에너지솔루션과 협력 PoC 완료, 불량 판정 시간 단축불량 판정 시간 기존 1일에서 2시간으로 단축, F-1 Score 0.98이상 근본원인추적AI (RCA)솔루션FDC 데이터 활용 분석 한계 개선 필요FDC, LOG 데이터 통합 분석 및 이상 근본 원인 추적DB 하이텍 PoC 및 SK 하이닉스 성능 평가 진행, 공정 수율 5.1% 향상불량 원인 분석 시간을 단축, 경제적 비용 절감 및 공정 최적화ㅇ DutchBoy R 활용사례구분배경내용실적성과R&D 문서 자동화솔루션복잡한 반도체 설계 절차의 효율성 개선 필요TEG, PDK, EDA 자동화를 통한 설계 효율성 개선DB 하이텍에서 단계적 고도화, 생산성 34.9% 개선Tracking 시간 34.9% 단축, 자동화 TAT 51% 감소, Data 관리 28.6% 개선