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삼성 반도체 공장에서 AI가 불량률을 50% 줄인 비밀

Day 1: LLM 개요 & 제조 AI 비전

학습 목표

LLM이 제조 현장에 어떤 변화를 가져오는지 체감한다 제조 AI의 실제 도입 사례를 통해 학습 동기를 확보한다

2024년 어느 날, 삼성 반도체 공장

"이 불량 패턴, 작년에도 본 것 같은데..."

화성 캠퍼스 FAB(반도체 제조동). 엔지니어 김 과장이 모니터를 바라본다. 웨이퍼 검사 데이터에서 이상한 패턴이 나타났다. 불량률이 평소 0.3%에서 갑자기 1.2%로 뛰었다.

문제는 원인을 찾는 시간이다.

기존 방식: 3일

에디터 로딩 중...

3일 동안 생산 라인은 불량품을 계속 만들고 있다. 웨이퍼 1장 = 수백만 원. 하루 수천 장 생산. 3일이면 수십억 원의 손실이다.

AI 도입 후: 30분

에디터 로딩 중...

30분이면 원인 파악부터 대책까지 나온다.

이것이 제조 AI의 힘이다

비교 항목기존 방식AI 도입 후
불량 원인 분석3일30분
설비 매뉴얼 검색1시간10초
보고서 작성4시간15분
과거 사례 검색반나절3초
신입 교육6개월2개월

이 모든 것의 핵심에 **LLM(Large Language Model)**이 있다.

이번 주에 우리는 이 LLM을 직접 다뤄보고, 제조 현장에서 바로 쓸 수 있는 챗봇을 만든다.

준비됐는가? 시작하자.

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