반도체 수율예측과 불량률 원인은 하이닉스에서 가장 중점적으로 보시는것 같습니다.
불량 수치는 예측값을 AI기반으로 도출 할 수 있습니다. 또한 AI 도출한 예측값의 상관관계와 가장 관계성이 높은 요소를 시각화 할 수 있습니다.
다만 기존 수율 분석 시스템을 저희가 정확히 알지 못하여 직접 비교하기는 어려울 것 같습니다.
[질문] 업무적으로 사용하는 폰의 경우 MDM을 설치하여 주의를 할 수 있겠지만 직원들 개인 휴대폰에 설치하여 관리하는 것은 반발도 있고 여러가지 어려움이 있을 것 같은데 어떤 해결책이 있을까요?
개인용 Apple 기기에 MDM을 등록하여 사용하는 경우 사용자가 희망할 때 기기를 MDM의 관리에서 벗어날 수 있습니다.
뿐만아니라 MDM은 Apple의 정책에 따라 개발되기 때문에 사용자의 개인정보를 침해하지 않습니다.
따라서 업무시간에만 MDM의 관리를 받고, 업무 외 시간에는 개인의 기기로 돌아가서 사용하는것이 가능합니다.
그러면 업무 시간외의 침해에 대해선 취약해 지지 않나요
이런 경우 관리자 업무 부담이 증가하지 않을까요? 외부 활동이 잦으면 매번 설정하고 해제하고 번거로울 것 같기도 하구요.
QR코드를 통해 간단하게 등록하고, 기기 내에서 관리에서 벗어날 수 있습니다.
취합된 로그를 통해 사용자별로 확인하여 업무 부담없이 기기의 보안을 유지할 수 있습니다.
[질문]수율은 반도체 관련 내용이 밀접하게 예상되는데,기존 칩의 불량 원인을 분석 시 사용하는 수율 시스템의 불량 수치를 바로 확인할 수 있는 AI 기반 수율 자동 분석 시스템이 활용되고 있는지요? 기존 수율 분석 시스템과 비교하여 어느 정도 정확도와 효율 개선을 기대할 수 있는지요?