🔍 왜 이 제품(솔루션)을 추천하는가?

Generative AI는 단순한 코드 생성 도구를 넘어 반도체 장비 개발 및 공정 엔지니어링 업무 방식 자체를 변화시키고 있습니다.

기존에는 엔지니어가 장비 로그와 센서 데이터를 분석하고, 알고리즘을 직접 구현한 뒤 시뮬레이션과 검증을 반복하는 과정이 필요했습니다. 이제는 AI를 활용하여 코드 생성, 데이터 분석, 모델 개발 및 문제 해결 과정을 더욱 빠르고 효율적으로 수행할 수 있습니다.

특히 반도체 장비 분야에서는 웨이퍼 온도 예측, Virtual Sensor 개발, 공정 이상 탐지, 설비 고장 예측(Predictive Maintenance), 공정 조건 최적화 등 데이터 기반 엔지니어링 업무의 중요성이 지속적으로 증가하고 있습니다.

MATLAB 및 Simulink의 Generative AI와 Agentic AI 기술은 반도체 장비 개발 전 주기에 걸쳐 분석, 모델링, 시뮬레이션, 검증 및 배포를 연결하는 통합 워크플로우를 제공합니다. 이를 통해 엔지니어는 반복적인 구현 작업을 줄이고 공정 이해, 모델 성능 개선 및 장비 성능 향상과 같은 핵심 엔지니어링 업무에 더욱 집중할 수 있습니다.


🎯 웨비나를 통해 얻을 수 있는 점

✓ MATLAB 및 Simulink 환경에서 Generative AI 활용 방법 이해
MATLAB Copilot, Simulink Copilot, 외부 LLM 및 Agentic AI를 활용하여 반도체 장비 개발 업무를 가속화하는 방법을 살펴봅니다.

✓ 반도체 장비 데이터 분석 자동화
반도체 장비 설비 로그 또는 공정상 발생되는 데이터, 장비로부터 취합되는 센서 데이터 분석 과정에서 
Agentic AI를 활용하여 코드 작성 및 분석 시간을 단축하는 방법을 확인합니다.

✓ Virtual Sensor 및 공정 예측 모델 개발
실측 센서가 제한된 환경에서 AI 기반 Virtual Sensor와 공정 예측 모델을 구축하는 방법을 살펴봅니다

✓ MCP 기반 Agentic AI 연동 구조 이해
Agentic AI와 MATLAB·Simulink를 연계하여 반도체 장비 개발 및 분석 업무를 자동화하는 구조를 소개합니다.

✓ Predictive Maintenance 적용 사례 확인
장비 상태 진단, 이상 탐지, 잔여 수명 예측 등 유지보수 업무에 AI를 적용하는 방안을 확인합니다.

✓ Digital Twin 기반 엔지니어링 워크플로우 이해
시뮬레이션과 AI를 결합하여 장비 개발과 공정 최적화를 수행하는 방법을 소개합니다.


👥 이런 분들께 추천합니다

• 반도체 장비 개발 엔지니어
• Plasma, Etch, Deposition, Inspection 장비 개발 담당자
• 설비 데이터 분석 및 Data Science 조직
• Virtual Sensor나 Predictive Maintenance를 검토 중인 엔지니어
• 공정 데이터 기반 품질 향상 및 생산성 개선을 추진하는 조직
• Generative AI(MATLAB Copilot, Simulink Copilot) 활용 방법이 궁금한 개발자
• MCP 기반 Agentic AI 활용 방안을 검토하는 엔지니어
• 반도체 장비용 Digital Twin 구축에 관심 있는 연구원 및 기술 리더
• AI를 활용한 공정 최적화 및 자동화를 추진하는 관리자

🚀 이번 웨비나의 핵심 메시지

이번 웨비나는 단순히 AI로 코드를 생성하는 방법을 넘어 MATLAB과 Simulink를 중심으로 Generative AI와 Agentic AI를 반도체 장비 개발 및 공정 엔지니어링 워크플로우에 연결하여, 데이터 분석부터 모델 개발, 시뮬레이션, 검증 및 배포까지의 과정을 더욱 빠르고 효율적으로 수행하는 방법을 제시합니다.

특히 웨이퍼 온도 예측, Virtual Sensor, 공정 이상 탐지, Predictive Maintenance, 공정 최적화와 같은 실제 반도체 장비 적용 사례를 통해 AI가 엔지니어의 업무를 어떻게 확장할 수 있는지 살펴봅니다.

AI는 엔지니어를 대체하는 기술이 아니라 엔지니어의 분석 역량과 개발 생산성을 증폭시키는 도구입니다.

본 웨비나는 반도체 장비 산업에서 AI를 실제 엔지니어링 업무에 적용하기 위한 구체적인 방법론과 실질적인 활용 사례를 제공합니다.