SK 하이닉스 공정특화 Fast Track 과정

직책: 연구 책임자

기간: 2022.03 ~ 2023.02

연구 필요성

최근 회사의 비즈니스 문제를 데이터 사이언스의 관점에서 해결하는 최신 분석기법 도입의 필요성이 증가하고 있다. 비즈니스 분석을 기획하고 진행하기 위해서는 도메인 지식과 데이터 분석 지식, 더 나아가 이러한 지식들을 어떻게 비즈니스 성과로 이어지게 할 것인지에 대한 통찰력이 필요하다. 이에 따라 현업에 종사하고 있는 도메인 전문가들을 대상으로 데이터 분석에 대한 지식을 함양시키고, 이를 응용할 수 있도록 사례와 실습 중심의 교육이 필요하다.

연구 목적 및 내용

본 과제는 데이터 사이언스를 위해 필요한 Python Programming, Design of experiments, Machine Learning, Deep Learning을 강의하며, 이를 기반으로 한 통계적 품질관리/가상계측/공정이상탐지/불량인자분석/R2R Control 등의 비즈니스 분석 기술들을 실제 적용 사례와 함께 소개한다. 그리고 각 현업 종사자들이 본인의 비즈니스 문제를 데이터 사이언스를 활용하여 분석해보는 실습 기회를 제공한다.

기대 효과

Smart factory paradigm의 현업 적용을 위해 Data science 역량을 학습하여 반도체 제조 공정의 품질 및 생산성 향상을 도모한다. 그리고 이론 교육을 통해 데이터 분석 전문가로서의 사고력을 함양하고, 실습 교육을 통해 데이터 분석에 대한 기술력 역량을 강화한다. 또한, 본 과정에서 배운 내용을 현업에서 직접 적용하는 과정을 통해, 현장에서 발생하는 문제를 Data scientist 관점에서 정의하고 개선하여 궁극적으로 실무 역량을 제고한다.