Physics-Informed Thermal Digital Twin
HBM·Chiplet·Advanced Packaging의 thermal behavior를 대상으로 PINN/Physics AI surrogate model과 sensor calibration을 결합합니다.
Prototype / early product development제품 성숙도와 다음 액션을 한눈에 확인하세요. Prototype · Demo · PoC · On-Prem 단계로 구분합니다.
HBM·Chiplet·Advanced Packaging의 thermal behavior를 대상으로 PINN/Physics AI surrogate model과 sensor calibration을 결합합니다.
Prototype / early product development가시광에서 식별하기 어려운 low-contrast/internal anomaly를 SWIR 영상으로 검출하고 LOT·설비·공정 맥락과 RCA로 연결합니다.
Completed MVPTILDA400 surface-defect data를 기반으로 detection 결과를 LOT·공정·원인·시정조치와 연결하는 제조 품질지능 workflow입니다.
Completed DemoFilm·coating·continuous web의 scratch, foreign material, stain, bubble, wrinkle를 탐지·분류하고 process context와 연결합니다.
PoC-readyx86_64 GPU Server를 기본 운영 플랫폼으로 구성하고, Jetson Orin은 NVIDIA SDK·장비 호환성이 검증된 현장 Edge Inference Node에 선택 적용합니다.
System integration offering제품 성숙도와 고객 데이터 준비 수준에 맞춰 공개 Demo 확인, 제한 범위의 Focused PoC, 현장 운영을 위한 On-Prem Productization으로 단계적으로 전환합니다.
공개 Demo와 기술 미팅으로 문제 정의, 검사·센서 데이터 유형, 목표 KPI와 보안 조건을 정리합니다.
한정된 라인·공정·데이터셋을 기준으로 모델 성능과 engineering workflow의 적용 가능성을 검증합니다.
보안·성능·운영 조건에 맞춰 Edge AI, GPU server, API와 제조 시스템 연계를 포함한 제품화 범위를 설계합니다.
HBM thermal modeling과 Physics AI 기반 prototype을 제품화하는 단계입니다.
저대비·내부 이상 신호 detection과 RCA/GraphRAG workflow를 구현했습니다.
표면 결함 detection에서 engineering action까지 품질지능 흐름을 검증했습니다.
Film surface defect inspection prototype과 결과 drilldown workflow를 구성했습니다.
공개 demo 확인 후 고객 검사 기준, sensor data, process context와 KPI를 기준으로 focused PoC 범위를 정의합니다.