시게이트의 지속적 변혁: AI가 데이터 스토리지 혁신 이끄는 법

1970년대까지 뿌리를 거슬러 올라갈 수 있는 소수의 대형 기술 기업 중 하나인 시게이트 테크놀로지(Seagate Technology), 캘리포니아주 쿠퍼티노는 수십 년간 데이터 스토리지와 관리 솔루션의 최첨단에 서 있었습니다. 이제 100억 달러 규모의 매스데이터 스토리지 인프라 솔루션 기업인 시게이트는 인공지능과 머신러닝을 공장 현장에 적용하는 스마트 제조 전략을 채택하고 있습니다.

2017년 시게이트는 웨이퍼 미세 비전 검사를 위한 AI 제조 소프트웨어를 구현했습니다. 이전에는 규칙 기반 머신 비전 시스템으로 이상 탐지 공정을 자동화했습니다. 높은 정확도를 달성했지만 한계와도 씨름했습니다.

이전 접근법은 각 결함 유형마다 엄격한 매개변수를 요구했으며, 모두 정적으로 코딩되었습니다. 고정 범위는 제품을 통과시키거나 중단할 기준을 결정하는 데 도움이 되었습니다. 그러나 결함 외형의 진화나 새로운 유형의 이상 출현으로 추가 규칙이 필요해졌고, 전체적으로 점점 더 복잡하고 관리하기 어려워졌습니다.

포괄적인 디지털 제조 데이터 운영과 AI 업그레이드 구현으로 미국과 북아일랜드 시게이트 웨이퍼 생산 시설 전반에서 이미지 탐지의 힘과 규모가 극적으로 향상되었습니다. 정확도가 50%에서 오늘날 90% 이상으로 올라갔습니다.

거기에 도달하기 위해 회사는 고정밀 도구가 생산하는 테라바이트급 센서 데이터에서 가치를 추출해왔습니다. 그 데이터는 정규화되어 AI 시스템이 더 쉽게 사용할 수 있게 되었습니다. 결과적으로 시게이트는 이제 웨이퍼와 툴 결정을 돕는 다중 자동 결함 탐지 솔루션과 중요한 제조 공정 분기점을 자율 모니터링하는 더 잘 조율된 규칙을 가진 AI 증강 탐지기 포트폴리오를 보유하게 되었습니다.

시게이트는 관련 런타임 메타데이터를 캡처하고 원시 데이터를 맥락화해 실시간으로 유용한 정보를 생성합니다—디지털과 물리 세계 사이의 루프를 닫고 제품이 엔지니어링, 제조, 서비스되는 방식에 긍정적 영향을 미칩니다.

디지털 스레드는 생산 실행 중 수집된 데이터를 보존해 엔터프라이즈 리소스 계획과 기타 의사결정 지원 시스템에 빠른 업데이트를 언제 실행할지 알고, 미래 자동 의사결정 개선을 위한 교훈을 생성합니다.

이러한 효율성은 시게이트 장비 수명을 연장했습니다—교정에서 벗어날 궤도에 있는 자산을 예측해 유지보수가 필요함을 알렸기 때문입니다. 회사는 검사 인건비, 스크랩 방지, 인력 재배치, 신규 장비 자본 지출 회피에서 상당한 절감을 실현했습니다.

시게이트의 이러한 혁신에 대한 일관된 초점은 운영 성과, 책임성을 개선하고, 전체 제조 공정에 빠르고 정확한 가시성을 제공해 엔터프라이즈 시스템 효과성을 높였습니다.

딥러닝 알고리즘 시스템은 다른 공장 제어 시스템을 위한 지원 증거도 생성해 시게이트가 가상 계측과 공정 제어를 위해 더 많은 데이터를 활용할 수 있게 합니다.

시게이트 같은 하이테크 제조업체는 디지털 제조, AI, ML이 대표하는 급속히 진화하는 기회를 포용해야 합니다. 시게이트는 최첨단 기술에 투자했을 뿐만 아니라 지속적 변혁이 어떻게 조직을 자사 산업의 미래를 정의할 수 있게 만드는지 입증했습니다.