2026/06 20

[내일배움캠프] 본캠프 6/30

오늘 한 일 클로드한테 TIL 부탁해보앗다 TIL — IPQC/AOI 일별 분석, 그리고 데이터 청소의 연속오늘 한 일 한 줄 요약03번 노트북에서 "월 단위로는 안 보이던 패턴을 일 단위로 잡아보자"는 목표로 1~3단계 분석을 끝까지 돌렸고, 그 과정에서 데이터 결함을 4번이나 마주쳤다. 마지막엔 결과를 PPT로 정리해서 팀 보고용으로 만들었다.핵심 질문"FAIL률과 FAI 치수 이탈이 시간에 따라 변화하는가?"이걸 확인하려고 1단계(일별 FAIL률) → 2단계(FAI 치수 이탈) → 3단계(사출 조건 변화)까지 순서대로 짚어나갔다.1단계: 일별 FAIL률 — 생각보다 명확한 추세가 있었다일별로 쪼개서 보니 2026년 1월부터 FAIL률이 통계적으로 유의하게 증가(Mann-Kendall, ppymann..

[내일배움캠프] 본캠프 6/29

오늘 한 일6M 기준 관련 컬럼 분류 후 각자 맡아서 EDA, 통계분석 진행 Machine(Cycle time)이랑 Material(최소 쿠션)colab에 정리해서 올림https://colab.research.google.com/drive/1ZCgD7kimFTKwmh585r1eT27emAl_L-77?usp=sharing한줄요약 : 둘다 pass/fail 그룹간 유의미한 차이는 있으나, 단일 변수로만 합/불 판정 예측은 어려울듯 추가할점 : FAI 데이터와 유의미한 상관 있는지 분석 필요

[내일배움캠프] 본캠프 6/26

오늘 한 일데이터 전처리랑 기획서 주요 수행 내용:Test_Pass(PASS / FAIL / INVALID) 분포 파악 및 유효 데이터 범위 확정Error_Message 결측 여부를 이진 변수로 변환하여 PASS/FAIL과의 통계적 연관성 검증LOT당 쇼트(shot) 수 분포 분석을 통한 회귀 타겟 변수(LOT 수율)의 적합성 사전 점검모델링 전 데이터 클렌징 기준(INVALID 제거, shot 수 10개 미만 LOT 제거) 도출 및 df_clean 생성2-1. Test_Pass 분포 분석전체 237,039건의 데이터를 대상으로 타겟 변수 분포를 확인하였다.구분 건수 비율(%)FAIL119,80050.54%PASS114,88648.47%INVALID2,3530.99%전체237,039100%시각화: 전..

[내일배움캠프] 본캠프 6/24

오늘 한 일 오늘도 데이터 조금 만져봄 튜터님의 추가설명 & 방향성 체크더보기애플, 삼성, 등 반도체 테스트 제품 공정 구축해줌(감시함) 결국 예측해야하는건 목적에 따라 다르다. 30여개 치수 F 어쩌고 사출을 통해서 예측 가능? FAI 값을 통해서 p/f 예측도 가능, 사출만 가지고 예측 가능 -> 예지보전 가능 사출~ 검사 8시간 차이. 검사기기도 애플 삼성 등에서, 비용, 시간 면에서 뽑고 8시간 뒤에 검사하면 .. 납기 이슈 등 발생 가능 -> 자동화. 인공지능이 100% 되면 좋겟지만,, 일단 검사는 통과하되 예측은 하자? 불량 전조증상 예방. 사출 데이터로 예측모델 설계해서 예지보전 하는 방향으로 갈듯. 비용 감소?

[내일배움캠프] 본캠프 6/23 (최종프로젝트)

오늘부터 최종프로젝트 시작다시 반도체 도메인으로 돌아왔다...하닉 자소서는 마무리했는데 서합이라도 하면 좋겠다 참.... 오늘은 일단 간단하게 데이터만 조금 봄https://colab.research.google.com/drive/1HWmGDmKcem8f9n6ewg0QAUFyesoPv9jr?usp=sharing 최종프로젝트_문채연Colab notebookcolab.research.google.com 일단 데이터셋이 월별 파일로 8개라서 중복컬럼처럼 불필요한거 빼고 공통컬럼 66개로 한 파일로 합침. + 월 컬럼 추가월별 불량? 분포 컬럼별 결측치 히트맵 시계열도 데이터 형식이 통일 안돼있어서(초 단위 빠짐, : - 등 표기 다름 이슈) 재파싱 해야된다고함