Merck KGaA 최고 과학 및 기술 책임자인 Laura Matz 박사와 함께하는 2024년 전망 - Semiwiki

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CTO가 되기 전에는 EMD Electronics(이전 Versum Materials 및 Air Products Electronics 사업부)에서 수석 부사장을 역임했습니다. 그녀는 항상 반도체 소재 성장에 핵심적인 기여를 해 왔으며, 비즈니스 성장을 가능하게 하는 강력한 R&D 역량을 주도해 왔습니다.

Laura는 과학 및 공학 분야의 젊은 인재를 적극적으로 옹호합니다. 리더로서 그녀는 인류가 직면한 문제에 대한 혁신적인 해결책을 찾기 위해 팀을 구성하고 이를 규율과 엄격함으로 실행하여 가장 큰 영향을 미칩니다. 2023년에 그녀는 기술 향상 및 재교육을 지원하고, 새로운 인재를 유치하고, EU 및 국가/지역 자금을 확보하기 위한 거버넌스 프로그램인 SEMI Impact for Skills에 이사로 합류했습니다. 또한, 그녀는 화학공학 전문가들을 위한 선도적인 조직인 AIChE(미국 화학공학회)의 이사이기도 합니다.

Laura는 박사 학위를 가지고 있습니다. 워싱턴 주립대학교에서 분석화학 학사 학위를, 펜실베니아 인디애나 대학교에서 학사 학위를 취득했습니다.

귀하와 귀하의 회사에 대해 간략하게 알려주십시오.
저는 Athinia의 CEO이자 독일 다름슈타트 소재 Merck KGaA의 최고 과학 기술 책임자라는 두 가지 역할을 맡고 있습니다.

Athinia는 의사 결정을 개선하고 품질 편차를 최소화하며 효율성을 높이는 것을 목표로 반도체 산업의 재료 및 장비 공급업체, 장치 제조업체 및 제조 시설의 관련 정보에 대해 협업하기 위한 안전한 데이터 분석 플랫폼입니다. 디지털 기술이 확산되면서 반도체 산업은 무결점 제품을 생산하고 새로운 혁신을 더 빨리 시장에 출시해야 한다는 엄청난 압박을 받고 있습니다. 오늘날 생산되는 엄청난 양의 데이터는 단일 회사뿐만 아니라 전체 가치 사슬이 생산, 혁신 및 비용 절감의 우수성을 달성할 수 있는 기회를 창출합니다. 문제는 개별 기업이 엄청난 비용과 시간 투자를 고려하여 고립된 생태계를 구축하고 싶어하지 않는다는 것입니다. 업계에는 품질 및 제조 관리에 대한 표준이 필요합니다. 이는 반도체 업계의 많은 회사 간에 데이터를 안전하고 지속적으로 공유할 수 있는 데이터 생태계를 기반으로 하는 것입니다. 이것이 우리가 Athinia를 시작한 이유입니다.

귀사의 2023년 가장 흥미로운 고점은 언제였나요?
2023년에 Athinia는 산업 협업 플랫폼을 확장하여 재료 공급업체와 장치 제조업체를 더욱 깊이 연결했습니다. Athinia의 보안 플랫폼을 통해 확장된 네트워크는 공급망의 투명성을 높이고, 운영 효율성을 높이며, 지식 공유를 통해 혁신을 촉진하고, 위험 관리를 개선하고, 비즈니스 관계를 더욱 강화했습니다. 이러한 발전은 기술 발전과 시장 적응성을 위한 업계의 역량을 종합적으로 향상시켰습니다.

2023년에 Athinia는 새로운 업계 협력을 촉진하여 중요한 이정표를 달성했습니다. Athinia는 Tokyo Electron Limited(TEL)를 Athinia의 데이터 분석 플랫폼에 통합함으로써 네트워크를 확장하고 장치 제조업체와 장비 공급업체가 효과적으로 협업할 수 있는 안전한 플랫폼을 만들었습니다. 이번 협력을 통해 장비 성능, 효율성 및 유지 관리를 더욱 향상시킬 수 있는 타당성이 확보되었으며, 장비 제조업체와 장치 제조업체 모두에게 상호 이익이 창출되었습니다. Athinia의 플랫폼은 전체 업계에 가치를 더하고 협업의 새로운 표준을 설정하는 통찰력 공유를 위한 안전한 환경을 제공함으로써 이를 촉진합니다.

2023년에 귀사가 직면한 가장 큰 과제는 무엇이었나요?
반도체 산업은 데이터가 방대하기 때문에 대규모 조직에서는 방대한 양의 데이터를 처리해야 합니다. 효율성을 높이고 출시 시간을 단축하며 품질, 공급망 및 지속 가능성을 개선하는 데이터에서 통찰력을 얻으려면 이해관계자가 지적 재산에 대한 통제권을 유지하도록 보장하면서 가치 사슬 전반에 걸쳐 데이터를 공유해야 합니다. 성공적인 데이터 협업을 위해서는 비정형 콘텐츠를 선별하고, 데이터 품질을 개선하고, 다양한 소스를 통합해야 합니다. 그러나 재료 측면의 많은 회사는 데이터 과학자를 고용하지 않습니다.

귀사는 이 가장 큰 과제를 어떻게 해결하고 있습니까?
Athinia는 AI/ML 및 데이터 분석을 위해 Palantir Foundry를 활용하여 다양한 데이터 소스를 통합 환경으로 통합하는 데 중점을 두고 있습니다. 이 프로세스에는 효과적인 ETL(추출, 변환, 로드) 작업, 데이터 품질 관리 및 제조, 품질 관리, 공급망 관리와 같은 다양한 시스템에서 안정적인 데이터 기반 구축이 포함됩니다. Athinia는 Foundry의 고급 AI/ML 도구 키트를 사용하여 코드 없는 개발 및 공유 작업 공간을 통한 사용자 정의 모델 생성을 위한 도구로 모델을 개발하고 배포합니다. 이러한 모델은 운영 통찰력을 제공하여 시각화 및 실행 가능한 권장 사항을 통해 결정을 알리는 데 도움이 됩니다.

Palantir Foundry는 Object Explorer와 같은 워크업 사용 가능한 애플리케이션을 갖추고 있어 즉시 사용하기 위한 최소한의 설정과 유지 관리가 필요합니다. Foundry의 워크샵을 사용하면 직관적인 사용자 상호 작용과 최소한의 백엔드 관리를 위한 코드가 없거나 적은 빌더를 사용하여 특정 워크플로우에 대한 맞춤형 애플리케이션을 생성할 수 있습니다. 위젯 기반 인터페이스는 다양한 기술 수준에 맞춰 적응성과 확장성을 보장합니다. Foundry의 개방형 API 아키텍처는 최신 기술과의 원활한 통합을 촉진하는 동시에 의사결정 조정 계층은 분석을 운영 워크플로우와 연결하여 지속적인 학습과 적응성을 촉진합니다.

Athinia는 확장성을 고려하여 설계되어 성능 저하 없이 증가된 데이터와 모델 복잡성을 처리합니다. 여기에는 강력한 모델 거버넌스와 윤리적인 AI 관행이 포함되어 인간 참여형 접근 방식을 통해 지속적인 모델 평가와 책임 있는 사용을 보장합니다. 다른 시스템과 통합되는 확장 가능한 아키텍처를 통해 팀 간 협업이 촉진되어 데이터 기반 통찰력을 운영 조치로 전환합니다. Foundry를 통해 Athinia는 데이터를 의미 있는 통찰력과 실행 가능한 비즈니스 결과로 변환하여 향상된 운영 성과와 수율을 보장합니다.

또한 Athinia는 의료 및 방위 산업 등에서 신뢰하는 Foundry 플랫폼의 엄격한 데이터 및 보안 표준을 활용하고 있습니다. Foundry 플랫폼의 강력한 보안 엔드투엔드 아키텍처는 지적 재산을 보호하고 고객이 항상 데이터를 제어할 수 있도록 보장합니다. 고객은 자신의 데이터를 소유하지만 Athinia는 해당 데이터에 액세스할 수 없습니다. 고객은 맞춤화되고 세분화된 권한을 통해 데이터를 공유할 대상, 데이터 사용 방법 및 기간을 제어할 수 있습니다. 다단계 승인 워크플로를 통해 데이터 공유가 회사의 데이터 거버넌스 프레임워크를 따르도록 합니다. 당사자가 원시 프로세스 데이터를 공유할 의사가 없을 때마다 기계 학습과 같은 고급 분석에 대한 유용성을 유지하면서 민감한 데이터를 보호하기 위해 데이터를 공유하기 전에 데이터를 난독화하고 정규화할 수 있습니다.

2024년 가장 큰 성장 영역은 어디일 것이라고 생각하시나요? 그 이유는 무엇인가요?
우리는 글로벌 사회의 모든 측면에서 AI 채택 혁명의 정점에 있습니다. 메모리와 로직 장치 모두에서 차세대 기술에 대한 새로운 AI 솔루션과 더 빠른 AI 통찰력을 구현하는 더 높은 성능을 추구하는 것이 그 어느 때보다 중요했습니다. 차세대 기술을 구축하기 위해서는 소재의 지능과 첨단 소재의 개발이 정말 중요합니다. 향후 5년 동안 업계는 건설되는 새로운 노드와 시설에서 상당한 발전을 경험할 것입니다.

귀사의 업무는 이러한 성장을 어떻게 해결하고 있나요?
Athania는 고객과 협력하여 어떤 재료가 필요할지 이해하고, 재료 램프를 예측하고, 새로운 생산 특성을 갖춘 재료의 검증을 가속화하고, 안전한 데이터 공유와 실시간 통찰력을 지원하는 고급 분석을 통해 반도체 산업의 신속한 혁신을 촉진하고 있습니다.

당사의 안전한 데이터 분석 플랫폼은 기계 학습을 통해 다양한 공급업체 데이터를 처리하여 자재 성능을 예측합니다. 이 플랫폼은 증가하는 데이터 요구 사항에 적응하기 위한 확장 가능한 데이터 수집을 통해 프로세스 모니터링 및 의사 결정을 위한 실시간 분석을 제공합니다. 피드백 루프를 통해 지속적인 개선이 이루어지며 효율성을 위해 자격 모델을 개선합니다. 이를 통해 재료 검증 프로세스를 간소화하는 안전하고 적응 가능하며 정교한 분석 플랫폼이 탄생합니다.

Athinia 플랫폼은 신속하고 정보에 입각한 의사 결정을 지원하고 공동 연구 개발을 강화하며 제조 프로세스를 최적화합니다. 예측 유지 관리 및 디지털 트윈을 통해 기업은 가동 중지 시간을 최소화하고 플랫폼의 강력한 보안 조치는 지적 재산을 보호합니다. Athinia는 또한 규제 준수를 지원하고 지속 가능한 제조 관행을 장려하여 빠르게 변화하는 시장에서 기업이 경쟁력을 유지할 수 있도록 지원합니다.

또한 Athinia는 공급망 전반에 걸쳐 자재 및 구성 요소의 이동을 추적할 수 있습니다. 이러한 투명성은 모든 부품이 적법하고 품질 및 방출 요구 사항을 충족하는지 확인하는 데 도움이 됩니다. Athinia는 모든 공급업체 계층의 데이터를 통합하고 통합된 온톨로지를 구축함으로써 고객이 각 노드/계층 지적 재산을 유지하면서 에너지 사용, 배출 및 폐기물 생성과 같은 주요 지속 가능성 지표에 대한 포괄적인 가시성을 확보하도록 돕습니다. Athinia의 실시간 데이터 처리 및 시각화 기능을 통해 지속적인 모니터링이 가능합니다. AI/ML 도구는 예측 분석 및 시나리오 모델링을 지원하여 잠재적인 지속 가능성 문제를 예측하고 관리하는 데 도움을 줍니다. 이 플랫폼은 공급업체 평가, 규정 준수 및 보고에도 도움이 됩니다. 또한 협업 도구와 기계 학습 통찰력은 공급망의 지속적인 개선과 탄력성을 촉진하여 Athinia가 지속 가능성에 대한 새로운 업계 벤치마크를 충족할 뿐만 아니라 설정하도록 보장합니다. Athinia는 가치 사슬을 통해 높은 수직적 지속 가능성을 위해 노력하는 SEMI SCC의 창립 멤버입니다.

2023년에는 어떤 컨퍼런스에 참석하셨고, 교통상황은 어땠나요?
Athinia는 주요 반도체 산업 동향 및 개발에 적극적으로 참여했습니다. 2023년에 Athinia는 SEMICON West 및 CMC Critical Materials Council을 포함한 여러 업계 컨퍼런스에 참여하여 선구적인 데이터 분석 사례를 발표했습니다.

2024년에 컨퍼런스에 참석하시겠습니까? 같거나 그 이상인가요?
저는 CES에서 독일 다름슈타트에 있는 Merck KGaA의 최고 과학 및 기술 책임자로서 AI 패널에서 연설을 하고 막 돌아왔습니다. 또한 1월에는 Athinia가 Half Moon Bay의 ISS에서 기술 기반 데이터 협업 플랫폼으로 인정받았습니다.

우리는 계속해서 주요 반도체 산업 동향과 발전에 집중적으로 참여할 것입니다. Athinia는 데이터 협업으로 인한 최신 산업 혁신을 선보이기 위해 주요 반도체 컨퍼런스에 참석할 계획입니다. SEMICON West 및 기타 행사에서 모두를 만나기를 바랍니다.