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(주)알티엠

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(주)알티엠

첨단 제조 산업과 사용자까지 이해하는 RTM이 최적의 맞춤형 모듈 솔루션 개발

IT

전체

서비스/제품

투자 정보

재무 정보

기업 정보

사업 분야

IT

활용 기술

AI

대표자

성기석 · 남성

설립일

2018.05.30

홈페이지

https://rtm.ai/

주소

서울 강남구 역삼로3길 11 광성빌딩 본관 1001, 1002, 1101호

팀 규모

11명 ~ 50명

기업 소개

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알티엠은 ‘제조업의 생산 수율 향상 또는 공정 생산성 혁신’에 특화된 제조 AI 솔루션을 개발 · 상용화하여, 제품/반제품 제조사 및 공정 장비/설비 제조사 등에 납품하고 있습니다.고객사의 니즈와 공정 개선과제 유형에 따라 ①표준화된 솔루션을(AI 탑재 S/W) 제공하거나, 필요시 특정 공정 문제 맞춤형 솔루션을 고객사와 협력하여 개발·공급하는 ②컨설팅 & Custom AI 솔루션을 제공합니다. 다음과 같은 유형들의 공정 혁신 과제를 고민 중인 제조기업이라면 알티엠과 협업하여 보다 효과적이고 효율적인 문제해결 과정을 통해 만족스러운 AI 기술 도입을 경험하실 수 있습니다. ① 설비 센서 데이터 기반 공정/설비 이상탐지 관련 과제 ⑴실시간 공정/설비 이상 탐지 : 공정과 설비의 상태값을 정량적으로 파악하고 제조사의 전문성을 적용한 기준에 의해 능동적으로 모니터링 및 관리하려는 경우 ⑵정밀 가스 누출 탐지 : 가스를 활용하여 공정 작업이 이루어지는 특정 설비/장비의 상태를 모니터링하여 센서 데이터를 기반으로 가스 누출을 정밀 탐지하는 AI 모델 개발이 필요한 경우 (예: 반도체 설비의 챔버 내부 가스 누출 탐지. Leakage Detection) ⑶공정 결과 가상계측 : 공정 결과를 센서 데이터 기반으로 가상 계측하는 AI 모델 개발이 필요한 경우 (예: 반도체 전공정인 Etching 공정에서 웨이퍼 식각 후 Etch Amount/Rate 추정) ② 제품 촬영 이미지 데이터 기반 제품 불량탐지 관련 과제 ⑴제품 불량 검출 성능 고도화 : 머신비전 등 기존의 불량 검출 솔루션으로는 목표하는 검출 성능치를 달성할 수 없는 경우 (예: 95% 불량 검출 수준에서 98% 이상 달성 희망) ⑵불량 검사 완전 자동화 ⑶모든 불량 유형 검출 : 룰베이스 머신비전 시스템 등 기존의 불량 검출 솔루션으로는 검출이 아예 불가능하거나, 검출은 가능하지만 과검을 많이 일으켜 비용 문제를 극복할 수 없어 모든 불량 유형을 정밀 검출하고 비용까지 최소화하고 싶은 경우

서비스 / 제품

company logo

제조 공정 이상탐지 및 제품 불량탐지 AI 솔루션

제조 공정의 설비와 검사장비 등에서 발생하는 데이터를 분석하여 불량 검출 또는 수율 저하의 원인이 되는 이상을 실시간 탐지

알티엠은 제조 도메인 전문성을 통합한 AI 기술을 개발해 양산라인(공정 현장)에서도 효과적인 AI 솔루션을 상용화한 기업입니다. 글로벌 TOP 3 IDM(종합반도체제조사), 글로벌 TOP 3 LED 제조사, 글로벌 1위 Ashing 공정 장비 제조사 등 세계 정상 수준의 제품/반제품 제조기업 및 공정 장비 제조기업 등과 함께 협업 또는 공동 연구개발한 AI 솔루션을 상용화 납품하였습니다. ① 공정 이상탐지 AI 솔루션 내재 기술 (시계열 데이터 분석 기술) ⑴Pattern Recognition : Time Shift 문제에 강건한 분석이 가능하고, SPC 기술로는 파악할 수 없는 구간을 인식, 관리할 수 있으며 해석력까지 제공 가능한 기술로, 공정 데이터 패턴을 세분화 인식(up-ramp, down-ramp, steady state 등)하여 공정 상태의 이상 패턴을 정밀하게 탐지 ⑵Scoring Logic : 센서 데이터의 값 변화에 대하여 민감한 모니터링이 가능하도록 돕는 기술로, 정상 데이터(reference 기준)의 시계열 거리 분석을 통해 대표 데이터를 생성하고 거리 기준을 정량화할 수 있고, 이를 기반으로 가중치를 반영한 점수를 계산하여 공정과 공정 설비의 현재 상태값을 정밀하게 탐지 ② 제품 불량탐지 AI 솔루션 내재 기술 (이미지 데이터 분석 기술) ⑴Few shot modeling : 적은 불량 데이터를 갖고도 목표 성능을 충족하는 AI 모델을 생성할 수 있게 돕는 기술로, 데이터 라벨링 과정에서 소수의 라벨링된 데이터 또는 라벨링 작업 없이 보유한 데이터셋을 자동으로 라벨링 ⑵Adaptive Learning : 제품의 불량 탐지 AI 모델을 개발하고 공정(양산라인)에 적용하여 사용 중에도 신규 불량 유형 발생, 기존 불량의 위치나 패턴 등 특성 변경 등이 발생하는 경우가 적지 않게 존재하므로 이에 대응할 수 있도록 돕는 기술로, 양산라인의 환경 변화에 민감하게 대응하고 AI 모델의 검출 성능을 유지 또는 고도화할 수 있게 함

투자 정보

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최종 투자 단계

M&A

누적 투자유치 금액

8,493억+

(억 원)

일시

투자 단계

투자유치금액

투자사

2014.01

엔젤

793만

비공개, 비공개, 비공개

2015.01

시드

58억1,997만

비공개, 비공개

2016.01

프리시리즈 A

163억7,165만

비공개

2017.01

시리즈 A

126억6,845만

비공개

2018.01

시리즈 B

612억3,012만

비공개

2019.01

시리즈 C

1,993억1,087만

비공개

2020.01

시리즈 D

57억9,794만

비공개

2021.01

시리즈 E

704억6,403만

비공개

2022.01

M&A

4,776억9,521만

비공개

793만

2014.01

투자 기관

비공개, 비공개, 비공개

투자 단계

엔젤

58억

2015.01

투자 기관

비공개, 비공개

투자 단계

시드

163억

2016.01

투자 기관

비공개

투자 단계

프리시리즈 A

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재무 정보

매출액

51억

(억 원)

영업 이익

40억

(억 원)

당기순이익

4억

(억 원)

자본금

11억

(억 원)