NVIDIA Inception ProgramFluEx is a member of the NVIDIA Inception Program.
FluEx.

Adaptive Real-time Inference for Abatement

처리효율은 지키고,전력은 필요한 만큼만.

FluEx ARIA는 반도체 배기가스 처리 설비(스크러버)를 위한 엣지 AI 플랫폼입니다. 입구 농도를 실시간으로 읽고, 처리효율 목표 95% 이상을 지키는 데 필요한 만큼만 전류를 정합니다.

엣지 온디바이스에이전트 3개센서·설비 중립Shadow Mode 도입

Video

FluEx ARIA 소개 영상

Why it matters · ESG

전력을 줄이는 일이
배출을 줄이는 일이 됩니다

반도체 공정가스(PFC)는 이산화탄소보다 수천~수만 배 강한 온실가스입니다. 스크러버는 이 가스를 분해하는 팹의 마지막 설비이고, 그 처리 성능과 전력은 이제 ESG 공시의 숫자가 됩니다.

E

Environment

처리효율은 지키고,
전력은 줄입니다

기술
입구 농도에 맞춰 최소 전류를 정하고, 급등은 추세를 보고 앞서 대응합니다.
고객
처리효율 목표 95% 이상을 상시 지켜 공정가스 직접 배출(스코프 1)을 줄이고, 과잉 전력을 덜어 전력 사용(스코프 2)도 줄입니다.
S

Safety & people

현장의 위험과 부담을
덜어 줍니다

기술
토치 열화, 전극 수명, 센서 드리프트, 냉각 이상을 미리 알리고, 권고만 내는 Shadow Mode로 안전하게 시작합니다.
고객
갑작스러운 설비 정지와 과잉 운전을 줄이고, 숙련자의 노하우가 사람이 바뀌어도 시스템에 남습니다.
G

Governance

감사할 수 있는
기록을 남깁니다

기술
모든 제어 결정과 근거를 기록하고 처리효율 보고서를 자동으로 만듭니다. 데이터는 팹 안의 디바이스에서 끝납니다.
고객
배출권거래제와 지속가능성 공시가 요구하는 "측정 가능하고 감사 가능한 감축"에 근거를 대고, 벤더 보안 심사를 줄입니다.
EHS환경안전처리효율 상시 유지와 감사 가능한 보고서
ENGINEERING설비 엔지니어링이상 조기 감지, 토치·전극 수명 연장
FINANCE재무 · 구매에너지 비용 절감, 기존 운영 예산 안의 회수 구조
LEADERSHIP경영진 · ESG공정가스 감축 기여를 숫자로 보여 주는 근거

The old way vs FluEx ARIA

스크러버는 지금도
가장 나쁜 경우에 맞춰 돕니다

공정 조건은 초 단위로 바뀌는데 전류는 그대로입니다. 낮은 농도에서는 전력이 남고, 높은 농도에서는 처리가 모자랍니다.

기존 방식FluEx ARIA
전류
고정 전류로 상시 운전설계 최대 전류나 정해 둔 값으로 돌립니다. 저농도 구간에서는 전력과 토치·전극 수명이 새고, 급등 구간에서는 처리효율이 떨어집니다.
공정에 맞춘 최소 전류입구 농도를 실시간으로 따라가며 처리효율 목표를 지키는 가장 낮은 전류를 정합니다.
새 가스와 노후
룩업 테이블을 사람이 다시 교정가스가 추가되거나 설비 응답이 바뀔 때마다 손으로 다시 맞춥니다.
현장 사례로 적응모델은 고정한 채 현장 사례를 쌓아, 재학습 없이 사이트에 맞춰 갑니다.
판단과 보고
숙련자의 감과 수작업 보고이상 판정과 월간·분기 처리효율 보고서가 엔지니어의 경험과 수작업에 기댑니다.
현장 지식을 시스템에이상 징후를 미리 알리고, 보고서를 자동으로 만들고, 엔지니어의 노하우를 기억합니다.
데이터
클라우드 AI공정 데이터를 밖으로 보내야 해서 팹에서는 도입 자체가 어렵습니다.
현장 디바이스 안에서 완결수집, 추론, 저장이 팹 안의 엣지 디바이스에서 끝납니다. 원시 공정 데이터는 밖으로 나가지 않습니다.

Try it

입구 농도를 바꿔 보세요

농도가 바뀌면 ARIA는 처리효율 목표를 지키는 최소 전류를 다시 정합니다. 같은 조건에서 고정 전류로 운전할 때와 나란히 봅니다.

ARIA by FluEx 제어 시뮬레이터 예시 값
끌어서 농도를 바꿔 보세요
입구 농도–ppm
ARIA 전류–A고정 – A
처리효율 · ARIA–%고정 – %
전력 · ARIA–kW고정 – kW
이 화면에서 쓴 전력량–% (고정 대비)
입구 농도 ppm
스크러버 전류 A
처리효율 %
표로 보기 (최근 10초, 1초 간격)
시점입구 농도 (ppm)ARIA 전류 (A)고정 전류 (A)처리효율 ARIA (%)처리효율 고정 (%)

화면의 숫자와 그래프는 SEMI 표준 데이터를 바탕으로 한 예시입니다. 전류와 처리효율의 실제 관계는 가스와 유량, 설비마다 다릅니다.

How it works

계산은 물리 엔진이,
판단은 AI가 합니다

FluEx ARIA는 하나의 거대한 모델이 아니라, 역할을 나눈 세 에이전트와 결정론적 물리 엔진으로 움직입니다. AI에게 산술 계산을 맡기지 않습니다.

AGENT 1

설비 이상 예측

운전 시계열에서 이상 징후를 미리 찾아 예방정비를 돕습니다.

  • 토치 열화
  • 전극 수명
  • 센서 드리프트
  • 냉각 이상
AGENT 2

최적 전류 제어

실시간 입구 농도에 맞춰 최적 전류를 정합니다.

  • 처리효율 목표 유지
  • 과잉 전류 제거
  • 추세 예측으로 앞서 대응
AGENT 3

보고서 자동화

운전 기록을 규제·경영 보고서로 정리합니다.

  • 월간 처리효율 KPI
  • 에너지 리포트
  • ESG 공시 자료

이상 확률이 높아지면 제어 에이전트가 보수적으로 운전하고, 중요한 제어 결정은 보고서 타임라인에 자동으로 남습니다. 보고서 모듈에 문제가 생겨도 제어는 영향을 받지 않습니다.

고속 경로 · 제어 루프초 이하 주기
  1. INPUT센서 입력NDIR·FTIR 등 가스 분석기의 입구 농도 신호
  2. DETERMINISTIC물리 엔진입력에 대한 기준 전류를 즉시 계산
  3. AIAI 추론시계열 맥락으로 기준값을 앞서 조정
  4. GUARD안전 한계 확인최대 전류, 최저 처리효율 기준을 넘지 않게
  5. OUTPUT스크러버 제어기표준 인터페이스로 전류 명령 출력
저속 경로 · 학습과 보고분·시간 단위, 제어와 분리된 프로세스
  1. CASES사례 저장소운영 사례와 현장 지식을 쌓아 다음 판단에 참조
  2. TRENDS장기 추세 분석설비 열화와 공정 변화를 긴 호흡으로 봄
  3. REPORTS보고서 생성처리효율, 에너지, 이벤트 기록을 정리
L4사용자 계층대시보드, 보고서, 관리 콘솔
L3지능 계층에이전트 셋, 물리 엔진, 사례 저장소
L2데이터 계층시계열 수집, 전처리, 로컬 저장
L1I/O 계층센서 입력, 제어 출력, 상태 신호

계층 사이의 약속(입력, 출력, 로컬 웹 화면)은 그대로 둔 채 안쪽을 고쳐 나갑니다. 한 번 연결한 현장은 업그레이드 때 다시 통합하지 않아도 됩니다.

Field Intelligence Loop

현장의 말 한 줄이
다음 판단이 됩니다

관리자가 자연어로 묻고 가르치면, ARIA는 재학습 없이 바로 다음 판단에 반영하고 그 이유를 다시 말로 설명합니다. 이 순환은 현장 디바이스 안에서만 돕니다.

ARIA 대화

QUERY어제 저녁 A 라인에서 왜 전류를 크게 올렸어?

ARIA18시 40분 챔버 세정 뒤 입구 농도가 짧게 급등했습니다. 처리효율 목표를 지키려고 전류를 단계적으로 올렸고, 비슷한 지난 사례 3건을 참고했습니다.

TEACHA 라인은 세정 뒤에 농도가 튀니까 그 구간은 좀 더 보수적으로 제어해.

ARIA기억했습니다. 다음 세정 구간부터 적용합니다.

현장 지식 저장됨 · 시각 기록 · 판단의 참고로만 사용

  1. QUERY묻기지금 상태, 지난 이력, 권고의 근거를 자연어로 묻습니다. 답은 근거가 된 사례와 함께 옵니다.
  2. TEACH가르치기사이트의 특성과 운영 규범을 말로 남깁니다. 숙련자의 노하우가 시스템에 남습니다.
  3. APPLY다음 판단부터모델은 그대로, 사례 저장소만 두터워집니다. 재학습과 재배포 없이 수 초 안에 반영됩니다.

남긴 지식은 판단의 참고일 뿐, 제어 권한이나 안전 한계를 바꾸지 못합니다.

최대 전류나 허용 범위를 넘는 지시는 인터록과 최종 관문에서 막힙니다.

대화창의 전류 지시는 권고로만 들어가고, 위험한 조작은 다시 확인합니다.

모든 대화와 지식, 이벤트는 시각과 함께 기록됩니다.

대화 화면은 이해를 돕기 위한 예시입니다. 지식 항목별 작성자 기록과 철회 화면, 역할별 권한, 두 번째 관리자 확인은 준비 중입니다.

Hardware · FluEx ARIA AI EDGE

팹 안에서 끝나는 엣지 AI

ARIA 두뇌 엔진은 패널형 엣지 컴퓨터 FluEx ARIA AI EDGE 안에서 돕니다. 직접 돌려 보고, 열어 보세요.

끌어서 돌려 보세요

AT A GLANCE

연산
Jetson 계열 엣지 AI 모듈 위에서 ARIA 두뇌 엔진이 돕니다
화면
터치 디스플레이에 현장 대시보드
단자
LAN(PoE), HDMI, USB-C, USB 3.2, DC 입력, COM, DI/DO/CAN
보안
침입 감지 스위치, 봉인한 디버그 포트, 저장 데이터 암호화
설치
패널·VESA 장착, 핀 방열 후면 하우징

개발 중인 사양으로, 바뀔 수 있습니다.

쓰기는 자유롭게, 안은 봉인

웹 대시보드와 표준 API로 모든 기능을 쓰되, 모델·코드·데이터 구조에는 접근할 수 없습니다.

저장 데이터 암호화

디스크 전체를 암호화하고, 모델과 사례 저장소는 디바이스마다 다른 키로 한 번 더 지킵니다.

기본 차단, 명시 허용

원시 데이터가 나갈 길은 처음부터 막혀 있습니다. 원격 진단은 고객이 켤 때만, 요약 지표만 오갑니다.

보안 심사를 앞서 반영

반도체 산업이 따르는 정보보안 표준의 통제 항목을 설계 단계에서 반영해 벤더 심사를 줄입니다.

Adoption

권고부터 시작해
제어로 넘어갑니다

기존 제어는 그대로 둔 채 권고만 내는 Shadow Mode로 시작합니다. 신뢰가 쌓인 설비부터 능동 제어로, 파일럿에서 라인과 팹 전체로 넓힙니다.

  1. 01연결기존 센서와 스크러버 제어기에 표준 인터페이스로 얹습니다. 설비는 바꾸지 않습니다.
  2. 02Shadow Mode제어는 기존 그대로 두고, ARIA는 권고값과 그 근거만 기록합니다.
  3. 03능동 제어권고가 검증된 설비부터 ARIA가 전류를 직접 정합니다.
  4. 04확산파일럿에서 일부 라인으로, 다시 팹 전체로 단계적으로 넓힙니다.
FluEx ARIA 백서 2.0 표지: 회로 무늬로 된 잎사귀 그림 위에 ARIA, Adaptive Real-time Inference for Abatement2.0 · 발행 예정

White paper

FluEx ARIA 백서 2.0을
준비합니다

SDIR 기능을 더한 2.0을 곧 발행합니다. 메일 주소를 남겨 주시면 발행 소식을 가장 먼저 보내 드립니다.

신청했습니다. 백서 2.0이 나오면 가장 먼저 알려 드리겠습니다.시안: 폼 서비스를 연결하기 전이라 실제로 보내지지는 않았습니다.

FluEx ARIA를
현장에서 확인해 보세요

도입 상담, 공동 실증, 기술 문의 모두 Contact us로 남겨 주세요.

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