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요약
아이브이웍스가 중소벤처기업부의 제조AI특화 스마트공장 구축지원사업에 선정돼 9개월간 국비를 포함한 약 29억원을 AI 스마트공장 고도화에 투입한다. 자체 개발한 DOMM에 AI 에이전트와 설비 자동화 기술을 결합해 야간·주말 무인 운영을 강화하고 설비 가동률을 84%에서 89%로 높일 계획이다. 3억3000만건 이상의 시계열 데이터와 30TB 이상의 RHEED 데이터를 활용해 GaN 에피웨이퍼 생산을 자동생산 단계에서 자율공정 운영 단계로 전환한다.
본문
- 중기부 제조AI특화 스마트공장 사업 선정…9개월간 국비 포함 약 29억원 투입
- DOMM에 AI 에이전트·설비 제어 결합…야간·주말 무인 공정 운영 강화
질화갈륨(GaN) 에피웨이퍼는 여러 결정층을 쌓는 과정에서 발생하는 미세한 편차가 품질과 수율을 좌우한다. 분자빔 에피택시(MBE) 장비는 한 차례 소스 충전과 유지보수 후 얼마나 오랫동안 안정적으로 생산을 이어가느냐에 따라 생산성이 달라진다. 작업자가 야간과 주말까지 데이터를 살피며 이상을 보정하는 방식에는 운영시간의 제약이 따른다. 공정 데이터를 실시간으로 해석한 AI가 이상을 판단하고 설비까지 제어해야 연속적인 무인 생산이 가능해진다. 아이브이웍스가 자체 스마트공장 시스템에 AI 에이전트를 결합해 GaN 에피웨이퍼 공정을 자율운영 단계로 높인다.
화합물 반도체 소재 전문기업 아이브이웍스는 중소벤처기업부가 주관하는 ‘제조AI특화 스마트공장 구축지원사업’의 도입 기업으로 선정됐다. 회사는 향후 9개월 동안 국비를 포함한 약 29억원을 투입해 AI 기반 스마트공장 시스템을 고도화한다.
제조AI특화 스마트공장 구축지원사업은 업종과 공정에 맞는 AI를 제조 현장에 적용해 불량 탐지와 공정 제어, 생산 의사결정 등을 자동화하는 사업이다. 중기부는 2026년 스마트 제조혁신 지원사업 통합공고를 통해 제조기업의 AI 전환과 자율형 공장 구축을 지원하고 있다.
아이브이웍스는 2019년부터 AI 기반 스마트공장 시스템 ‘DOMM’을 자체 개발해 왔다. 현재 DOMM은 회사의 모든 양산 라인에 적용돼 공정 데이터를 수집하고 분석하며 생산설비를 제어한다.
시스템에는 박막 성장 과정에서 결정 표면의 상태를 관찰하는 반사고에너지전자회절(RHEED) 데이터 수집 파이프라인과 6종의 분석 모델이 적용됐다. 결정 구조를 측정하는 엑스선회절분석(XRD) 자동화와 MBE 장비의 작업 수행을 자동화하는 MRA(MBE Run Automation) 기술도 포함됐다.
회사가 제시한 단계 기준으로는 AI 정량 계측이 레벨 1·2, AI 판단 기반 공정과 자동생산이 레벨 3에 해당한다. 아이브이웍스는 현재 다음 단계인 레벨 4 자율 공정 운영을 추진하고 있다. 미리 정한 조건에 따라 장비를 움직이는 자동생산에서 공정 상황을 AI가 해석하고 대응 방법까지 결정하는 구조로 전환하는 과정이다.
아이브이웍스는 심사 과정에서 시스템을 외부 솔루션에 의존하지 않고 자체 개발·운영한 기술 내재화 역량을 높게 평가받아 사업 우수 사례로 선정됐다고 설명했다. 회사는 3억3000만건 이상의 시계열 데이터와 30TB 이상의 RHEED 데이터를 보유하고 있다.
자동생산에서 스스로 판단하는 공정으로 전환
이번 프로젝트의 핵심은 DOMM에 AI 에이전트와 설비 자동화 기능을 추가하는 것이다. AI 에이전트가 박막 성장 과정의 이상 징후를 조기에 감지하고 공정 데이터를 분석해 필요한 대응과 장비 제어를 수행하도록 개발한다.
아이브이웍스는 이를 활용해 야간과 주말의 무인 공정 운영을 강화하고 설비 비가동시간을 줄일 계획이다. 프로젝트 목표는 양산 설비 가동률을 기존 84%에서 89%로 5%포인트 높이는 것이다. 운영 인력도 장비 1대당 1.5명 수준으로 효율화해 생산에 투입되는 공수를 줄인다는 구상이다.
가동률 5%포인트 상승은 별도의 장비 증설 없이 실제 생산에 활용할 수 있는 시간을 늘리는 효과가 있다. 여기에 이상 탐지의 정확도와 AI 판단 과정의 추적성, 긴급 상황에서의 사람 개입 절차, 품질과 수율의 안정성이 함께 확보돼야 자율공정의 성과가 양산 경쟁력으로 이어질 수 있다.
GaN 에피웨이퍼는 기판 위에 질화갈륨 결정층을 성장시킨 소재로 5G·6G 통신, 능동전자주사식위상배열(AESA) 레이더, 광 인터커넥션 등에 활용된다. 고출력과 고주파, 고온 환경에서 성능을 유지할 수 있어 통신·방산·전력반도체 분야의 핵심 소재로 꼽힌다.
이번 사업을 총괄하는 노홍균 아이브이웍스 최고정보책임자(CIO)는 “올해부터 질화갈륨 에피웨이퍼 양산을 확대하는 시점에 AI 자율공정을 결합해야 품질과 납기, 원가를 동시에 차별화할 수 있다”며 “이번 사업을 통해 공정의 완전 자율화를 앞당기고 화합물 반도체 파운드리 분야에서 글로벌 표준을 제시하겠다”고 말했다.
아이브이웍스의 다음 과제는 DOMM이 실제 양산 과정에서 발생하는 설비 상태와 원재료, 공정 조건의 변화를 얼마나 안정적으로 처리하느냐다. 목표한 설비 가동률과 인력 효율을 달성하면서 품질·수율을 유지한다면 자체 AI 시스템은 GaN 에피 파운드리의 납기와 원가 경쟁력을 높이는 기반이 될 수 있다. 축적한 자율공정 기술을 다른 화합물 반도체 소재와 생산장비로 확장할 수 있는지도 향후 성장 가능성을 판단할 기준이 될 전망이다.
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Raising Facility Utilization Rate from 84% to 89%… IVWorks Establishes Autonomous Process for GaN Production
For Gallium Nitride (GaN) epiwafers, minute variations occurring during the process of stacking multiple crystal layers determine the quality and yield. The productivity of Molecular Beam Epitaxy (MBE) equipment depends on how long it can continue stable production after a single source refill and maintenance. The current method, where operators monitor data and correct anomalies even during nights and weekends, imposes limitations on operating hours. Continuous unmanned production becomes possible only when AI interprets process data in real time, identifies anomalies, and controls the equipment. IVWorks is elevating its GaN epiwafer process to an autonomous operation stage by integrating AI agents into its proprietary smart factory system.
IVWORKS, a company specializing in compound semiconductor materials, has been selected as an adopting company for the 'Manufacturing AI-Specialized Smart Factory Construction Support Project' organized by the Ministry of SMEs and Startups. Over the next nine months, the company will invest approximately 2.9 billion won, including government funding, to upgrade its AI-based smart factory system.
The Manufacturing AI-Specialized Smart Factory Construction Support Project is a program that automates defect detection, process control, and production decision-making by applying AI tailored to specific industries and processes to manufacturing sites. The Ministry of SMEs and Startups is supporting manufacturing companies' transition to AI and the construction of autonomous factories through the 2026 Integrated Announcement for Smart Manufacturing Innovation Support Projects.
IVWORKS has been developing its own AI-based smart factory system, 'DOMM,' since 2019. Currently, DOMM is applied to all of the company's mass production lines to collect and analyze process data and control production equipment.
The system incorporates a reflected high-energy electron diffraction (RHEED) data acquisition pipeline to observe the state of the crystal surface during the thin film growth process, along with six types of analysis models. It also includes X-ray diffraction (XRD) automation for measuring crystal structure and MBE Run Automation (MRA) technology to automate the operation of the MBE equipment.
According to the stage standards presented by the company, AI quantitative measurement corresponds to Levels 1 and 2, while AI judgment-based processes and automated production correspond to Level 3. IVWORKS is currently pursuing the next stage, Level 4 autonomous process operation. This is a transition from automated production, where equipment is moved according to predetermined conditions, to a structure where AI interprets process conditions and even determines response methods.
IVWORKS explained that it was selected as a best practice case during the evaluation process, receiving high marks for its capability to internalize technology by developing and operating the system in-house without relying on external solutions. The company possesses over 330 million time-series data records and over 30TB of RHEED data.
Transitioning from automated production to self-determining processes
The core of this project is to add AI agents and equipment automation capabilities to DOMM. The AI agent is being developed to detect early signs of anomalies in the thin film growth process, analyze process data, and perform necessary responses and equipment control.
IVWorks plans to utilize this to strengthen unmanned process operations during nights and weekends and reduce equipment downtime. The project goal is to increase the mass production equipment utilization rate by 5 percentage points, from the existing 84% to 89%. The plan also envisions reducing the man-hours required for production by streamlining operational personnel to 1.5 people per piece of equipment.
A 5 percentage point increase in operating rate has the effect of extending the time available for actual production without the need for additional equipment expansion. In addition, for the performance of autonomous processes to translate into mass production competitiveness, the accuracy of anomaly detection, the traceability of the AI decision-making process, procedures for human intervention in emergency situations, and the stability of quality and yield must all be ensured together.
GaN epiwafers are materials in which a gallium nitride crystal layer is grown on a substrate and are used in 5G and 6G communications, Active Electronically Scanned Array (AESA) radar, optical interconnects, etc. Because they can maintain performance in high-power, high-frequency, and high-temperature environments, they are considered a key material in the telecommunications, defense, and power semiconductor fields.
Noh Hong-kyun, Chief Information Officer (CIO) of IVWorks who is overseeing this project, said, “We must combine AI autonomous processes at the time when we expand mass production of gallium nitride epiwafers starting this year to differentiate quality, delivery time, and cost simultaneously,” adding, “Through this project, we will accelerate the complete automation of the process and set a global standard in the compound semiconductor foundry field.”
IVWORKS' next challenge is how stably its DOMM can handle changes in equipment status, raw materials, and process conditions that occur during actual mass production. If it can maintain quality and yield while achieving targeted equipment utilization and workforce efficiency, its proprietary AI system can serve as a foundation for enhancing the delivery time and cost competitiveness of the GaN epi-foundry. Whether the accumulated autonomous process technology can be extended to other compound semiconductor materials and production equipment is also expected to be a criterion for judging future growth potential.
設備稼働率84%を89%に高める…アイブイワークスがGaN生産の自律工程を構築
窒化ガリウム（ＧａＮ）エピウエハは、複数の結晶層を積み重ねる過程で生じる微細なばらつきが品質と歩留まりを左右する。分子ビームエピタキシー（MBE）装置は、一回のソース充填とメンテナンス後、どのくらいの期間安定的に生産を続けていくかによって生産性が変わる。作業者が夜間と週末までデータを調べて異常を補正する方式には、運営時間の制約が従う。プロセスデータをリアルタイムで解析したAIが異常を判断し、設備まで制御しなければ連続的な無人生産が可能となる。アイブイワークスが自社のスマート工場システムにAIエージェントを結合し、GaNエピウェーファープロセスを自律運用段階に高める。
化合物半導体素材専門企業アイブイワークスは、中小ベンチャー企業部が主管する「製造AI特化スマート工場構築支援事業」の導入企業に選ばれた。同社は今後9ヶ月間、国費を含む約29億ウォンを投入してAIベースのスマート工場システムを高度化する。
製造AI特化スマート工場構築支援事業は、業種と工程に合ったAIを製造現場に適用し、不良検出と工程制御、生産意思決定などを自動化する事業だ。中期部は2026年のスマート製造革新支援事業統合公告を通じて、製造企業のAI転換と自律型工場の構築を支援している。
アイブイワークスは2019年からAIベースのスマート工場システム「DOMM」を自社開発してきた。現在DOMMは会社のすべての量産ラインに適用され、プロセスデータを収集、分析し、生産設備を制御する。
システムには、薄膜成長過程で結晶表面の状態を観察する反射高エネルギー電子回折（RHEED）データ収集パイプラインと6種の分析モデルが適用された。結晶構造を測定するX線回折分析（XRD）自動化とMBE装置の作業遂行を自動化するMRA（MBE Run Automation）技術も含まれた。
会社が提示した段階基準としては、AI定量計測がレベル1・2、AI判断基盤工程と自動生産がレベル3に該当する。アイブイワークスは現在、次の段階であるレベル4自律工程運営を推進している。あらかじめ定めた条件に応じて機器を動かす自動生産から、工程状況をAIが解析して対応方法まで決定する仕組みに切り替える過程だ。
アイブイワークスは審査過程でシステムを外部ソリューションに頼らず、自社開発・運営した技術内在化能力を高く評価され、事業優秀事例に選ばれたと説明した。同社は3億3000万件以上の時系列データと30TB以上のRHEEDデータを保有している。
自動生産から自分で判断する工程に切り替える
今回のプロジェクトの核心はDOMにAIエージェントと設備自動化機能を追加することだ。 AIエージェントは、薄膜成長プロセスの異常の兆候を早期に検出し、プロセスデータを分析して必要な対応と機器制御を実行するように開発する。
アイブイワークスはこれを活用して夜間と週末の無人工程運営を強化し、設備の非稼働時間を減らす計画だ。プロジェクト目標は、量産設備稼働率を既存の84％から89％に5％上昇させることだ。運営人材も装備１台当たり１．５人水準に効率化し、生産に投入される工数を減らすという構想だ。
稼働率５％ポイント上昇は、別途の装備増設なしで実際の生産に活用できる時間を増やす効果がある。ここに異常検出の精度とAI判断過程の追跡性、緊急状況での人介入手続き、品質と歩留まりの安定性が共に確保されなければ、自律工程の成果が量産競争力につながる。
GaNエピウエハは基板上に窒化ガリウム結晶層を成長させた素材で、5G・6G通信、能動電子走査式位相配列(AESA)レーダ、光インターコネクションなどに活用される。高出力と高周波、高温環境で性能を維持でき、通信・放散・電力半導体分野の核心素材に挙げられる。
今回の事業を総括するノ・ホンギュンアイブイワークス最高情報責任者(CIO)は「今年から窒化ガリウムエピウェーパー量産を拡大する時点にAI自律工程を結合しなければ品質と納期、原価を同時に差別化できる」とし「今回の事業を通じて工程の完全自律化を早め、化合物半導体ファウンダ。
アイブイワークスの次の課題はDOMMが実際の量産過程で発生する設備状態と原材料、工程条件の変化をどれだけ安定的に処理するかだ。目標の設備稼働率と人材効率を達成しながら品質・歩留まりを維持すれば、自社のAIシステムはGaNエピファウンドリの納期とコスト競争力を高める基盤になることができる。蓄積した自律工程技術を他の化合物半導体素材と生産装置に拡張できるかどうかも今後の成長可能性を判断する基準となる見通しだ。
将设施利用率从 84% 提高到 89%……IVWorks 建立了氮化镓生产的自主流程
对于氮化镓 (GaN) 外延片而言，多层晶体堆叠过程中产生的微小偏差决定了其质量和良率。分子束外延 (MBE) 设备的生产效率取决于其在单次补充和维护后能够持续稳定生产的时间。目前的方法需要操作员监控数据并在夜间和周末纠正异常情况，这限制了设备的运行时间。只有当人工智能能够实时解读工艺数据、识别异常情况并控制设备时，才能实现连续的无人化生产。IVWorks 正在通过将其人工智能代理集成到其专有的智能工厂系统中，将 GaN 外延片工艺提升到自主运行阶段。
专注于化合物半导体材料的IVWORKS公司被韩国中小企业和创业部选为“人工智能制造专用智能工厂建设支持项目”的试点企业。未来九个月内，该公司将投资约29亿韩元（包括政府资金），用于升级其基于人工智能的智能工厂系统。
“制造业人工智能专用智能工厂建设支持项目”旨在通过将针对特定行业和流程定制的人工智能应用于制造工厂，实现缺陷检测、过程控制和生产决策的自动化。中小企业和创业部正通过《2026年智能制造创新支持项目综合公告》支持制造企业向人工智能转型并建设自主工厂。
自 2019 年以来，IVWORKS 一直在开发自己的基于人工智能的智能工厂系统“DOMM”。目前，DOMM 已应用于公司所有大规模生产线，用于收集和分析过程数据以及控制生产设备。
该系统集成了反射式高能电子衍射（RHEED）数据采集流程，用于观察薄膜生长过程中晶体表面的状态，并配备了六种分析模型。此外，它还包括用于测量晶体结构的X射线衍射（XRD）自动化系统和用于自动化MBE设备运行的MBE运行自动化（MRA）技术。
根据该公司提出的阶段性标准，人工智能定量测量对应于1级和2级，而基于人工智能判断的流程和自动化生产对应于3级。IVWORKS目前正在推进下一阶段，即4级自主流程操作。这标志着自动化生产模式的转变，从设备根据预设条件运行，过渡到人工智能能够解读流程条件甚至确定响应方式的模式。
IVWORKS解释说，在评估过程中，该公司被选为最佳实践案例，并因其自主研发和运营系统、不依赖外部解决方案的能力而获得高分。该公司拥有超过3.3亿条时间序列数据记录和超过30TB的RHEED数据。
从自动化生产向自主过程过渡
该项目的核心是为DOMM系统添加人工智能代理和设备自动化功能。人工智能代理的开发旨在检测薄膜生长过程中异常的早期迹象，分析过程数据，并执行必要的响应和设备控制。
IVWorks计划利用这项技术加强夜间和周末的无人化生产流程，并减少设备停机时间。该项目的目标是将批量生产设备的利用率提高5个百分点，从目前的84%提升至89%。此外，该计划还设想通过精简操作人员，将每台设备的人员配置减少至1.5人，从而降低生产所需的人工时。
运行率提高5个百分点，无需额外扩充设备即可延长实际生产时间。此外，要使自主流程的性能转化为大规模生产的竞争力，必须同时确保异常检测的准确性、人工智能决策过程的可追溯性、紧急情况下人工干预的程序以及质量和产量的稳定性。
GaN外延片是一种在衬底上生长氮化镓晶体层的材料，用于5G和6G通信、有源电子扫描阵列（AESA）雷达、光互连等领域。由于它们能够在高功率、高频和高温环境下保持性能，因此被认为是电信、国防和功率半导体领域的关键材料。
负责该项目的 IVWorks 首席信息官 (CIO) 卢洪均表示：“从今年开始，我们将扩大氮化镓外延片的量产，同时必须将人工智能自主流程与质量、交货时间和成本相结合，以实现差异化。”他补充道：“通过这个项目，我们将加速流程的全面自动化，并在化合物半导体代工领域树立全球标准。”
IVWORKS面临的下一个挑战是，其DOMM系统能否稳定应对实际量产过程中设备状态、原材料和工艺条件的变化。如果该系统能够在保持质量和良率的同时，实现预期的设备利用率和人员效率，那么其专有的AI系统将成为提升GaN外延代工厂交付时间和成本竞争力的基础。此外，积累的自主工艺技术能否推广到其他化合物半导体材料和生产设备，也将成为评判其未来增长潜力的重要标准。
Augmentation du taux d'utilisation des installations de 84 % à 89 %… IVWorks met en place un processus autonome pour la production de GaN
Pour les épitaxies en nitrure de gallium (GaN), les variations minimes survenant lors de l'empilement des couches cristallines déterminent la qualité et le rendement. La productivité des équipements d'épitaxie par jets moléculaires (MBE) dépend de leur capacité à maintenir une production stable après un rechargement et une maintenance. La méthode actuelle, qui exige une surveillance et une correction des anomalies par des opérateurs, même la nuit et le week-end, limite les heures de fonctionnement. Une production continue et automatisée n'est possible que grâce à l'intelligence artificielle (IA) qui interprète les données de processus en temps réel, identifie les anomalies et pilote les équipements. IVWorks fait évoluer son processus d'épitaxie GaN vers une production entièrement autonome en intégrant des agents d'IA à son système d'usine intelligente propriétaire.
IVWORKS, entreprise spécialisée dans les matériaux semi-conducteurs composés, a été sélectionnée comme entreprise bénéficiaire du projet « Soutien à la construction d'usines intelligentes spécialisées dans l'IA manufacturière » organisé par le ministère des PME et des Startups. Au cours des neuf prochains mois, l'entreprise investira environ 2,9 milliards de wons, dont des financements publics, pour moderniser son système d'usine intelligente basé sur l'IA.
Le projet d'appui à la construction d'usines intelligentes spécialisées dans l'IA pour le secteur manufacturier est un programme qui automatise la détection des défauts, le contrôle des processus et la prise de décision en matière de production grâce à l'application d'une IA adaptée aux spécificités des industries et des processus de fabrication. Le ministère des PME et des Startups soutient la transition des entreprises manufacturières vers l'IA et la construction d'usines autonomes dans le cadre de l'Appel à projets intégré 2026 pour le soutien à l'innovation dans le secteur manufacturier intelligent.
Depuis 2019, IVWORKS développe son propre système d'usine intelligente basé sur l'IA, « DOMM ». Actuellement, DOMM est appliqué à toutes les lignes de production de masse de l'entreprise afin de collecter et d'analyser les données de processus et de contrôler les équipements de production.
Le système intègre une chaîne d'acquisition de données de diffraction d'électrons de haute énergie réfléchis (RHEED) pour observer l'état de la surface cristalline pendant la croissance de couches minces, ainsi que six types de modèles d'analyse. Il comprend également l'automatisation de la diffraction des rayons X (DRX) pour la mesure de la structure cristalline et la technologie MRA (MBE Run Automation) pour automatiser le fonctionnement de l'équipement MBE.
Selon les normes définies par l'entreprise, la mesure quantitative par IA correspond aux niveaux 1 et 2, tandis que les processus basés sur le jugement de l'IA et la production automatisée correspondent au niveau 3. IVWORKS travaille actuellement sur le niveau 4, l'exploitation autonome des processus. Il s'agit d'une transition d'une production automatisée, où les équipements se déplacent selon des conditions prédéterminées, vers une structure où l'IA interprète les conditions de processus et détermine même les méthodes de réponse.
IVWORKS a expliqué avoir été sélectionnée comme exemple de bonnes pratiques lors du processus d'évaluation, ayant obtenu d'excellents résultats pour sa capacité à internaliser la technologie en développant et en exploitant le système en interne, sans recourir à des solutions externes. L'entreprise possède plus de 330 millions d'enregistrements de données de séries temporelles et plus de 30 To de données RHEED.
Transition de la production automatisée aux processus autodéterminés
Ce projet vise principalement à intégrer des agents d'IA et des capacités d'automatisation des équipements à DOMM. L'agent d'IA est développé pour détecter les premiers signes d'anomalies dans le processus de croissance de couches minces, analyser les données de processus et effectuer les actions nécessaires, notamment le contrôle des équipements.
IVWorks prévoit d'utiliser cette technologie pour optimiser les opérations de production automatisées la nuit et le week-end et réduire les temps d'arrêt des équipements. L'objectif du projet est d'augmenter le taux d'utilisation des équipements de production de masse de 5 points de pourcentage, le faisant passer de 84 % à 89 %. Le plan prévoit également de réduire le nombre d'heures de travail nécessaires à la production en optimisant le personnel d'exploitation à 1,5 personne par équipement.
Une augmentation de 5 points de pourcentage du taux d'utilisation des équipements permet d'accroître le temps disponible pour la production effective sans nécessiter d'extension des capacités de production. Par ailleurs, pour que les performances des processus autonomes se traduisent par une compétitivité en production de masse, il est impératif de garantir simultanément la précision de la détection des anomalies, la traçabilité du processus décisionnel de l'IA, les procédures d'intervention humaine en cas d'urgence, ainsi que la stabilité de la qualité et du rendement.
Les épitaxies GaN sont des matériaux constitués d'une couche cristalline de nitrure de gallium déposée sur un substrat et sont utilisées dans les communications 5G et 6G, les radars AESA (Active Electronically Scanned Array), les interconnexions optiques, etc. Du fait de leur capacité à maintenir leurs performances dans des environnements à haute puissance, haute fréquence et haute température, elles sont considérées comme un matériau clé dans les domaines des télécommunications, de la défense et des semi-conducteurs de puissance.
Noh Hong-kyun, directeur des systèmes d'information (DSI) d'IVWorks, qui supervise ce projet, a déclaré : « Nous devons combiner les processus autonomes d'IA au moment où nous étendons la production en série de plaquettes épitaxiales en nitrure de gallium à partir de cette année afin de différencier simultanément la qualité, le délai de livraison et le coût », ajoutant : « Grâce à ce projet, nous accélérerons l'automatisation complète du processus et établirons une norme mondiale dans le domaine de la fonderie de semi-conducteurs composés. »
Le prochain défi d'IVWORKS consiste à évaluer la stabilité de son système DOMM face aux variations d'état des équipements, des matières premières et des conditions de production qui surviennent lors de la production de masse. Si ce système parvient à maintenir la qualité et le rendement tout en atteignant les objectifs d'utilisation des équipements et d'efficacité de la main-d'œuvre, son système d'IA propriétaire pourra servir de base à l'amélioration des délais de livraison et de la compétitivité des coûts de la fonderie épitaxiale de GaN. La possibilité d'étendre cette technologie de processus autonome à d'autres matériaux semi-conducteurs composés et équipements de production devrait également constituer un critère d'évaluation du potentiel de croissance future.