반도체 제조는 기술 발전 수준이 가장 높을 뿐 아니라 가장 많은 비용이 소요되는 분야이기도 합니다.  퍼스널 컴퓨터부터 전화기와 자동차까지 다양한 반도체 기반 기기가 널리 보편화되면서 반도체 수요 또한 증가했습니다. 더불어 물량이 늘어나면서 보다 강력한 품질 활동(이니셔티브)에 대한 필요성이 높아졌습니다. 대부분의 제조업체는 특정 문제를 해결하는 데 Minitab과 같은 통계 소프트웨어를 사용하고 있지만, 이러한 활용의 범위를 확대하여 더 많은 가치를 창출할 수 있는 기회가 존재합니다.

측정 시스템 분석 사용으로 생산 변동 최소화

특히 반도체 분야에서는 Gage R&R과 ANOVA와 같은 도구를 활용하여 측정 시스템의 변동을 파악하는 것이 매우 중요합니다. 규격을 보장하기 위해서는 측정치의 반복성과 재현성이 측정된 규격 공차 대비 작아야 합니다. 실무자는 경험 수준과 관계없이 Minitab의 새로운 측정 시스템 분석 모듈을 활용하여 측정 시스템의 분산, 변동 및 안정성을 평가할 수 있습니다.  

통계적 공정 관리(SPC) 활용으로 수율 개선 및 제조 공정의 낭비 방지

관리도와 공정 능력 분석을 활용하여 특히 웨이퍼 두께, 증착 속도(전기적 속성을 포함하는 얇은 층으로 웨이퍼 표면에 소재를 얇은 막 형태로 증착하는 속도)와 엔드포인트 (식각(Etching) 공정을 멈추는 시간을 가장 정확하게 감지하여 과다 식각(Over etch)이나 과소 식각(Under etch)을 방지하기 위해)과 같은 중요한 특성을 측정함으로써 공정과 장비를 적절하게 제어할 수 있습니다. 이미 통계적 공정 관리 방법을 사용 중이라면 Minitab의 차세대 통계적 공정 관리를 사용해보세요. 기법을 더욱 개선하고 실시간으로 비용을 절감할 수 있습니다.

실험계획법(DOE) 사용으로 제조 공정 개선

반도체 제조에는 여러 복잡한 프로세스로 구성되어 있기 때문에, 가장 숙련되고 유능한 엔지니어조차 최상의 제조 장비 설정을 알지 못할 수 있습니다. 최적의 설정을 숙지했더라도 지속적인 신기술 도입으로 인해 알 수 없는 상황과 새로운 문제가 발생하곤 합니다. 실험계획법을 활용하면 엔지니어가 시스템의 작동 원리를 매우 정확하게 이해하는 데 도움이 되는 종합적인 모델을 만들 수 있습니다. 이 블로그 게시물에서 제조사가 실제로 실험계획법을 활용하여 연마 공정의 균일도를 개선한 방법을 알아보거나, 이 웨비나를 통해 실험계획법에 대해 자세히 알아보십시오.

POST-SILICON VALIDATION에 머신러닝 활용

측정 결과에 따라 합격 또는 불합격 판정을 내리는 생산 테스트와 달리, Post-Silicon Validation에서는 모든 작동 조건에서 기기의 동작을 상세하게 이해해야 합니다. 머신러닝을 활용하여 기기의 입력이 출력에 어떤 영향을 주는지 더욱 상세하게 이해하고, 입력과 출력 사이의 숨겨진 관계와 복잡성을 파악할 수 있습니다. Minitab의 예측 분석 모듈을 사용하면 강력한 예측 모델을 만들거나 Minitab의 상대변수 중요도 차트를 활용하여 성과에 영향을 미치는 가장 중요한 입력을 강조 표시할 수 있습니다.  

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