반도체 산업은 언제나 변혁적 기술 혁신의 최전선에 서 있으며, 제조 공정의 복잡성을 가속화하여 시장 출시 기간을 연장시키고 연구 개발 비용을 증가시키며, 문제가 발생할 경우 막대한 지연 비용을 초래하고 있다.
제조업체들이 이러한 과제를 해결해 나가는 과정에서 제조 문제와 수율 저하 효과를 포괄적으로 예측할 필요성이 점점 더 중요해지고 있습니다. 기업들은 이러한 제조 예측 과제에 초점을 맞춘 새로운 모델 개발을 목표로 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 기술에 투자하고 있습니다. 많은 기업들은 생산 수율과 제조 효율성에 영향을 미치기 위해서는 이러한 머신러닝 모델을 반도체 제조 데이터의 특성을 고려하여 개발해야 한다는 점을 빠르게 깨닫고 있습니다. 또한 공정 결정에 가장 큰 영향을 미칠 수 있는 곳에 배치되어야 합니다.
이 과제에 대한 해결책은 PDF 솔루션즈의 모델옵스(ModelOps, 모델 운영) 로, AI 예측 모델링 분야의 선도적인 솔루션 중 하나로 부상하며 머신러닝 모델의 라이프사이클 관리를 위한 체계적인 접근 방식을 제공합니다.
산업이 칩릿, 디지털 트윈, 무인 생산 시대로 접어들면서 다양한 반도체 스마트 제조 활용 사례를 위해 다량의 모델이 필요합니다. AI, ML 또는 기타 유형의 의사결정 모델의 수명주기 관리, 모니터링, 제어 및 운영 구현을 위해 유연하고 모듈식 시스템이 배포됩니다. 예측 모델링은 기업 전반에 걸쳐 모델 생성 및 배포를 가속화하고 확장하며 자동화하고 민주화하는 데 기여합니다.
모델옵스를 통해 사용자는 타사 모델을 적용하거나 자체 모델 및 알고리즘을 AI/ML 모델 라이프사이클 관리 플랫폼에 도입할 수 있습니다. 팹 데이터 및/또는 상류 테스트 포인트 데이터를 기반으로 테스트 결과를 예측하고, 모든 단계에서 빈 오버라이드를 제안하며, 이상치 또는 비정상적인 다이를 탐지하고, 웨이퍼 맵 공간적 불량 패턴을 분류할 수 있습니다. 유지보수 이벤트를 예측하고, 가상 계측과 같은 비정상적인 기계 동작 및 공정을 탐지하며, 불량 이미지를 분류할 수 있습니다. 팹 및 공급망에서는 공급과 수요를 균형 있게 조정하여 처리량을 극대화할 수 있습니다.
모델은 오프라인 또는 온라인으로 에지에 배포되어 실시간 작업 실행을 주도할 수 있습니다. 작업은 잠재적 다이 결함의 조기 식별을 통한 테스트 비용 절감 및 자동화된 경고 발송부터, 머신러닝을 활용한 적응형 테스트/예측적 번인(burn-in)을 통해 다이의 품질이 테스트 생략이 가능한 수준인지 판단하는 것까지 다양합니다.
PDF 솔루션의 ModelOps는 반도체 산업에서 AI 예측 모델링, 이상 탐지, 분류 및 최적화를 위한 인프라 솔루션으로, 반도체 제조 공정 내 머신러닝 모델의 라이프사이클 관리를 체계적으로 접근할 수 있게 합니다. 이는 개념 증명 모델에서 확장 가능한 생산 준비 완료 솔루션으로의 전환을 용이하게 하여, 조직이 예측 유지보수 및 수율 최적화와 같은 다양한 애플리케이션에 걸쳐 AI 모델을 효율적으로 배포할 수 있도록 합니다. 이러한 모델의 결과는 제조 전반에 걸쳐 실제 현장 조치를 주도합니다.
PDF 솔루션즈의 모델옵스 솔루션은 확장성 확보, 의사결정 능력 강화, 복잡한 환경에 맞춤화된 솔루션 제공을 통해 반도체 제조의 고유한 과제를 해결할 뿐만 아니라 상당한 비즈니스 가치를 창출합니다. 이 솔루션의 핵심 가치는 의사결정 능력 향상, 운영 유연성 증대, 팀 간 협업 촉진에 있습니다. 제조 공정에 AI 예측 모델링을 통합함으로써 장비 고장 예측 정확도를 높이고 생산 일정을 최적화하여 궁극적으로 수율과 수익성을 향상시킵니다.
산업이 지속적으로 진화함에 따라, ModelOps의 도입은 AI를 효과적으로 활용하고 빠르게 변화하는 시장에서 경쟁 우위를 유지하려는 조직에게 매우 중요해질 것입니다.
ModelOps에 대해 알아보려면 2024 PDF Solutions AI Executive Conference에서 진행된 솔루션의 심층 데모 및 테스트 적용 사례에 관한 동영상을 시청하실 수 있습니다.
2024 PDF Solutions AI 경영진 컨퍼런스의 발표 자료 및 동영상은 여기에서 확인하실 수 있습니다.