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EDA/인터페이스 A 표준
지난 18개월 동안 최신 SEMI EDA(장비 데이터 수집, 인터페이스 A로도 알려짐) 표준 채택이 크게 가속화됨에 따라, 이제 이러한 표준을 가장 효과적으로 활용하는 산업 전반의 적용 사례와 그로 인해 발생하는 구체적인 제조상의 이점을 조명할 시점이다.
본 시리즈의 글들은 단순히 이러한 표준의 성능, 유연성 및 아키텍처적 특징을 활용하여 수행할 수 있는 방법에 대한 제안에 그치지 않습니다. 오히려 실제 생산 현장에서 얻은 선진적인 애플리케이션별 소규모 사례 연구를 바탕으로 하여, EDA 표준의 시범 프로젝트 또는 공장 전체 도입을 고려 중인 기업들에게 실질적인 지침을 제공할 수 있습니다.
이 시리즈의 또 다른 중요한 측면은 설명된 애플리케이션들이 반도체 제조 회사의 광범위한 이해관계자들에게 영향을 미친다는 점입니다. 여기에는 물론 모든 현대식 웨이퍼 팹에서 FDC(Fault Detection and Classification) 구현 전략을 담당하는 공정 제어 엔지니어와 통계 모델링 지원 인력이 포함됩니다. 이 애플리케이션은 EDA 인터페이스를 통해 제공되는 고밀도, 정밀하게 프레임화된 장비/공정 데이터 및 관련 컨텍스트 정보의 초기 소비자로 꾸준히 자리해 왔기 때문입니다.
그러나 EDA 기반 애플리케이션의 다른 직접적 수혜자들은 이 그룹을 훨씬 넘어 확장되며, 다음을 포함합니다:
- 실시간으로 장비 및 공장 생산량을 모니터링하고, 개별 장비 유형과 공장 전체에서 대기 시간 낭비를 제거할 기회를 식별하며, 변화하고 발생하는 병목 현상을 해결하는 산업 엔지니어;
- 생산 관리 담당자로서 자재 출하 일정을 결정하고, 고객 주문 변경 및/또는 공장 현황에 대응하기 위해 공장 스케줄링/배차 시스템을 관리하는 업무를 수행합니다.
- 장비 엔지니어는 플릿 매칭 및 관리를 담당하여 특정 공정 단계에 특정 장비 세트를 전용으로 할당해야 하는 필요성을 최소화하거나 제거함으로써 전체 공장 스케줄링 프로세스를 간소화합니다;
- 장비 가동 중단 시간, 평균 수리 시간(MTTR), 및 장비를 생산 준비 상태로 복구하는 데 필요한 테스트 웨이퍼 사용량을 최소화하는 책임을 지는 유지보수 엔지니어;
- 펌프, 냉각기, 배기 시스템 및 기타 복잡한 하위 시스템에서 생산 데이터 관리 인프라로 서브팹 데이터를 수집 및 통합하여 점점 더 다양한 분석 애플리케이션에서 활용할 수 있도록 담당하는 시설 엔지니어;
- 센서 통합 전문가로서 핵심 공정 및 계측 장비의 내장형 감지 및 제어 기능을 보완하여 첨단 공정 개발을 지원합니다…
… 그리고 목록은 계속된다.
이러한 응용 사례들은 다양함에도 불구하고 공통된 구조를 공유합니다. 여기에는 해결된 제조 문제의 진술, 필요한 주요 솔루션 구성 요소에 대한 설명, 솔루션이 EDA 표준의 특정 고유 특성을 어떻게 활용하는지에 대한 논의, 그리고 마지막으로 솔루션이 영향을 미치는 핵심 ROI(투자 수익률) 요소의 식별이 포함됩니다. 또한 가능한 경우, 독자들이 유사한 애플리케이션 솔루션 도입 시 잠재적 이점을 정량화할 수 있도록 자체 기업 환경에 적용 가능한 ROI 계산 예시를 제공할 것입니다.
위 설명을 보면, 이 시리즈가 주로 반도체 제조 기업(IDM 및 파운드리)의 관심사에 초점을 맞춘다고 생각할 수 있지만, 사실은 그렇지 않습니다. 강조된 애플리케이션의 성능은 데이터를 제공하는 장비 인터페이스의 "품질"(더 나은 표현이 없어서)에 크게 의존하기 때문에, 장비 공급업체는 약속된 이점을 달성하는 데 중요한 역할을 합니다. 구체적으로, 장비에서 제공되는 매개변수, 상태, 이벤트, 예외 및 기타 데이터를 정의하고 외부 접근을 위해 이 정보를 구조화하는 메타데이터 모델(SEMI E120, E125, E164로 지정됨)은 본질적으로 장비 공급업체와 공장 고객 간의 데이터 수집 '계약'을 형성합니다. 이러한 이유로 EDA 구현의 이 측면에 대한 세부 요구사항은 신중하게 명시되고 협의되어야 합니다. 이는 향후 장비 설계에 미치는 영향이 상당하므로 단기간에 이루어질 수 없습니다.
여러 업계 전문가들이 이미 언급했듯이, 가치 사슬의 어느 위치에 있든 반도체 업계에 종사하는 것은 매우 흥미로운 시기입니다. 공장 성능 최적화를 위해 장비 데이터 수집 및 활용에 관여하는 분들께서는, 향후 연재될 일련의 글들이 각사의 EDA(장비 데이터 분석) 구현 로드맵 수립에 특히 유용하게 활용되길 바랍니다.
