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"EDA 적용 및 이점" 시리즈의 마지막 글에서는 가장 기본적이고 직관적이면서도 머신러닝 및 인공지능(AI) 분야에서 새롭게 등장하는 수많은 기능의 기반이 되는 응용 분야인 트레이스 데이터 분석에 대해 논의합니다. 또한 지난 6개월간 소개한 모든 응용 분야 중 트레이스 데이터 분석은 SEMI 장비 데이터 수집(EDA) 표준의 기능을 가장 직접적으로 활용하는 분야입니다.
문제 진술
팹 공정 엔지니어와 자동화 지원 팀에게 신규 장비에 최신 SEMI EDA/인터페이스 A 표준을 요구하는 이유를 묻자, 가장 흔히 듣는 답변은 "장비와 공정 동작을 더 잘 이해하기 위해서"였습니다. 그리고 SECS/GEM 인터페이스로는 이를 달성할 수 없는 이유를 묻자, 답변은 마찬가지로 일관되었습니다: "우리가 필요로 하는 상세한 정보는 구할 수 없거나, 관심 있는 동작을 정확히 관찰하고 특성화하기 위해 필요한 빈도로 수집할 수 없습니다. 설령 가능하다 해도, 요구사항 변화에 맞춰 데이터 수집 시스템을 신속하게 변경할 운영상의 자유도가 부족하므로, 보다 유연한 접근 방식이 필수적입니다."
이 엔지니어들이 출발점으로 삼고자 하는 것은 잠재적으로 연관된 장비 매개변수 목록을 쉽게 지정하고, 이들 값이 서로 어떻게 변화하는지 관찰할 수 있을 만큼 빠른 속도로 수집하는 방법이다. 인간은 패턴 인식에 탁월하며, 단순히 일련의 신호를 "스트립 차트" 디스플레이(아래 첫 번째 그림 참조)에 나란히 배치하는 것만으로도 근본적인 공정에 대한 중요한 통찰력을 얻을 수 있다. 물론 이 기능은 엔지니어가 시각적 분석을 위한 관심 시간대를 정확히 지정할 수 있을 때 가장 유용합니다. 이를 데이터 '프레임 설정'이라 부르기도 하며, 장비 이벤트를 활용해 관심 기간을 묶어 지정함으로써 달성할 수 있습니다(아래 두 번째 그림 참조).
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인간은 패턴 인식에 능할 수 있지만, 관찰해야 할 매개변수의 수가 증가하거나 고려해야 할 시간 범위가 확대되면 금방 압도당하게 됩니다… 바로 이때 추적 데이터 분석 소프트웨어가 등장합니다.
솔루션 구성 요소
매우 유연한 시계열 데이터 시각화 도구 외에도, 트레이스 데이터 분석 소프트웨어 패키지는 대규모 데이터 세트의 하위 집합을 "분할 및 조합"하여 장비 인스턴스, 공정 챔버, 제품, 레이어, 레시피, 고정 장치, 소모품 배치, 교대 근무, 작업자 등 (상상 가능한 모든 조합)을 비교할 수 있어야 합니다. 이를 통해 중요한 공장 지표와 관련 장비의 동작 간 상관관계를 탐색할 수 있어야 합니다. 또한, 기존 다변량 FDC(고장 탐지 및 분류) 애플리케이션이 포착하지 못할 수 있는 초기 고장 징후에 대한 단서를 담고 있을 수 있으므로, 추가 분석을 위해 "비정상적"(유연하게 정의되어야 함)인 상황을 식별하고 표시할 수 있어야 합니다.
사실, 결함 탐지에 관한 새로운 학파가 등장하고 있는데, 이는 "대부분의 경우 장비는 양호한 웨이퍼를 생산하고 있으므로, 최근 배치와 현재 배치 간에 (추적 데이터 분석을 통해 확인된) 장비 동작에 매우 다른 점이 없는 한, 현재 배치 역시 양호할 가능성이 매우 높다"고 주장한다. 이 단순화된 접근법은 "모델리스 FDC(Model-less FDC)"라고도 불리는데, 이는 주로 추적 데이터 신호를 비교하는 방식이며, 장비 매개변수를 고도로 맥락에 의존하는 다변량 통계 기반 모델에 투입하는 방식과는 다르기 때문이다.
물론, 모든 추적 데이터 분석 애플리케이션은 입력되는 데이터의 품질에 따라 그 성능이 결정됩니다… 바로 이 지점에서 EDA 표준과 관련 장비 구매 사양이 중요한 역할을 하게 됩니다.
EDA(장비 데이터 수집) 표준 활용
이전 게시물 – 결함 감지 및 분류에 관한 에피소드 4에서는데이터 수집 계획(DCP)과 이를 구성하는 추적 요청, 이벤트 요청, 예외 요청과 관련된 Freeze II EDA 표준의 기능을 강조했습니다. 또한 장비 구매 사양서의 EDA 섹션을 작성할 때 광범위한 이해관계자 참여의 필요성을강조하고 이를 달성하기 위해 마련한 절차를 설명했습니다.
그러나 세계적 수준의 추적 데이터 분석 애플리케이션을 완벽하게 지원하려면 장비 공급업체에 무엇을 요구해야 하는지 이해하는 것이 중요합니다. 이를 위해 아래에 일반적인 구매 사양서에서 발췌한 주요 요구사항 예시를 제시합니다.
- 장비 모델 내용 (SEMI E120, E125, E164)
- 메타데이터 모델의 계층적 깊이는 최소한 "현장 교체 가능 유닛"(FRU) 수준을 포함해야 하며, 복잡한 하위 시스템의 경우 이보다 하위 두 수준 중 하나를 포함해야 한다.
- 메타데이터 모델은 재료 이동에 영향을 미치는 모든 장비 구성 요소에 대한 명령 및 상태 정보를 포함해야 합니다. 여기에는 로봇 암과 같은 재료 이송 요소뿐만 아니라 게이트 밸브, 인터록 등과 같이 재료 이동을 차단하거나 허용할 수 있는 장치도 포함됩니다.
- 메타데이터 모델은 장비의 모든 주요 작동 메커니즘 및 하위 시스템에 대한 제어 매개변수를 포함해야 합니다. 제어 매개변수에는 다음이 포함될 수 있으나 이에 국한되지 않습니다: 공정 변수 설정값 및 상태값; 제어 변수 상태값; PID 튜닝 매개변수, 제어 한계 및 보정 상수.
- 메타데이터 모델은 시간 기반, 사용량 기반 및 조건 기반 유지보수 스케줄링 알고리즘에 유용할 수 있는 추가적인 사용량 카운터, 타이머 및 기타 매개변수를 반드시 포함해야 합니다.
- 메타데이터 모델에는 전력, 공정 가스 및 기타 소모품과 같은 주요 공정 자원의 소비율과 수준을 설명하는 매개변수가 포함되어야 합니다. 이러한 매개변수는 일부 FDC 모델에서 잠재적으로 비정상적인 공정 상태를 감지하는 데 사용됩니다.
- 공급업체는 모든 주요 공정 파라미터에 대해 업데이트 속도, 권장 샘플링 간격, 정상 작동 범위 및 동작, 그리고 상한/하한/변화율 한도에 대한 서면 설명을 제공해야 합니다.
- 기타 등등
- 데이터 수집 능력 (SEMI E134)
- 장비는 공급업체가 잘 알고 있는 일반적인 장비 성능 모니터링, 진단 및 유지보수 프로세스를 지원하기 위해 내장형 DCP(장비 제어 프로토콜)를 포함해야 합니다. 이러한 DCP에 대한 문서에는 그 목적, 활성화 조건, 소비되는 인터페이스 대역폭, 그리고 수집된 데이터로 수행 가능한 분석 유형이 정의되어야 합니다.
- EDA 인터페이스를 통해 제공되는 장비 매개변수는 다음과 같은 데이터 품질 특성을 충족해야 합니다. 여기에는 다음 사항이 포함되나 이에 국한되지 않습니다: 기초 신호를 정확히 표현하기에 충분한 내부 샘플링/업데이트 속도; +/- 1.0% 이내의 샘플링 간격과 일관된 트레이스 보고서 타이밍; 인접한 트레이스 보고서의 값은 지정된 샘플링 간격에서 당시의 최신 값을 포함해야 함; 그리고 명백한 이상값의 배제.
- 성능 요구사항
- 성능 요구사항은 샘플링 간격, DCP당 매개변수 수, 동시 활성 DCP 수, 그룹 크기, 버퍼링 간격, 임시 "원샷" DCP에 대한 응답 시간, 관련 장비 상태 발생 후 이벤트 생성 최대 지연 시간, 지정된 샘플링 간격에 따른 추적 보고서의 타임스탬프 일관성 등의 조합으로 표현되며, 기타 요소가 추가될 수 있습니다.
- 예시: EDA 인터페이스는 그룹 크기 1에서 0.1초(10Hz)의 샘플링 간격으로 최소 5000개 매개변수를 보고할 수 있어야 하며, 총 데이터 수집 용량(대역폭)은 초당 50,000개 매개변수여야 합니다. 또한 최소 5개의 클라이언트로부터 동시 데이터 수집을 지원하면서 초당 50,000개 매개변수의 총 대역폭을 달성해야 합니다. 이 성능 수준을 달성하기 위해 그룹 크기 1보다 큰 값을 사용할 수 있습니다.
- 일부 장비 유형은 소비 애플리케이션에 대한 시의적절하고 고밀도 데이터의 중요도에 따라 다른 장비보다 더 엄격한 성능 요구 사항을 가질 수 있습니다.
영향을 받는 핵심 성과 지표(KPI)
트레이스 데이터 분석은 공정 복잡성이 증가하고 기존의 '수율 달성 시간' 생산 가동률을 유지해야 하는 필요성 때문에 오늘날의 반도체 제조 시설에서 다른 '미션 크리티컬' 애플리케이션들과 함께 그 자리를 차지할 것입니다. 특히 최신 EUV 스캐너를 도입한 업계 선도 기업들에게 이는 더욱 해당되는 바입니다. 향후 몇 년간 이 신기술에 대해 배워야 할 점이 많을 것이기 때문입니다.
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