반도체 다이제스트에 게시됨. 원본 기사를 보려면 여기를 클릭하세요
작성자: 스티브 자멕
반도체 산업은 패러다임 전환을 경험하고 있다.
실리콘이 수십 년간 시장을 주도해 왔지만, 주기율표의 두 가지 이상의 원소로 만들어진 복합 반도체 소재가 차세대 기술의 기반으로서 급부상하고 있다. 전기차부터 5G 인프라에 이르기까지, 이러한 첨단 소재들은 기존 실리콘으로는 불가능했던 혁신을 가능케 하고 있다.
그러나 화합물 반도체 제조에는 정교한 해결책이 필요한 독특한 과제들이 존재합니다. 본 심층 분석에서는 첨단 데이터 분석과 종단간 수율 관리가 화합물 반도체 제조를 어떻게 혁신하여 그 어느 때보다 효율적이고 비용 효율적이며 신뢰할 수 있게 만드는지 살펴보겠습니다.
화합물 반도체 혁명
화합물 반도체 시장은 특히 실리콘 카바이드(SiC), 갈륨 비소(GaAs), 인듐 포스파이트(InP), 갈륨 나이트라이드(GaN)와 같은 대량 생산 기술 분야에서 폭발적인 성장을 경험하고 있습니다. 이러한 소재들은 실리콘 CMOS에 비해 시장 규모는 작지만, 전년 대비 성장률이 기존 반도체 기술을 크게 앞지르고 있습니다.
이러한 성장은 강력한 장점에 의해 주도됩니다: 복합 반도체는 고전력, 고주파, 고온 응용 분야에서 우수한 성능을 제공합니다. 이들은 전기차 전력 전자 장치, 무선 통신 시스템, 고체 조명, 광학 인터커넥트에 필수적입니다.
그러나 그들의 제조 공정은 성숙도와 최적화 측면에서 실리콘 CMOS보다 수십 년 뒤처져 있다.
복합 반도체 제조에서의 빅데이터 과제
현대 반도체 제조는 모든 공정에서 웨이퍼당 테라바이트 단위의 방대한 데이터를 생성합니다. 이 문제는 데이터 보존에 대한 엄격한 요구사항으로 인해 저장 비용과 대용량 데이터 분석 성능 간의 정교한 균형이 필요한 자동차 애플리케이션에서 더욱 가중됩니다.
제조 사이클에는 웨이퍼 제조 데이터를 시작으로 다양한 시스템에 저장된 수많은 데이터 유형이 포함됩니다. 여기에는 제조 실행 시스템(MES) 데이터, 장비 데이터 및 작업 현장 이벤트, 장비 로그 및 장비 센서 추적 데이터, 재작업 및 인라인 데이터를 결합한 계측 및 검사를 포함한 웨이퍼와 로트 간의 관계 추적을 위한 로트 계보 데이터가 포함됩니다. 또한 공정 제어 모니터(PCM) 전자 테스트나 웨이퍼 합격 검사(WAT)와 같은 테스트 데이터도 고려됩니다. 다이 레벨 테스트는 각 다이의 빈 상태를 포함한 웨이퍼 분류 데이터와 풍부한 다차원 파라메트릭 데이터를 생성합니다. 다중 팹 기술의 공동 패키징 추세가 나타나면서 패키지 및 모듈 레벨 데이터의 복잡성도 증가하고 있습니다.
이러한 데이터 복잡성을 관리하려면 제조 공정 전반에 걸쳐 데이터를 보관, 집계 및 준비하여 의미 있는 분석을 수행할 수 있는 정교한 빅데이터 분석 플랫폼이 필요합니다.
화합물 반도체의 차별점은 무엇인가
화합물 반도체 제조의 경제성은 실리콘 CMOS와 근본적으로 다릅니다. 화합물 반도체 생산, 특히 실리콘 카바이드의 경우 총 비용의 상당 부분이 고가의 베어 기판이나 에피택셜 웨이퍼를 통해 공정 초기에 소모됩니다. 이러한 비용 구조로 인해 초기 단계의 분석과 결함 관리가 수익성 확보에 매우 중요합니다. 또한 모든 제조 단계에서 최종 테스트까지 데이터를 연계할 수 있는 능력은 수율 개선 방안에 대한 통찰력을 얻는 데 핵심적입니다.
실리콘 CMOS 제조와 달리, 상대적으로 저렴한 기판을 사용하는 실리콘 CMOS 제조업체들은 공정 후반부에 분석 노력을 집중할 수 있지만, 화합물 반도체 제조업체들은 초기 단계부터 정교한 모니터링 및 분석을 구현해야 합니다. 이러한 요구사항은 화합물 반도체 제조에 특화된 전용 사용 사례와 분석 접근법의 개발을 촉진했습니다.
아래에서는 복합 반도체 분석의 필요성을 부각하는 사용 사례를 살펴봅니다. 첫 번째 사례는 근본 원인 분석을 위한 결함 스태킹 및 리빈닝의 장점을 설명합니다. 개별 웨이퍼에 대한 기존의 결함 분석은 종종 실행 가능한 정보를 거의 제공하지 못합니다.
결함 데이터를 로트 또는 제품 수준에서 특정 속성별로 분류 및 필터링하면, 에피택셜 성장 과정의 결정 결함이나 공정 문제로 귀인될 수 있는 뚜렷한 패턴이 나타납니다. 이를 통해 제조사는 결함의 근본 원인을 신속하게 파악하고, 예측 모델을 적용하여 후속 공정 문제를 사전에 예측하며, 결함이 수율에 영향을 미치기 전에 시정 조치를 시행할 수 있습니다.
두 번째 사용 사례는 기판 공급업체 품질에 초점을 맞춥니다. 여기서 정교한 분석 기술은 에피택셜 전후의 결함 데이터를 수집하여 기판 및 에피택셜 공급업체별로 집계하고, 결정 수준에서 3차원 지도를 생성합니다. 다양한 속성에 대한 다변량 스크리닝을 수행함으로써 제조업체는 기판 공급업체의 품질 개선을 주도하고, 결정 성장 과정에서 발생한 결함을 식별하며, 조립 과정을 통해 품질 정보를 전달하는 잉크 지도를 생성하고, 결함 있는 다이를 선별하여 현장 고장을 방지할 수 있습니다.
공정 파라미터와 계측 결과를 연관 짓는 것도 또 다른 활용 사례입니다. 많은 제조 시설에서는 수십 개에서 수백 개의 장비 센서를 통해 방대한 장비 추적 데이터를 수집하지만, 이 데이터를 후속 계측 결과와 연계하는 경우는 드뭅니다.
고급 분석 플랫폼은 이 장비 데이터를 MES 데이터와 연계하여 웨이퍼, 레시피 실행 및 특정 챔버 간의 연관성을 추적하고, 공정 변동의 근본 원인을 규명하며, 유지보수 후 챔버 적격성 평가를 수행하고, 계측 편차에 대한 상세한 근본 원인 분석을 수행할 수 있습니다.
네 번째 사용 사례는 인라인 검사를 개선하기 위한 분석 기술 활용이다. 기존에는 다이 수준 요약 데이터를 통해 인라인 결함이 최종 수율에 미치는 영향을 파악해왔다. 복합 반도체 제조는 특히 복잡한 문제를 야기하는데, 예를 들어 서로 다른 공급업체 장비에서 수행된 비패턴화 결함 스캔과 패턴화 결함 스캔 간의 결함 맵 정렬 문제가 대표적이다.
따라서 결함 스캔은 번인, 조립 및 최종 테스트 단계에서 다중 웨이퍼 테스트 삽입 및 가상 작업을 통해 여러 빈맵에 정렬되어야 합니다. 최신 데이터 플랫폼은 이제 기존 킬 비율 분석과 함께 인라인 및 기판 데이터를 활용하여 전기적 파라미터에 대한 학습을 수행하는 정교한 머신 러닝 모델을 모두 지원함으로써, 보다 정확한 수율 예측과 공정 개선을 가능하게 합니다.
다섯 번째 사용 사례는 자동차 응용 분야에서 다이 스크리닝과 잉크 맵의 중요성을 설명합니다. 자동차 응용 분야는 탁월한 품질 수준을 요구하며, 이는 재료 공급업체의 에피택셜 결함, 웨이퍼 프런트엔드 결함 맵, 전기적 웨이퍼 분류 빈 맵, 번인 테스트의 파라메트릭 맵 등 여러 제조 단계의 데이터를 결합한 정교한 스크리닝 방법을 필요로 합니다.
이 다차원 공간에서 금형을 분석함으로써 제조업체는 잠재적 결함 부품이 자동차 고객에게 도달하는 것을 방지하기 위한 이상치 선별을 시행할 수 있습니다.
결국, 품질 저하 없이 운영 효율성을 높이는 수단으로서 조립 및 테스트 단계에서 예측적 번인(burn-in)에 대한 필요성이 점차 증가하고 있습니다. PCM(상변화 메모리)과 웨이퍼 프로브 결과를 활용하면 번인 테스트 결과를 효과적으로 예측할 수 있어 테스트 흐름을 최적화하고 제조 비용을 절감하는 데 기여하는 것으로 보입니다.
고급 수익 관리 기술
이러한 정교한 분석을 구현하려면 다중 계층으로 구성된 포괄적인 빅데이터 플랫폼이 필요합니다:
- 연결 계층: 다양한 설비 시스템 및 데이터베이스와 인터페이스하는 표준 API 및 커넥터를 통해 제조 공정 전반에 걸쳐 원활한 데이터 수집을 보장합니다.
- 데이터 계층 및 제어: 산업에서 검증된 데이터 모델을 구체적으로
반도체 제조를 위해 설계되어 다양한 데이터 유형을 정렬하고 포괄적인 분석을 가능하게 합니다.
- 애플리케이션 계층: 최신 AI/ML 프레임워크를 통합한 정교한 분석 애플리케이션으로, 고급 예측 모델링 및 실시간 의사 결정을 가능하게 합니다.
- 시각화 계층: 포괄적인 매핑 및 차트 도구 세트로 데이터 탐색을 쉽고 직관적으로 만듭니다. 결국, 보는 것이 믿는 것입니다.
- 완전한 추적성: 모든 물리적 또는 논리적 엔티티에 대해 모든 제조 공정 전반에 걸쳐 전방 또는 후방 방향으로 완전한 추적성을 확보합니다. 이 기능은 반도체 제조의 복잡한 특성상 필수적입니다. 반도체 제조에서는 모듈이 종종 다양한 재작업 단계, 롯트 재주조 및 재그룹 작업을 거친 여러 팹 제품을 포함하기 때문입니다.
고급 분석을 통한 산업 성숙도 가속화
화합물 반도체 산업은 실리콘 CMOS보다 수십 년 뒤처져 있지만, 이러한 격차는 독특한 기회를 제공합니다. 실리콘 제조에서 검증된 고급 데이터 분석 기술을 활용함으로써 화합물 반도체 제조업체들은 진전을 획기적으로 가속화할 수 있습니다.
높은 시장 성장률과 상대적으로 미성숙한 제조 공정의 결합은 정교한 분석 솔루션 구현에 이상적인 환경을 조성한다.
단 몇 년 전만 해도 이러한 기술을 도입한 기업들은 복합 반도체 시장이 급속한 확장을 지속함에 따라 현재 상당한 경쟁 우위를 점하고 있다.
현재 산업계 도입 현황 현재 주요 복합 반도체 제조사들(IDM, 팹리스 기업, 파운드리 포함)은 이미 이러한 첨단 분석 솔루션을 도입하고 있습니다. 당사 고객사 중 12곳은 실리콘 카바이드, 갈륨 비소, 갈륨 나이트라이드 등 복합 반도체 기술을 처리하는 대형 IDM 기업들로, 업계는 정교한 수율 관리 접근법을 적극 도입하고 있음을 보여주고 있습니다.
이러한 배포는 사용 사례의 지속적인 확대와 시스템 사용성 개선을 주도하며, 전체 복합 반도체 생태계에 이로운 긍정적 피드백 루프를 형성하고 있습니다.
앞으로 나아갈 길
복합 반도체 산업은 중대한 기로에 서 있습니다. 시장 수요는 전례 없는 성장을 주도하는 반면, 제조 과제는 점점 더 정교한 해결책을 요구하고 있습니다. 첨단 데이터 분석을 기반으로 한 종단간 수율 관리는 제조 우수성으로 가는 명확한 길을 제시합니다.
복합 반도체 제조의 고유한 과제—초기 단계의 고가 기판부터 복잡한 자동차 품질 요구사항까지—를 처리할 수 있는 포괄적인 분석 플랫폼을 구현함으로써 제조업체는 다음과 같은 주요 목표를 달성할 수 있습니다:
- 모든 제조 공정 단계에서 수율률을 획기적으로 향상시키다
- 엄격한 애플리케이션 요구 사항을 충족하기 위해 품질과 신뢰성을 향상시키십시오.
- 조기 발견과 근본 원인 분석을 통한 효율성 향상
- 예측 기능을 구축하여 품질 문제가 발생하기 전에 사전에 방지하십시오 복합 반도체 제조의 미래는 제조 데이터의 힘을 효과적으로 활용할 수 있는 기업에게 있습니다. 산업이 지속적으로 성숙하고 성장함에 따라, 오늘날 첨단 수율 관리 역량에 투자하는 기업들이 내일의 기회를 최대한 활용할 수 있는 최적의 위치에 서게 될 것입니다.
복합 반도체 제조 분야의 혁신은 단순히 새로운 재료나 공정만을 의미하지 않습니다. 데이터 분석을 지능적으로 적용함으로써 생산의 모든 측면을 이해하고 제어하며 최적화하는 방식을 근본적으로 변화시키는 것입니다.
이 변화를 받아들이는 기업들이 반도체 산업의 미래를 정의할 것이다.