데이터 가치 발굴이 차세대 핵심 트렌드다
칩은 융합의 시대에 접어들었다. 무인 주행에서 가상 현실까지, 인공지능에서 클라우드 컴퓨팅까지, 5G에서 사물인터넷(IoT)까지 반도체 테스트 기술의 지속적인 발전을 이끄는 다양한 동력이 존재한다. 칩에 탑재되는 기능이 점점 더 많아지고 기술이 점점 더 복잡해짐에 따라 테스트 단계의 수와 유형은 배가되어야 하며, 이는 결국 테스트 비용 증가로 이어진다. 반도체 테스트 장비는 초장기 '대기' 상태를 요구하며, 이는 최소 5~10년의 수명을 가진 반도체 제조 공장의 자산 집약적 투자다. 칩 기술과 공정이 급속히 업그레이드되고 반복되는 지능화된 세상에서, 이러한 장비는 언제든 점점 더 복잡해지는 테스트 요구를 충족시켜야 한다.
테스트는 항상 칩보다 앞서야 합니다. 따라서 긴 '대기 시간'을 고려할 때, 테스트 장비를 지속적으로 업데이트하기 위해 어떤 기술이 필요할까요? 수율 향상과 비용 통제의 균형을 맞추기 위한 경쟁 속에서 테스트 장비의 고급 기능 개발은 필수적이 되었습니다. 이는 테스트 및 측정 솔루션이 반도체 산업 가치 사슬 전체를 아우르도록 확장되어야 함을 의미합니다. 기존 테스트의 핵심 영역(IC 생산 공정, 웨이퍼 테스트, 최종 테스트)을 계속 다루면서도, 테스트 기술은 왼쪽(IC 설계와의 더 높은 통합을 가능하게 하기 위해)과 오른쪽(제품 수준의 시스템 레벨 테스트(SLT) 확대)으로 확장되어야 하며, 클라우드, AI, 빅데이터에 접근하기 위해 상향으로도 발전해야 합니다.
대량의 반도체 테스트 데이터의 가치를 발굴하고 활용해야 합니다. 이는 테스트 효율성을 향상시키고 제품 수율을 보장할 뿐만 아니라, 데이터 분석을 통해 테스트 계획을 최적화하고 비용을 통제하는 데에도 매우 중요하기 때문입니다. 이는 반도체 생태계를 위한 종합 데이터 솔루션 제공업체인 어드밴테스트(Advantest)와 PDF 솔루션즈(PDF Solutions)에게도 근본적인 필수 과제입니다.
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