반도체 산업은 중대한 전환점에 서 있다. 2030년까지 AI 관련 기기가 전체 반도체 매출의 71%를 차지할 것으로 예상됨에 따라, 업계는 혁신적인 해결책이 필요한 전례 없는 도전에 직면해 있다. 최근 열린 IMAPS CHIPcon 컨퍼런스에서 PDF 솔루션스의 키몬 마이클스 부사장은 AI 기반 테스트 플랫폼이 이러한 도전 과제를 어떻게 정면으로 해결하고 있는지 설명했다.
완벽한 폭풍: 반도체 산업의 세 가지 융합적 변혁
반도체 산업은 칩 설계, 제조 및 테스트 방식을 재편하는 세 가지 주요 변혁을 동시에 겪고 있습니다:반도체 산업은 동시에 세 가지 주요 변혁을 겪으며 칩 설계, 제조, 테스트 방식을 재편하고 있습니다:
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3D 건축의 혁신
칩릿과 복잡한 패키징 시스템으로의 전환은 반도체 산업 지형을 근본적으로 변화시켰다. 기존의 단일 다이 방식은 4~6개의 다이와 2~20개 이상의 고대역폭 메모리(HBM) 구성 요소를 포함할 수 있는 정교한 다중 다이 구성으로 대체되고 있으며, 각 구성 요소는 제조 공정 전반에 걸쳐 10~20회 이상의 테스트 삽입이 필요하다.
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복잡한 글로벌 공급망
오늘날 반도체 제조는 여러 국가와 전문 기업에 걸쳐 이루어지며, 전례 없는 협력을 요구하는 글로벌 분산형 생태계를 형성하고 있습니다. 문제는 단순히 복잡성을 관리하는 데 그치지 않고, 다양한 제조 환경 전반에 걸쳐 품질, 추적성 및 효율성을 유지하면서 이를 수행하는 데 있습니다.
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인공지능을 위한 인공지능
가장 흥미로운 점은 업계가 차세대 AI 애플리케이션을 구동할 바로 그 칩을 제조하기 위해 인공지능을 활용하고 있다는 사실이다. 이는 설계 최적화부터 제조 공정 제어에 이르기까지 모든 단계에서 효율성 향상의 기회를 창출한다.
테스팅의 도전: 복잡성이 현실과 마주하는 지점테스트의 도전: 복잡성이 현실과 만나는 지점
이 세 가지 변화는 테스트 단계에서 가장 극적으로 수렴합니다. 현대 반도체 테스트는 다음을 처리해야 합니다:
- 고급 패키징 데이터 구조 여러 다이와 복잡한 상호 연결을 아우르는
- 다이 추적성SEMI E142 준수를 요구하는 전 세계적으로 분산된 공급망 전반에 걸쳐
- 대규모 데이터 볼륨 다양한 제조 단계에서 수행된 다중 테스트 삽입으로부터
- 실시간 의사 결정 적응형 시험 전략을 위한
각 제조 단계에서 고립된 테스트를 수행하는 전통적인 접근 방식은 더 이상 충분하지 않습니다. 필요한 것은 전체 공급망에 걸쳐 테스트를 조정할 수 있는 통합 플랫폼입니다.
반도체 산업에서 AI 기반 테스트 오케스트레이션의 4대 핵심 요소반도체 산업에서 AI 기반 테스트 오케스트레이션의 네 가지 핵심 요소
이러한 과제를 해결하기 위해 PDF Solutions는 포괄적인 솔루션이 반드시 제공해야 할 네 가지 핵심 역량을 다음과 같이 제시합니다:
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통합
플랫폼은 다중 공장 제조 실행 시스템(MES), 제품 수명 주기 관리(PLM) 시스템 및 기업 자원 계획(ERP) 애플리케이션을 원활하게 연결해야 합니다. 이러한 통합을 통해 전체 제조 생태계 전반에 걸쳐 실시간 가시성과 조정이 가능해집니다.플랫폼은 다중 공장 제조 실행 시스템(MES), 제품 수명 주기 관리(PLM) 시스템 및 기업 자원 계획(ERP) 애플리케이션을 원활하게 연결해야 합니다. 이러한 통합을 통해 제조
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운용화
단순한 데이터 수집을 넘어, 플랫폼은 테스트 프로세스 제어, 규칙 개발 및 배포, 적응형 테스트, 그리고 에지 실행을 가능하게 해야 합니다. 이는 AI 모델이 상류 데이터를 기반으로 실행할 테스트와 건너뛸 테스트에 대해 실시간 결정을 내릴 수 있음을 의미합니다.
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오케스트레이션
AI 모델 자체는 생애주기 관리가 필요합니다: 생성, 훈련, 배포, 모니터링, 재훈련. 플랫폼은 이러한 프로세스를 여러 시설과 테스트 단계에 걸쳐 조정하여 제조 환경이 변화함에 따라 모델이 정확성과 효과성을 유지하도록 보장해야 합니다.
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안전한 연결성
반도체 제조의 글로벌 특성 및 관련 데이터의 민감성을 고려할 때, 플랫폼은 지적재산권을 보호하면서 공장 및 테스트 장비에 대한 안전한 원격 접근 제어 및 모니터링 기능을 제공해야 합니다.
실제 영향: 예측 테스트의 실제 적용실제 영향: 예측 테스트의 실제 적용
이 접근법의 힘은 실제 적용 사례를 살펴볼 때 명확해집니다. 한 사례 연구에서 PDF Solutions는 웨이퍼 분류 파라메트릭 데이터로 훈련된 머신러닝 모델이 최종 테스트 실패를 놀라운 정확도로 예측할 수 있음을 입증했습니다.
결과는 설득력 있었다:
- 7개 테스트 중 5개는 결함 부품 백만 개당(DPPM)에 전혀 영향을 미치지 않고 완전히 생략할 수 있습니다.7개 테스트 중 5개는 완전히 생략해도 백만 개당 불량 부품 수(DPPM)에 전혀 영향을 미치지 않습니다.
- 나머지 2개 테스트는 DPPM 영향이 거의 제로에 가까웠다
- 모든 테스트에서 건너뛰기 비율이 88%를 초과했으며, 이는 대다수의 장치가 불필요한 테스트를 건너뛸 수 있음을 의미합니다.스킵 비율이 모든 테스트에서 88%를 초과했으며, 이는 대부분의 장치가 불필요한 테스트를 건너뛸 수 있음을 의미합니다.
이는 단순히 테스트 시간을 단축하는 문제가 아니라, 테스트가 제조 흐름에 어떻게 통합되는지를 근본적으로 재구상하는 것입니다. 데이터 피드 포워드(DFF) 기법을 활용함으로써, 초기 제조 단계의 정보를 후속 단계의 테스트 결정에 반영하여 보다 지능적이고 효율적인 프로세스를 구축할 수 있습니다.
지능의 기반이 되는 인프라인프라
인공지능 기반 테스트 구현에는 현대 반도체 제조의 규모와 복잡성을 처리할 수 있는 정교한 인프라가 필요합니다. 주요 구성 요소는 다음과 같습니다:
엣지 컴퓨팅: AI 모델은 제조 현장의 가장자리에서 실시간으로 실행되어 생산 라인을 통과하는 개별 부품에 대한 결정을 내려야 합니다.
보안 데이터 인프라: 플랫폼은 보안 및 지적 재산권 보호를 유지하면서 방대한 양의 민감한 제조 데이터를 처리해야 합니다.
모델 관리: 개발부터 배포, 모니터링 및 재훈련에 이르기까지 AI 모델은 여러 시설에 걸쳐 포괄적인 라이프사이클 관리가 필요합니다.: 개발부터 배포, 모니터링 및 재훈련에 이르기까지 AI 모델은 여러 환경에 걸친 포괄적인 라이프사이클 관리가 필요합니다.
자율 운영: 시스템은 최소한의 인적 개입으로 작동해야 하며, 변화하는 조건에 자동으로 적응하고 성능을 지속적으로 개선해야 합니다.
앞으로 바라보기: 연속체로서의 인공지능
PDF 솔루션즈 프레젠테이션의 핵심 통찰은 반도체 테스트를 위한 인공지능이 단일 기술이나 솔루션이 아니라, 제품 수명 주기 전반에 걸쳐 데이터, 모델, 인프라가 함께 작동하는 연속체라는 점이다.
이 접근법은 반도체 제조가 본질적으로 데이터가 풍부한 환경이며, 한 단계에서 내린 결정이 이후 모든 단계에 영향을 미친다는 점을 인식합니다. 전 세계적으로 분산된 공급망에 대한 통합된 시각을 구축함으로써 제조업체는 개별 공정뿐만 아니라 전체 시스템을 최적화할 수 있습니다.
결론결론
반도체 산업이 지속적으로 진화함에 따라, 성공할 기업들은 점점 더 정교해지는 제조 공정 전반에서 복잡성을 관리하고 효율성을 개선하며 품질을 유지하기 위해 AI를 효과적으로 활용할 수 있는 기업들일 것입니다. AI 기반 테스트 플랫폼은 이러한 미래를 향한 중요한 단계로, 제조 공정 전반에 지능이 내재되어 더 탄력적이고 효율적이며 대응력이 뛰어난 공급망을 창출하는 미래를 의미합니다.
변화는 이미 시작되었습니다. 핵심은 AI가 반도체 테스트 분야를 혁신할 것인지가 아니라, 업계가 이러한 새로운 역량을 활용하기 위해 얼마나 신속하게 적응할 수 있느냐입니다. 이러한 변화를 수용할 준비가 된 제조업체에게는 상당한 잠재적 혜택이 있습니다: 비용 절감, 품질 향상, 시장 출시 기간 단축, 그리고 점점 더 복잡해지는 글로벌 공급망을 자신 있게 관리할 수 있는 능력입니다.
이 블로그 게시물은 IMAPS CHIPcon 2025에서 키몬 마이클스 박사가 발표한 "반도체 제조에서의 AI 기반 테스트: 새로운 공급망 오케스트레이션 플랫폼" 발표를 바탕으로 작성되었습니다.