반도체 산업은 기술 혁신의 최전선에서 운영되지만, 제조업체들은 생산 수율 향상, 복잡한 공급망 관리, 비용 절감 및 시장 출시 기간 단축이라는 지속적인 압박에 직면해 있다.
기가팹 분에는 무슨 일이 일어날까?
반도체 제조 공정에서 생성되는 데이터의 양은 그 자체로 데이터 세트의 관리 및 정리가 어려운 과제입니다. 기가팹 제조 공정에서 1분 동안 발생하는 데이터는 다음과 같습니다: 웨이퍼 이동 이벤트 75,000건, 센서 측정값 15,000건, 수집된 EUV 데이터 9.6GB, 수집된 장비 데이터 95GB, 레시피 단계 이벤트 360,000건. 
데이터는 인공지능의 기반이다
데이터는 인공지능(AI)이 구축되는 기반입니다. AI 시스템은 방대한 양의 데이터를 분석하고 패턴을 식별하며 예측을 수행함으로써 학습하고 개선합니다. 양질의 데이터가 없다면 AI 시스템은 효과적으로 작동하는 데 한계가 있을 것입니다. 그러나 다양한 유형의 장비와 출처에서 서로 다른 주기로 발생하는 방대한 반도체 제조 데이터를 이해하려면 모든 데이터 요소를 공통 정의와 데이터 표준에 맞춰 정리하고 정렬해야 합니다. 이를 위해서는 전체 반도체 팹 데이터 모델의 맥락에서 데이터 요소가 무엇이며 그들 간의 관계가 무엇인지에 대한 의미론적 정의가 필요합니다.
엑센시오 제조 분석 솔루션
엑센시오 솔루션의 핵심은 제조업체가 제조 데이터를 접근하고 체계화하며 분석할 수 있는 탁월한 정밀도를 제공합니다. 이를 통해 제조업체는 비용 절감, 신제품 출시 가속화, 수율 향상 및 제품 품질 개선을 달성할 수 있습니다. 이 솔루션은 공구 정보, 불량 데이터, 장비 이력, 조립 측정값 및 시스템 수준 인사이트를 포함한 방대한 데이터 수집을 통해 구축된 물리적 제조 공정의 가상 표현인 디지털 트윈을 생성할 수 있습니다. 이러한 정보는 데이터 포인트 간의 복잡한 관계를 포착하는 의미론적 데이터 모델을 통해 구조화됩니다.
반도체 제조 의미론적 데이터 모델이란 무엇인가?
의미론적 데이터 모델은 제조 라이프사이클 전반에 걸쳐 데이터의 완전성과 품질을 보장하는 데 도움이 됩니다. 재료 메타데이터, 결함 데이터, 장비 사용 이력 등의 정보를 통합함으로써 의미론적 모델은 엔지니어와 의사 결정권자가 다음과 같은 작업을 수행할 수 있도록 지원합니다:
- 프로세스 전반에 걸쳐 패턴과 상관관계를 식별하십시오.
- 생산 결과를 더 높은 확신으로 예측하십시오.
- 자원을 최적화할 기회를 발굴하십시오.
이벤트 데이터를 계측 결과와 연계함으로써 제조업체는 솔루션의 다음 기능을 통해 수율이나 품질에 영향을 미치기 전에 문제를 선제적으로 해결할 수 있습니다:
- 포괄적인 제조 라이프사이클 커버리지. 제조 과정의 여러 단계에 걸쳐 종단 간 가시성을 제공함으로써 운영 사일로를 제거합니다. 설계부터 최종 조립에 이르기까지, 그 기능은 지리적으로 분산된 공급망을 아우르며 기업 전반에 걸쳐 효율적인 의사 결정을 가능하게 합니다.
- 고급 분석 및 AI 통합. AI 및 머신러닝(ML) 기능은 복잡한 데이터 세트에서 실행 가능한 인사이트를 추출하여 생산량 증대를 가속화하고, 결함 감지 및 분류를 통한 이상 현상 예방, 장비 활용도 및 유지보수를 위한 예측 분석을 제공합니다.
- 실시간 데이터 수집 및 조직화. 강력한 연결 솔루션은 40,000개 이상의 공정 제어 도구와 55,000개의 팹 장비로부터 방대한 양의 데이터를 실시간으로 수집합니다. 이러한 실시간 접근을 통해 제조업체는 생산 상태를 지속적으로 모니터링하고, 정밀도를 높이기 위한 세분화된 데이터를 확보하며, 공정 조정 시 즉각적이고 효과적인 조치를 취할 수 있습니다.
- 강화된 공급망 추적성. 제조 시설과 기업 자원 계획(ERP) 솔루션과 같은 기업 시스템 간의 원활한 통합을 지원하여 우수한 제품 품질과 변화하는 표준 준수를 실현합니다.
주요 반도체 제조 과제 해결 주요 반도체 제조 과제 해결
이 플랫폼은 반도체 생산에서 가장 시급한 문제점들을 해결하며, 제조사들은 수율과 품질이 개선되었다고 보고합니다. 평균적으로 장치 수율은 최대 10% 향상되고, 저수율 테일은 최대 20% 감소하며, 제품 품질은 백만 개당 1개 미만의 불량 수준에 도달합니다. 업계 평균보다 30% 빠른 수율 상승 속도로 시장 출시 시간을 단축할 수 있습니다.
데이터 기반 분석 플랫폼의 다른 이점은 다음과 같습니다:
- 데이터 사일로를 해소하십시오. 기존 제조 환경은 의사 결정을 저해하는 데이터 사일로로 인해 종종 어려움을 겪습니다. 통합된 의미론적 데이터 모델은 분산된 데이터 소스를 통합하여 팀에게 통합된 통찰력을 제공합니다.
- 장비 가동률 향상. 예측 분석과 실행 가능한 인사이트를 통해 테스트 또는 장비 가동률을 20% 개선할 수 있으며, 이는 운영 낭비를 줄이고 투자 수익률(ROI)을 높이는 결과를 가져옵니다.
- 엔지니어링 효율성 향상. 진단 자동화와 지능형 권장 사항 제공을 통해 엔지니어링 팀은 생산성을 최대 5배까지 높일 수 있으며, 이를 통해 보다 집중된 혁신과 프로세스 개선이 가능해집니다.
실제 영향
해당 플랫폼을 활용하는 제조업체들은 그 효과를 보고하고 있습니다. 한 사례에서 선도적인 파운드리 업체는 결함 탐지 기능을 도입한 후 생산 이상으로 인한 비용이 많이 드는 작업 중단을 20% 줄였습니다. 또 다른 사례에서는 아웃소싱 반도체 조립 및 테스트(OSAT) 업체가 파라메트릭 수율 변동을 15% 감소시켜 납기 단축과 수익성 개선을 달성했습니다.
다른 제조업체들은 고장 감지와 고급 분석을 결합하여 문제 해결 속도를 높임으로써 오경보를 줄이고 생산 문제가 확대되기 전에 해결한다고 설명합니다. 최적화된 도구 활용과 불량품 감소는 생산 공정 전반에 걸쳐 비용 절감으로 이어지며, 대규모로 개선된 제품 품질은 결함 발생을 줄여 고객 신뢰와 충성도를 강화합니다.
2025년 내내 발표될 신규 기능들은 AI 진화를 활용하여 전통적인 데이터 분석에서 딥러닝으로 전환함으로써 더욱 심층적인 통찰력을 제공할 것입니다. 향상된 확장성은 초고용량 생산을 지원하며, 더 빠른 처리 능력과 분석 기반 인터페이스 업그레이드를 통한 사용자 경험 개선을 실현할 것입니다. 동시에 업계 선도 기업들과의 협력을 통해 혁신적인 AI 기반 애플리케이션이 개발될 것입니다.
더 스마트한 데이터 기반 제조 접근법
점점 더 치열해지는 반도체 산업은 제조에 있어 더 스마트하고 데이터 중심의 접근 방식을 요구합니다. PDF 솔루션의 Exensio 솔루션은 최첨단 분석 기술, AI 역량 및 강력한 데이터 통합을 통해 제조업체에게 급변하는 환경에서 탁월한 성과를 내기 위해 필요한 도구를 제공합니다. 이는 전체 생산 라이프사이클에 걸친 가시성을 확보하고 측정 가능한 결과를 제공합니다.
자세한 내용은 다음을 방문해 주십시오:
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