반도체 제조의 초미세화로 공정 관리의 복잡성이 급격히 증가하며 기존의 관리 방식이 한계에 부딪히고 있다. 이에 따라 데이터 활용성과 공정의 효율성을 극대화하기 위한 새로운 접근이 요구되고 있다. 알티엠은 혁신적인 커스텀 AI 솔루션을 통해 공정 관리의 한계를 극복하고 있다. 특히, 헬스스코어와 다변량 분석 도구를 활용해 센서 데이터를 통합 관리하고 이상 탐지를 실시간으로 수행하며, 불량 발생을 사전에 방지할 수 있는 체계를 제공한다. 본 기사는 알티엠의 솔루션과 이를 통해 반도체 공정 관리가 어떻게 진화하고 있는지 심층 분석한다.
반도체 산업은 점점 더 정밀해지는 공정 기술과 치열한 경쟁 속에서 공정 관리의 효율성을 극대화해야 하는 과제를 안고 있다. 특히, 센서 데이터가 급증하면서 이를 관리하는 범위와 방식에서 한계를 맞고 있다. 기존의 공정 관리 방법론으로는 센서 데이터를 효과적으로 분석하고 대응하기 어려운 상황이 빈번하게 발생한다.
이에 따라 알티엠은 공정 관리의 새로운 표준을 제시하며, 헬스스코어(Health Score)와 같은 AI 기반 솔루션으로 반도체 제조 현장의 난제를 해결하고 있다.
관리 범위와 방식의 한계
반도체 제조 공정은 점차 초미세화되며, 이를 모니터링하고 관리하기 위한 데이터와 센서의 수가 기하급수적으로 증가하고 있다. 이에 따라 관리 범위와 방식의 한계가 주요 문제로 대두된다.
첫 번째로, 소수의 엔지니어가 대량의 설비에서 수천 개의 센서를 관리해야 하는 상황이 발생하면서 효율적인 관리가 어렵다. 센서 데이터는 시계열로 기록되며, 모든 데이터를 세부적으로 검토하고 관리하기에는 물리적 한계가 존재한다. 더구나 대규모 양산 환경에서는 하루 수만 장의 웨이퍼가 생산되며, 그 과정에서 센서 데이터의 실시간 모니터링과 분석이 어려움을 겪고 있다.
두 번째로, 기존의 관리 방식도 한계를 보이고 있다. 단일 센서의 데이터 스펙에 따라 관리가 이루어지는 방식은 공정 결과에 영향을 미칠 가능성이 있는 센서만을 관리하거나, 특정 공정 구간만을 모니터링하는 데 그친다.
이런 접근법은 가성 알람이 자주 발생하거나, 진성 알람이 놓쳐지는 문제를 일으킨다. 가성 알람은 공정에 명확한 영향을 주지 않는 데이터를 경고로 인식해 엔지니어의 시간을 소모하게 하고, 진성 알람은 실제 문제가 발생했음에도 이를 발견하지 못하는 경우로 이어진다. 또한 기존의 공정 관리 툴인 SPC(통계적 공정 관리)와 FDC(결함 탐지 및 분류)는 각각 통계적 접근과 시계열 데이터 접근에 기반하지만, 특정 상황에서 이들 모두 한계를 보이고 있다.
알티엠은 이러한 문제를 해결하기 위해 다변량 분석 기법을 제안한다. 단일 센서 데이터가 아닌, 여러 센서에서 수집된 복합 데이터를 분석해 미세한 이상점을 탐지하고 공정을 개선하는 데 활용한다. 이는 기존의 한계범위를 넘어서는 새로운 관리 방식을 제공하며, 데이터 증가와 공정 복잡성이라는 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 한다.
헬스스코어와 통합 분석
알티엠이 개발한 헬스스코어(Health Score)는 기존 공정 관리 방식의 단점을 보완하고, 센서 데이터를 통합적으로 관리하기 위해 설계된 도구다. 헬스스코어는 수백 개 센서에서 수집된 데이터를 하나의 점수로 통합하여 공정 상태를 직관적으로 파악할 수 있도록 돕는다. 이 점수는 각 공정 단계별 정상 데이터와 비교하여 이상점을 도출하며, 점수가 낮아질 경우 공정 내 문제를 빠르게 식별할 수 있도록 설계되었다.
헬스스코어는 바텀업(Bottom-up) 방식으로 데이터를 분석한다. 이는 개별 센서 데이터에서 시작해 공정 단계별 점수, 웨이퍼 점수로 통합하는 방식이다. 예를 들어, 한 공정에서 압력 데이터가 정상 범위를 벗어났다면, 해당 센서의 점수는 낮게 산출된다. 이후 이 데이터를 기반으로 공정 점수가 계산되며, 전체 웨이퍼에 대한 점수까지 도출된다. 이를 통해 엔지니어는 공정 문제의 발생 위치를 구체적으로 추적할 수 있다.
알티엠의 헬스스코어는 기존 SPC와 FDC에서 놓쳤던 이상점을 보완하며, 공정 관리의 신뢰성을 대폭 향상시킨다.
특히 공정 초기 설정이 중요한데, 헬스스코어는 정상 데이터를 기반으로 공정 레시피와 스테이지별 프로파일을 자동 생성해 각 단계의 목표값과 비교한다. 이를 통해 기존의 정적 관리 방식이 아닌, 동적이고 실시간 대응이 가능한 공정 관리가 가능해졌다. 또한 통계 지식이 부족한 현장 엔지니어들도 단일 점수만으로 공정 상태를 이해하고 대응할 수 있는 점이 큰 장점으로 꼽힌다. 알티엠의 헬스스코어는 이러한 접근으로 공정 효율성과 정확성을 동시에 확보하며, 기존 관리 방식의 한계를 극복했다.
실제 사례와 적용 성과
알티엠 솔루션의 효과는 실제 반도체 제조 현장에서 입증되고 있다. 한 칩 제조사에서는 공정 중 척(Chuck) 온도를 관리하기 위해 SPC를 사용했으나, 평균값만을 기준으로 데이터 변화를 모니터링하면서 중요한 이상점을 놓쳤다. SPC 데이터에서는 온도 변화가 평균값 내에서 유지되는 것처럼 보였으나, 실제로는 공정 초기 단계에서 이상점이 발생해 불량률이 증가했다. 이는 기존 방식으로는 확인할 수 없었던 문제였다.
반면, 알티엠의 헬스스코어는 이 데이터를 기반으로 공정 점수를 실시간으로 산출해 이상점을 조기에 탐지했다. 온도 데이터의 미세한 변화가 점수 하락으로 반영되며, 엔지니어는 이를 즉각적으로 확인하고 대응할 수 있었다. 이를 통해 불량률을 사전에 방지하고 공정 안정성을 확보할 수 있었다.
또 다른 사례로는, 특정 공정의 리크(Leak) 문제를 들 수 있다. 기존 방식에서는 리크를 확인하기 위해 하루에 한 번씩 약 30분~1시간 동안 공정을 중단하고 점검해야 했으나, 알티엠의 솔루션은 이를 실시간으로 자동 탐지하는 기능을 제공했다. 이는 플라즈마의 OES(Optical Emission Spectroscopy) 센서 데이터를 활용하여 공정 중 리크 시그널을 분석하는 방식으로, 별도의 점검 시간이 필요 없었다. 이 결과, 제조사의 생산성이 크게 향상되었으며, 공정 중 발생할 수 있는 손실을 최소화할 수 있었다.
알티엠의 사례는 기존 관리 방식이 가진 한계를 AI 기술로 극복한 대표적인 사례로, 반도체 제조 현장에서 공정 효율성과 품질을 동시에 확보한 성공적인 사례로 평가받고 있다.
커스텀 AI 모델의 가능성
알티엠의 솔루션은 헬스스코어 외에도 다양한 커스텀 AI 모델을 통합적으로 제공할 수 있는 유연성을 가진다. EHM(Equipment Health Manager) 시스템은 공정 환경에 맞춰 AI 모델을 추가하거나 수정할 수 있는 구조를 갖추고 있어, 고객사의 특정 요구사항에 대응하기 용이하다. 예를 들어, 특정 공정에서 발생하는 불량 원인을 분석하기 위한 모델을 별도로 개발하여 추가할 수 있다.
특히, 알티엠의 커스텀 AI 모델은 문제 정의와 데이터 수집 단계에서부터 철저히 설계된다. 이는 공정 데이터를 분석하고, 정상 및 비정상 패턴을 학습해 이상 탐지와 불량 예측을 수행한다. 데이터의 충분성 및 재현 가능성을 기반으로 모델을 설계하며, 이를 통해 높은 정확성과 신뢰도를 보장한다. 초기 PoC(개념 증명) 단계에서 1~2주 이내에 데이터 검증과 모델 개발 가능성을 평가하며, 이후 3개월 이내에 실질적인 적용이 완료된다. 이러한 빠른 실행력은 고객사들로부터 높은 평가를 받고 있다.
대표적인 커스텀 모델로는 리크 탐지 모델이 있다. 이 모델은 공정 중 발생하는 미세한 리크를 실시간으로 탐지하며, 기존 점검 방식의 비효율성을 해결한다. 리크 탐지 모델은 OES 데이터를 분석해, 정상 패턴과 비정상 패턴을 구별하고, 이를 기반으로 이상 발생 시 즉각적인 알람을 제공한다. 이는 기존 방식보다 더 적은 리소스를 사용하면서도 더 높은 정확성을 자랑한다.
알티엠의 커스텀 AI 모델은 공정 관리의 유연성을 극대화하며, 다양한 공정 환경에 맞춰 AI 솔루션을 확장할 수 있는 가능성을 열어준다. 이는 반도체 제조사들이 직면한 복잡한 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 하고 있다.
앞으로의 기대
반도체 제조의 미래는 공정 관리 자동화와 데이터 기반 의사결정에 달려 있다. 알티엠의 커스텀 AI 솔루션은 기존의 공정 관리 한계를 뛰어넘으며, 반도체 산업 전반에 걸쳐 혁신적인 변화를 이끌고 있다. 앞으로 이러한 기술이 더욱 고도화되고 다양한 공정에 적용된다면, 생산성과 품질 향상은 물론, 글로벌 반도체 시장에서의 경쟁력을 더욱 강화할 것으로 기대된다.
헬로티 임근난 기자 |
