공정 최적화: 제조 공정의 변동 방지
반도체 생산 공정을 최적화하는 것은 yield을 높이는 데 중요한 요소입니다. 프로세스 매개변수와 프로세스를 분석하고 최적화하여 효율성과 yield을 높일 수 있습니다. 기계 수준의 공정 매개변수에는 온도, 압력, 노출, 에칭 시간 등이 포함됩니다. 여기서 데이터 분석과 인공 지능은 프로세스를 개선하고 결과를 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.
데이터 분석 및 지속적인 개선
생산 데이터 분석과 지속적인 개선은 장기적으로 yield을 높이는 데 필수적인 단계입니다. 예를 들어, 기업은 기계 학습과 같은 데이터 분석 도구를 사용하여 패턴과 추세를 식별하고 비효율적인 프로세스나 품질 문제를 제거할 수 있습니다. 인공지능은 대규모 데이터베이스를 기반으로 가능한 편차를 감지하기 때문에 최고의 도우미입니다. 이를 바탕으로 예측 품질, 즉 예측 가능한 제품 품질을 달성할 수 있는 개선 조치를 구체적으로 구현할 수 있습니다.
최적의 반도체 취급을 위한 예방적 유지보수 및 기계 교정
생산 시스템의 상태와 정밀도도 중요한 역할을 합니다. 예를 들어 포토리소그래피 시스템, 화학 기상 증착용 CVD 시스템, 에칭 시스템 등의 상태가 양호한가요? 고장을 방지하고 yield을 높이려면 생산 시스템의 적시 유지 관리, 서비스 및 교정이 필수적입니다. 여기서도 인공 지능이 히스테리시스 창에서 매개변수의 편차를 정확하게 등록하여 예측 유지 관리를 가능하게 하기 때문에 점점 더 중요해지고 있습니다.
직원 훈련 및 추가 교육
직원들은 또한 반도체 제조의 생산성을 높이는 데 중요한 역할을 합니다. 정기적인 교육과 추가 교육은 프로세스에 대한 이해를 심화하고, 최적화 가능성을 식별하며, 보다 효과적인 솔루션을 찾는 데 도움이 될 수 있습니다.
반도체 생산에는 클린룸 조건이 필요합니다.
가장 작은 입자나 오염물질도 출력에 영향을 미칠 수 있으므로 반도체 생산은 클린룸 등급 ISO 1~ISO 5의 공간에서 이루어집니다. 온도, 공기질, 입자 오염 및 습도의 제어와 클린룸에 적합한 제품 포트폴리오가 필수적입니다. 효과적인 클린룸 프로토콜, 환기 및 여과 시스템의 정기적인 유지 관리, 클린룸 행동에 대한 직원 교육이 필요합니다.
원자재의 품질
사용되는 원자재, 특히 실리콘 웨이퍼의 품질은 생산 yield에 매우 중요합니다. 오염이나 결함으로 인해 오류가 발생하고 불량률이 높아질 수 있습니다. 따라서 재료의 품질 관리가 절대적으로 필요합니다.
결론
반도체 생산의 yield을 높이려면 기술적 측면과 조직적 측면을 모두 고려하는 전체적인 접근 방식이 필요합니다. 예를 들어, 원자재 품질 보장, 생산 공정 최적화, 직원 교육, 예방 유지보수 및 인공 지능을 사용한 데이터 분석을 통해 반도체에서 얻은 기능성 칩의 생산량을 극대화하고 yield을 크게 높일 수 있습니다. 지속적인 개선 문화는 장기적인 성공의 열쇠입니다.
