Q. 공정기술 양산기술 엔지니어분들 불량원인 판단할때

답변 7

• 탁

  탁기사삼성전자

  코사장 ∙ 채택률 77% ∙

  회사

  일치

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  채택된 답변

  논문은 발생 trace기작 원류분석이나 이런거 깊게볼때 참고하고 ai는 defect찾거나 이런건 아직 빈약하다고봅니다. 또 가동률이 떨어저서 재공이 쌓이더라도 주기적인 pm은 꼭해야하므로 진행합니다. 플라즈마는 챔버별로 몇주 몇달 이런 챔버주기가 있고 진공다시잡고 평가하고 해야하므로 시간이 꽤 걸립니다 ㅜ pm은 노즐이나 챔버등등 주기다시잡고 깊게하는더면 clean은 그저 에탄올로 닦고 그런 느낌이에욜

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  댓글 2

  스

  스카이오너님

  작성자

  2026.08.27

  그럼 에치 과정에서 불량이 발생했다면 어떤 순서로 대응하는게 현실적인가요? 어떤 거부터 확인해야 하나요?

  탁

  탁기사삼성전자

  2026.08.27

  @스카이오너님 보통 그 동일제품 다 뜯어보고 챔버가 뒤틀리진않았는지 온도배기압력 등등 설비컨디션확인과 공정적인 관점에서 균일도가 뒤틀리지않았는지 왜 더깎였는지 이런걸 찾고 그 후에 앞뒤로 보게됩니다 다른공정영향성 ㅎ

• P

  PRO액티브현대트랜시스

  코부사장 ∙ 채택률 100%

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  네, 이건 현장에서 공정 엔지니어가 문제를 어떻게 좁혀가는지를 이해하면 훨씬 쉬워집니다. 먼저 1번부터 말씀드리면 경험이 적은 엔지니어가 AI나 논문을 참고하는 것은 충분히 가능합니다. 다만 실제 양산에서는 논문이나 AI가 원인을 바로 알려주는 것이 아니라, 사내 이력 데이터와 FDC, SPC, 설비 로그, PM 이력, Recipe 변경 이력, 이전 유사 Defect 사례 등을 먼저 보고 원인 후보를 좁힌 뒤 외부 자료를 참고하는 방식이 더 일반적입니다. 예를 들어 Etch에서 Particle Defect가 증가했다면 “plasma etch particle defect chamber wall polymer flaking”, “etch chamber particle root cause focus ring”, “plasma etch chamber condition process drift”처럼 Defect 현상과 공정, 원인 후보를 조합해서 검색하는 것이 좋습니다. 논문 검색은 Google Scholar, IEEE Xplore, ScienceDirect, Springer, ACS, SPIE 등을 사용할 수 있고, 반도체 공정에서는 특허도 상당히 유용합니다. 실제로 Etch에서는 챔버 벽에 부산물이 축적되면서 박리되어 Particle이 발생하거나, 챔버 상태 변화가 CD나 Selectivity 같은 공정 결과에 영향을 줄 수 있다는 연구가 있습니다. 2번의 경우 PM은 단순히 “문제가 생겼으니까 무조건 한다”가 아닙니다. PM으로 장비를 멈추면 생산량이 감소하기 때문에 PM으로 얻는 수율 및 장비 안정성 개선 효과와 Down Time에 따른 생산 손실을 비교해야 합니다. 예를 들어 Particle이나 CD 변동이 Spec에 근접하거나 이미 Defect가 증가하는 추세가 보이고, 데이터 분석 결과 챔버 내부의 Polymer 축적이나 부품 열화가 원인으로 의심된다면 아직 완전히 고장 나지 않았더라도 계획보다 앞당겨 PM을 할 수 있습니다. 반대로 단순한 일시적 이상이라면 Recipe나 장비 Parameter를 조정하거나 Chamber Clean, 부품 교체 등 더 작은 조치로 해결할 수도 있습니다. 결국 핵심은 “장비를 얼마나 오래 돌릴 수 있느냐”가 아니라 “추가로 장비를 돌렸을 때 발생할 수 있는 수율 손실과 PM에 따른 생산 손실 중 무엇이 더 큰가”입니다. 3번에서 Plasma Etch의 PM 주기를 정할 때는 단순히 “몇 일마다”라고 정하는 것보다 장비와 공정의 특성에 따라 MTBC, 즉 Mean Time Between Clean 또는 Wafer Count 같은 기준을 많이 활용합니다. 특히 챔버 내부에 Etch 부산물이나 Polymer가 계속 쌓이기 때문에 처리한 Wafer 수가 증가할수록 Chamber Condition이 변하고, 어느 수준 이상에서는 Particle이나 공정 Drift가 발생할 가능성이 커집니다. 그래서 특정 Wafer 수마다 Clean을 수행하거나 Particle Count, CD, Etch Rate, Pressure, RF 관련 Parameter, OES 등의 데이터를 보고 주기를 최적화할 수 있습니다. 실제 연구에서도 챔버 상태가 변하면서 주기적인 Wet Clean이 필요하고, Clean 이후에는 Seasoning을 통해 다시 안정적인 Chamber Condition을 만들어야 한다고 설명합니다. 즉 PM 주기는 “1000장마다 무조건” 같은 고정값이라기보다 Wafer Count + Defect Trend + 공정 Parameter Drift + 부품 수명 + 과거 PM 이력을 종합해서 정한다고 이해하면 좋습니다.

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• 

  합격 메이트삼성전자

  코부사장 ∙ 채택률 77% ∙

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  일치

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  멘티님. 안녕하세요. ​공정 내 불량 원인을 분석할 때는 논문이나 외부 검색보다는 회사 내부의 사내 데이터베이스, 과거 이슈 이력, FDC 수치, 파티클 트래킹 데이터를 최우선으로 활용합니다. 학술 논문은 주로 기술 선행 연구나 근본적인 공정 메커니즘을 파악할 때 IEEE, ScienceDirect 등을 참고하며, 실무 트러블슈팅 상황에서는 내부 데이터와 장비 파라미터 분석이 핵심입니다. ​PM은 불량이 연속 발생하여 수율 저하 위험이 크거나 설비 이상으로 챔버 내 오염이 심각할 때 가동률 하락을 감수하고 진행하며, 플라즈마 에치 공정의 PM 주기는 RF On Time, 처리된 웨이퍼 매수, 파티클 수치 등을 종합 기준으로 결정합니다. 단순 챔버 Clean은 가스나 플라즈마로 내부 부산물을 제거하는 주기적인 정비 과정인 반면, PM은 부품 교체와 오버홀 및 Clean 작업 전체를 포함하는 종합적인 예방 보수 작업입니다. ​응원하겠습니다.

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• 흰

  흰수염치킨삼성전자

  코전무 ∙ 채택률 57% ∙

  회사

  직무

  일치

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  안녕하세요. 멘토 흰수염치킨입니다. 1)회사내에 허락된 AI선에선 이용할 수 있어요 그래도 보통은 이미 레퍼런스가 있으니까 그걸 참고하죠 2)이건 정해진 문제가 없어요 공정에 영향을 줄 정도면 PM 해야돼요 3)내부 파츠 주기가 정해져있어요 도움이 되었으면 좋겠네요. ^_^

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• 멘

  멘토 호날도KT

  코전무 ∙ 채택률 59%

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  ● 채택 부탁드립니다 ● 실제 불량 분석에서는 논문이나 AI보다 사내 공정 이력과 장비 로그, 계측 데이터, 과거 불량 사례를 먼저 봅니다. 웨이퍼 맵과 공정 조건 변화를 비교하며 원인 공정을 좁히고 필요하면 논문이나 장비사 자료를 참고합니다. 논문은 Google Scholar나 IEEE 등에서 공정명과 defect 유형을 조합해 찾아볼 수 있습니다. PM은 단순히 이상이 생길 때만 하는 것이 아니라 예방정비 개념이 큽니다. 장비별 누적 가동시간이나 웨이퍼 처리량을 기준으로 정기적으로 진행하며 이상징후가 크면 계획보다 앞당기기도 합니다. 에치 장비 역시 처리 매수와 RF 사용시간, 챔버 내부 부산물 축적, 공정 안정성 등을 고려해 PM 주기를 관리합니다. 챔버 clean은 챔버 내부의 폴리머와 부산물 등을 제거해 공정 상태를 회복하는 작업에 가깝고 PM은 부품 점검과 교체, 세정, 장비 상태 확인 등을 포함하는 더 넓은 예방정비 개념으로 이해하시면 좋습니다.

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• 다

  다할수있습니다큐비앤맘

  코상무 ∙ 채택률 54%

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  조금이라도 도움이 되셨다면 채택 부탁드립니다 ~~~~ 실제 불량 분석은 논문이나 AI보다 사내 축적 데이터와 장비 로그, 공정 이력, 불량 이미지, 선배 엔지니어의 경험 등을 우선 활용하는 경우가 많습니다. 논문은 원리를 이해하거나 새로운 현상을 검토할 때 보조적으로 활용할 수 있으며 Google Scholar나 IEEE 등의 자료를 참고할 수 있습니다. PM은 단순히 이상이 생겼을 때만 하는 것이 아니라 누적 가동시간이나 Wafer 처리량, 부품 수명과 공정 데이터 변화 등을 기준으로 예방적으로 진행합니다. 수율이나 안전에 영향을 줄 가능성이 커지면 가동률 손실을 감수하고도 PM이 필요할 수 있습니다. 특히 Etch 장비는 챔버 내부 부산물 누적과 공정 안정성, Particle 변화 등을 고려해 관리하며 구체적인 주기는 장비와 공정마다 다릅니다. Chamber Clean은 챔버 내부의 오염과 부산물을 제거하는 작업에 가깝고 PM은 세정뿐 아니라 소모품 교체와 점검, 재조립 및 이후 장비 상태 확인까지 포함하는 더 넓은 개념으로 이해하시면 좋습니다.

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  취뽀도우미입니다대구교통공사

  코이사 ∙ 채택률 95%

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  공정에서 불량이 발생하면 원인을 찾는 과정이 매우 복잡하고 까다롭습니다. 신입 엔지니어의 경우 사내에 축적된 유사 이력 데이터와 트러블슈팅 가이드를 가장 우선적으로 참고하며 최근에는 인공지능 기반의 분석 툴이나 통계적 기법도 적극적으로 활용하는 추세입니다. 학술 논문의 경우 구글 스칼라나 사이언스다이렉트 같은 플랫폼에서 특정 결함 메커니즘이나 식각 부산물 같은 키워드를 조합하여 검색하며 이론적 배경을 이해하고 가설을 세우는 데 도움을 받습니다. 라인 가동률은 생산량과 직결되므로 매우 중요하지만 특정 상황에서는 과감하게 장비를 정지하고 PM을 진행합니다. 예를 들어 수율이 급격히 떨어지거나 파티클 수준이 관리 한계를 초과하는 경우, 혹은 동일한 불량이 반복적으로 발생하여 제품 신뢰성에 심각한 영향을 줄 우려가 있을 때는 가동률 손실을 감수하고서라도 조치를 취합니다. 플라즈마를 이용한 식각 공정에서 PM 주기는 주로 누적 가동 시간, 처리한 웨이퍼의 장수, 그리고 챔버 내부의 파티클 카운트나 공정 압력 변화 같은 상태 지표를 종합적으로 고려하여 결정합니다. 단순 챔버 클린은 웨이퍼 가공 과정에서 쌓인 부산물을 제거하여 공정 재현성을 유지하는 상대적으로 가벼운 주기적 유지보수 작업인 반면, PM은 소모성 부품의 교체와 정밀 세정 및 캘리브레이션까지 포함하는 보다 포괄적이고 큰 규모의 정비 작업을 의미합니다.

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