양산 트렌드 모니터링 중 이슈를 발견했을 때의 대응 단계는 일반적으로 다음과 같습니다. 첫 번째로, 문제가 발생한 계측 데이터의 신뢰성을 확인하고, 데이터의 정확성을 검증합니다. 이후, 자공정 문제인지 여부를 판단하기 위해 공정 관점과 장비 관점에서 분석을 진행합니다.

원인 도출 방법으로는 통계적 공정 제어(SPC) 기법을 활용하여 데이터의 변동성을 분석하고, 특정 패턴이나 이상치를 식별하는 것이 포함됩니다. 또한, 공정 흐름도와 장비 로그를 검토하여 문제 발생 시점과 관련된 변수를 파악하는 것도 중요합니다.

장비 관점에서는 장비의 성능, 유지보수 이력, 센서 데이터 등을 분석하여 문제의 원인을 찾습니다. 공정 관점에서는 다양한 파라미터를 고려해야 하므로, 특정 파라미터가 산포의 원인으로 지목되기까지는 여러 조건을 비교하고 실험을 통해 검증하는 과정이 필요합니다. 이 과정에서 각 파라미터의 변화가 결과에 미치는 영향을 분석하고, 최적의 조건을 찾아 양산을 재개하는 방식으로 진행됩니다.

이와 같은 접근 방식을 통해 문제의 원인을 체계적으로 분석하고, 개선 방안을 도출할 수 있습니다.

안녕하세요 멘티님
해당 질문에 대해 답변 드리겠습니다.


보통 유사한 이슈가 발생하는 편이라 정해진 해결 방법이 있습니다.
설비의 문제면 설비팀과 협업을 진행하고 공정의 문제면 스플릿 테스트를 통해 문제점을 찾게됩니다.


도움이 된 답변이라면 채택 부탁드려요!


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결론적으로 말씀하신 내용 중 후자가 맞습니다. 파라미터가 워낙 많기 때문에 전체적으로 후보를 줄이고 다시 여러 조건으로 테스트를 진행합니다. 그리고 회사 자체 내에서 data mining이 잘 되어 있으며, 변수 1 변수 2 변수 3...간의 상관관계도 어느정도 분석이 되어있기 때문에 각 변수들간의 data를 보고 원인을 특정하는데 도움을 받습니다

보통 원인 도출 방법은 이전에 비슷한 이슈가 발생했냐가 가장 큽니다. 이전에 다른 제품에서 비슷한 불량이 발생했다면 그 때의 해결 방식을 모방하여 해결책을 찾습니다.

모니터링 중에 스펙에 맞지 않는 값이 나오거나, 양산설비가 문제가 생기게 되면 먼저 그 step이 해당 공정 부서 귀책이면 먼저 확인하게 됩니다. 그 후에 우리 공정이 아닌 것 같다라고 생각하면 다른 공정에 도움을 요청하거나 PIE쪽에 요청을 하게 되고, 우리 공정인 것 같다고 생각되면 먼저 설비 파라미터 별 압력,온도 등 진행 된 모수에 대하여 분석해서 어떤것이 문제인지 찾고, 공정 문제라면 공정 레시피가 틀어지지는 않았나, 정확히 작동했나 이런것을 찾게 됩니다. 공정 파라미터도 여러개가 아니지만 보통 3개 4개 한번에 틀어지진 않습니다. 보통 1개씩 틀어지는 경ㄱ우가 많습니다.~ 그리고 공정문제라고 생각되면 대조군 비교를 위해 파라미터를 1개2개씩 변경해가며 split하게 됩니다.

안녕하세요. 멘토 흰수염치킨입니다.
양산에서는 정해진 처리 방법이 있어서 재계측을 통해 재현성 검증을 해요
그리고 이슈가 있는게 맞으면 처리방법 정하고 계속 발생하면 원인 분석해서 수율분석하거나 공정 변경하기도 해요
도움이 되었으면 좋겠네요. ^_^

안녕하세요, 지원자님~!

반도체 공정기술 직무에서 양산 중 이슈를 발견하면 체계적으로 분석과 대응이 이루어집니다. 계측 데이터에 산포가 발생한 경우, 말씀하신 대로 자공정 문제인지부터 확인하는 것이 맞아요! 이때 공정 관점과 장비 관점으로 나눠 원인을 분석하게 됩니다.

장비 관점에서는 주요 장비의 로그 데이터를 분석하거나, 센서 값, 장비의 안정성, 혹은 유지보수 이력 등을 체크합니다. 특정 장비에서만 문제가 반복된다면 해당 장비의 부품 상태, 환경 조건, 또는 설정값 등을 확인하면서 원인을 좁혀갑니다.

공정 관점에서는 말씀하신 대로 고려해야 할 파라미터가 많습니다~! 그래서 모든 가능성을 한 번에 결론짓기보다는 데이터 기반으로 접근해요. 우선 산포가 발생한 시점의 공정 조건을 분석하고, 동일한 문제가 반복된 이력을 확인하며 주요 원인 후보를 도출합니다. 이후 Split Run을 통해 각 조건별로 테스트를 진행하고, 가장 안정적이고 품질이 높은 조건을 찾은 뒤 이를 바탕으로 공정을 최적화하거나 양산에 적용합니다.

지원자님께서 말씀하신 것처럼, 문제를 해결하려면 데이터 분석과 논리적인 접근이 핵심이에요! 이렇게 체계적으로 대응하면 문제 해결뿐만 아니라 공정의 안정성과 수율도 함께 개선할 수 있답니다~!

도움이 되셨다면 채택 부탁드려요~ 응원합니다~!

일단 최우선이 되는 부분은 자공정 장비의 communality를 확인해서 문제가 되는 특정설비가 있는지를 확인합니다. 자공정 특정설비가 문제라고 판단이 되면 공정관점에서 레시피상의 특이점이 있는지 확인을 들어가게되는데 개선을 해야될 경우, 언급하신 후자관점에서 진행된다 보시면 되겠습니다.

안녕하세요~

산포가 발생한다면, 해당 산포가 장비별로 갈리는지 계측기 문제인지 확인을 합니다.
가끔 계측기 PM후 산포가 틀리는 경우가 있어서 계측기도 꼭 확인해봐야합니다.

장비 문제라고 파악이 된 경우 더이상 랏이 진행 안되게 down을 시킵니다. 그 후 해당 챔버로 공정 test를 넣어둡니다. 이 공정 test를 통해 rs 나 thk 변화가 있거나 map이 뒤틀린게 보입니다. 가끔가다 안보이는 경우도 있지만요(저는 thinfilm 팀이라 rs thk를 주로 봅니다)

장비관점에서는 Fdc를 확인합니다. 어디에 리크가 났던지, temp가 올라갔던지 여러 파라들을 확인하여 문제를 찾고 그 문제있는 부분을 갈아끼우는 작업을 합니다.

보통 산포가 틀어지면 위와같은 방식으로 진행이되고, 오랫동안 산포 뒤틀린게 이어져와서 수율에 문제가 생겼을 경우에 rcp를 변경하는 평가를 진행하는데, 이때 split vol mass vol 까지 진행하고 수율팀 확인하에 전면을 가게됩니다