반도체 단위공정에서 파라미터 간의 trade-off를 관리하기 위해서는 여러 가지 접근 방법이 있습니다. 일반적으로는 다음과 같은 단계로 최적점을 찾을 수 있습니다.

1. 모델링: 각 파라미터가 THK와 uniformity에 미치는 영향을 수학적으로 모델링합니다. 이를 통해 각 파라미터의 변화가 다른 파라미터에 미치는 영향을 정량적으로 분석할 수 있습니다.

2. 실험 설계: 다양한 파라미터 조합을 실험하여 데이터를 수집합니다. 이 과정에서 통계적 방법을 활용하여 실험의 효율성을 높이고, 결과의 신뢰성을 확보할 수 있습니다.

3. 다변량 분석: 수집된 데이터를 바탕으로 다변량 분석 기법을 적용하여 각 파라미터 간의 상관관계를 파악합니다. 이 과정에서 R-제곱 값과 같은 지표를 통해 모델의 적합성을 평가할 수 있습니다.

4. 최적화 알고리즘: 파라미터 간의 trade-off를 고려하여 최적화 알고리즘을 적용합니다. 예를 들어, 유전자 알고리즘, 입자 군집 최적화(PSO) 등의 방법을 사용하여 최적의 파라미터 조합을 찾을 수 있습니다.

5. 시뮬레이션: 최적화된 파라미터 조합을 바탕으로 시뮬레이션을 진행하여 실제 공정에서의 성능을 예측합니다. 이를 통해 이론적인 최적점이 실제 공정에서도 유효한지를 검증할 수 있습니다.

6. 피드백 및 조정: 실제 공정에서의 결과를 바탕으로 피드백을 받고, 필요시 파라미터 조합을 조정하여 최적점을 지속적으로 개선합니다.

이러한 과정을 통해 파라미터 간의 trade-off를 효과적으로 관리하고 최적점을 찾을 수 있습니다.

안녕하세요

일반적으로 반도체 공정에서는 target 값이 있습니다

그 target값의 오차 범위 내에 값이 나오면 일반적으로

문제가 없으며, 최적 점의 경우 두가지 파라를
조율해서 찾습니다

단순히 thk, unif. 뿐만 아니라 수율 품질, 공정 진행 TAT, 앞뒤 공정과의 상호관계 등 다양한 관점에서 최적점을 찾을 수 있습니다. 그러다보면 아이러니하게도 오히려 unif.가 안좋아지는 방향으로 갈 때도 있기도 합니다. 걸 어떻게 판단하는지, 그리고 그 결과가 어떻게 나오는지 분석하는게 엔지니어의 역량이고 그 기업의 역량이라고도 볼 수 있습니다.

파라미터간 교차점, 접점을 찾는게 가장 일반적인 방법입니다. 둘다를 완벽하게 만족시킬순 없죠. 실제 현업에서 이런 케이스들은 상당히 많습니다. 대표적인게 수율과 생산성의 딜레마입니다. 어쨋든 최적의 합치점, 타협점을 찾는 거라 보시면 되겠습니다.

안녕하세요 멘티님
해당 질문에 대해 답변 드리겠습니다.


정해진 타겟값내에서 원하는 파라미터를 최적으로 맞춥니다.
trade off관계에 있는 파라미터중에 우선순위가 어느정도는 정해져있어서 이를 기준으로 맞춥니다.


도움이 된 답변이라면 채택 부탁드려요!


취업에 성공하시길 바랍니다!

안녕하세요 멘티님
둘다 중간점을 찾아 최적의 결과를 내는 조건으로 설정합니다.
멘티님의 취업에 좋은 결과 있길 바랄게요~