스마트폰의 광범위한 보급부터 AI, 5G 및 자율주행 자동차의 부상에 이르기까지 전 세계가 디지털로 연결된 시대로 더 깊이 들어가고 있다는 신호는 분명합니다. 그리고 반도체는 이 모든 기술을 뒷받침합니다.

디지털 인프라의 급속한 성장을 고려할 때 반도체를 제조하는 회사(디지털 에코시스템의 기본 수준에 있는 회사)가 끊임없이 진화하는 일련의 경쟁 과제에 직면하는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 일부는 칩 성능 개선에 대한 끊임없는 압력과 같이 매우 친숙한 것입니다. 그러나 오늘날 칩 제조업체는 설계부터 시작하여 자체적으로 따르는 프로세스와 관련하여 변화하는 경쟁 요구 사항을 탐색해야 합니다.

칩 제조 분야에서 패키징, 즉 반도체 부품을 반도체 소자에 결합하는 방법은 항상 기본이었습니다. 그러나 오늘날 패키징 문제는 비용은 말할 것도 없고 칩의 성능과 기능에 영향을 미치는 핵심 차별화 요소가 되었습니다.

그렇다면 프로세스에는 어떤 의미일까요? 패키징 구조가 갈수록 복잡해지면서 개발부터 프로토타입 제작, 테스트에 이르는 전체 주기가 상당히 길어졌습니다. 제조 과정에서 설계부터 완제품까지 100개 이상의 매개변수에 대한 매우 상세한 지침 세트가 필요하며 오류의 여지가 거의 또는 전혀 없습니다.

기존 방법에서 칩 제조업체는 최적의 "레시피"를 식별하기 위해 일련의 점진적 조정을 수행해야 했습니다. 이 방정식에서 '요리사'(개발 엔지니어)의 막대한 부담 외에도 이 시행착오 접근 방식의 부작용으로 폐기물이 증가하고 생산량이 줄었습니다.

레시피 공식의 시행착오를 최소화하여 개발 주기를 최대

30%

단축

데이터 기반 최적화를 통해 반도체 제조업체 고객의 장비 유지보수 비용 최대

50%

절감

Panasonic Connect와 같은 회사는 프로세스 자동화 사업부를 통해 반도체 제조업체가 이러한 프로세스 문제를 해결하고 생산 프로세스를 최적화하며 고품질의 제품을 제공할 수 있도록 지원합니다. 30년 동안 칩 제조업체에 특수 생산 장비를 제공해 온 실적을 바탕으로 Panasonic은 새로운 반도체 패키징 트렌드에 적응하도록 지원하는 최고의 위치에 있었습니다.

특히 반도체 공정 사업 그룹의 책임자인 Mitsuru Hiroshima는 장비 솔루션에 고급 분석을 통합하여 제조 고객을 위해 진정으로 획기적인 결과를 실현할 수 있는 기회라고 말했습니다. Hiroshima는 "우리 비전의 핵심은 딥 러닝과 자동화의 결합이 설계 및 제조 운영을 완전히 새로운 수준의 최적화로 끌어올릴 수 있다는 아이디어였습니다."라고 말합니다.

2019년 당시 Hiroshima와 그의 팀은 이 비전을 실현하여 시장에 출시할 수 있는 구체적인 솔루션으로 전환하려면 회사가 핵심 장비 역량을 강화해야 한다는 것을 알고 있었습니다. Hiroshima는 "우리는 AI와 딥 러닝 등의 분야에서 고급 분석 기술 포트폴리오와 함께 심층적인 산업 프로세스 전문성을 제공할 수 있는 [공급업체]와 협력하기를 원했습니다."라고 말하면서, "IBM은 이 두 가지 핵심적인 분야에서 장점을 활용할 수 있는 유일한 공급업체로 두각을 나타냈습니다."라고 덧붙입니다.

컴퓨터로 작업 중인 Panasonic 기술자

머신 러닝 알고리즘과 최적의 레시피

IBM의 프로젝트 팀에는 IBM Research®의 AI 및 딥러닝 전문가와 IBM Consulting™의 프로세스 전문가와 업계 컨설턴트가 포함되었습니다. IBM과 Panasonic 팀은 처음 몇 달 동안 집중적으로 협력하면서 솔루션 기회를 식별하고 개선했습니다. IBM은 IBM Garage™ 방법론을 적용하여 IT 및 운영 인력을 반복적이고 영향력이 큰 협업에 참여시켜 협업 분위기를 조성하고 전반적인 목표를 결정하며 공동으로 솔루션을 개발했습니다.

가치 실현 시간 단축을 위한 과제와 평가를 기반으로 공통 팀은 Panasonic의 첫 번째 스마트 공장 제품으로 부상한 두 가지 공정 제어 솔루션을 공동으로 정의했습니다. 첫 번째 솔루션은 레시피 생성을 완전히 자동화하여 고급 플라즈마 다이서를 구축하는 것이었습니다.

생산 중인 Panasonic 실리콘 웨이퍼 기계

플라즈마 패키징은 마술과 같습니다. 올바른 플라즈마 레시피를 찾으려는 엔지니어에게 있어 최종적인 결과물은 정밀 절단 패턴이 있는 웨이퍼입니다. 이는 진공 압력 및 전력, 전자 에너지, 이온 에너지 및 가스 등과 같은 변수를 올바르게 조합하는 결정을 내리는 것을 의미합니다.

개념 증명 솔루션을 개발하기 위해 IBM Research 팀은 수많은 계산을 통해 엔지니어가 최적의 변수 조합을 신속하게 도출할 수 있게 하는 딥러닝 알고리즘을 개발했습니다. Hiroshima는 "엔지니어들은 직관이나 시행착오에 의존하는 대신 [IBM Consulting에서 설계한] 직관적이고 시각적인 인터페이스를 사용하여 프로세스를 단 몇 초 만에 정확하게 시뮬레이션할 수 있습니다."라고 설명합니다.

팀이 공동 개발한 두 번째 개념 증명은 스마트한 데이터 기반 유지보수 방식을 통해 플라즈마 세정기 기계 성능을 최적화해야 하는 고충을 해소했습니다. Hiroshima는 "플라즈마 세정 애플리케이션은 고급 연산을 사용하여 세정 및 유지보수를 수행할 최적의 시간을 식별합니다."라고 말하면서, "너무 이르면 불필요한 비용이 발생하고 너무 늦이면 품질이 저하되거나 기계 고장이 발생할 수 있습니다."라고 덧붙입니다.

다이싱 솔루션과 마찬가지로 기계 상태 애플리케이션은 IBM Research에서 개발한 알고리즘을 기반으로 합니다. 기계 장착 센서의 데이터를 사용하여 애플리케이션은 기계 작동 효율성의 변화를 다양한 기계 부품의 조건과 연계시킵니다. Hiroshima 씨는 매우 직관적이고 시각적인 출력은 업무가 과중한 기술자를 위한 위시리스트와 같다고 말합니다. "공장 현장의 기술자들은 여러 플라즈마 게정기 중 하나가 최적화되지 않은 수준으로 작동하고 있으며 전극의 먼지가 가장 큰 원인이라는 경고를 받고 있습니다."라고 말하면서, "이러한 인사이트를 통해 기술자는 고품질을 유지하고 생산 중단을 최소화하는 시정 조치를 취할 수 있습니다."라고 덧붙입니다.

자율 공장 생산으로의 전환 여정

프로세스 자동화 사업부의 제품 마케팅 책임자이자 개발 활동의 핵심 인물인 Hiroshi Benno에게 두 애플리케이션은 모두 생산 현장에 구현된 강력한 분석 기능이 어떻게 칩 설계 및 제조 방식을 혁신할 수 있는지 보여줍니다. Benno는 "엄격한 조건에서 실행한 테스트와 시뮬레이션 결과에서 플라즈마 절단 솔루션은 개발 주기를 30%까지 단축했습니다."라고 말하면서, "단축된 주기는 AI 기반 분석을 통해 엔지니어가 최적의 플라즈마 레시피를 공식화할 때 많은 시행착오를 우회할 수 있는 방법을 설명합니다."라고 덧붙입니다. 무엇보다 AI 기반 최적화는 프로세스에서 발생하는 낭비도 크게 줄였습니다.

Panasonic의 플라즈마 세정기 애플리케이션은 의도한 대로 머신러닝 인사이트가 장비 유지보수 결정에 대해 완전히 새로운 데이터 기반 접근 방식의 기반을 어떻게 제공하는지 보여주었습니다. 애플리케이션을 테스트한 결과 불필요한 유지보수 감소, 사전 예방적 부품 주문 및 기계 가동 중단 감소를 통해 제조 고객의 유지보수 비용을 50%까지 절감할 수 있는 잠재력이 있음을 입증했습니다.

Panasonic이 이러한 새로운 솔루션의 시장 출시를 준비함에 따라 이러한 지표는 반도체 생산 현장의 AI가 이제 설계 및 생산을 최적화할 준비가 되었다는 강력한 메시지를 담고 있습니다. 그리고 이러한 관행을 도입함으로써 칩 제조업체는 오늘날과 같이 경쟁이 치열한 글로벌 시장의 증가하는 요구사항을 효과적으로 충족할 수 있게 되었습니다.

Hiroshima에 따르면 Panasonic은 지금까지 IBM과 협력하면서 장기적 비전을 향해 나아가는 길을 결정했습니다. Hiroshima는 "에지에서 개별 기계의 상태 데이터를 분석하여 기계가 최적의 조건에서 작동할 수 있도록 자율 제조 장비의 기반을 마련했습니다."라고 말하면서, 다음과 같이 덧붙입니다. "이러한 발전의 다음 단계는 클라우드에서 여러 기계를 통합하여 공장 전체에서 자율 제조를 가능하게 하는 것입니다. 자율 공장과 같이 고도로 자율화된 기계 그룹은 우리가 추구하는 궁극적인 지원 형태입니다. 이처럼 기업의 경계를 초월한 IBM과의 협업 덕분에 우리는 그 방향으로 힘찬 발걸음을 내딛을 수 있습니다. 우리는 기존의 아이디어와 프로세스를 넘어 혁신할 것입니다."

Panasonic Connect 로고

Panasonic Connect 정보

일본 오사카에 본사를 두고 있는 Panasonic Connect(ibm.com 외부 링크)는 디지털 혁신에 주력하는 Panasonic Holdings Corporation의 사업부입니다. 회사의 공정 자동화 사업부는 전 세계 제조 고객에게 장비, 소프트웨어 및 서비스를 제공합니다.

솔루션 구성요소

IBM Consulting™
IBM Research®

© Copyright IBM Corporation 2022. IBM Corporation, New Orchard Road, Armonk, NY 10504

미국에서 제작, 2022년 10월.

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