웨이퍼의 식각 깊이를 97.9% 이상 추정하는 가상계측을 실현한 반도체 기업

글로벌 반도체 제조 기업은 나노미터 단위의 초정밀 공정에서 웨이퍼 식각 깊이를 정확하게 예측하고 제어하는 것이 중요한 과제였습니다. 그러나 기존의 방식으로는 공정 중 실시간 모니터링이 불가능하고, 공정 완료 후 별도의 계측 과정이 필요해 시간과 비용 손실이 컸습니다. 이에 RTM의 AI 기술을 활용한 가상 계측 시스템을 구축하여 실시간 식각 깊이 예측과 최적 공정 제어를 실현하고자 했습니다.

실시간 공정 모니터링 불가

도입 전에는 공정 과정 중 웨이퍼의 식각 정도를 확인할 수 없었습니다. 공정이 완전히 끝난 후에야 lot 단위로 별도의 계측 장비를 이용하여 결과를 확인할 수 있었습니다. 이로 인해 다음과 같은 문제가 발생했습니다:

• 실시간 품질 관리 불가능
• 공정 이상 발생 시 즉각적인 대응 어려움
• 불필요한 공정 진행으로 인한 자원 낭비
• 계측 과정에서의 추가적인 시간과 비용 소요

핵심 변수 식별 및 제어의 어려움

공정 결과에 영향을 미치는 주요 변수를 정확히 파악하기 어려워, 효율적인 공정 제어가 불가능했습니다. 이는 다음과 같은 문제로 이어졌습니다:

• 제품 품질의 일관성 유지 어려움
• 공정 최적화를 위한 데이터 기반 의사결정 불가능
• 불량률 증가 및 생산성 저하

나노미터 수준 계측의 어려움

반도체 제조 공정에서 나노미터 단위의 식각 깊이 예측은 극도로 어려우며, 물리적 계측 시 많은 비용과 시간이 소요됩니다. 구체적인 문제점은 다음과 같습니다:

• 고가의 정밀 계측 장비 필요
• 계측 과정에서의 샘플 손상 위험
• 전수 검사 불가능으로 인한 품질 보증의 한계
• 계측에 소요되는 시간으로 인한 생산성 저하

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이 프로젝트를 통해 반도체 제조 기업은 나노미터 수준의 초정밀 공정에서 실시간 가상 계측 시스템을 성공적으로 구축했습니다. AI 기반의 예측 모델은 높은 정확도로 식각 깊이를 실시간 예측함으로써, 물리적 계측의 한계를 극복하고 공정 모니터링 능력을 크게 향상시켰습니다.또한, EA 추정 모델을 통해 식별된 핵심 제어 파라미터와 최적 제어 방안은 공정의 안정성과 효율성을 크게 개선했습니다. 이는 불량률 감소와 생산성 향상으로 이어져 기업의 경쟁력 강화에 크게 기여했습니다.이 사례는 AI 기술이 반도체 제조와 같은 초정밀 산업에서도 큰 가치를 창출할 수 있음을 보여주는 대표적인 예입니다. 향후 이러한 가상 계측 기술은 다양한 첨단 제조 분야로 확대 적용될 것으로 기대됩니다.

• 실시간 가상 계측 추정 정확도 97.9% 달성 (오차 범위 5% 이내)
• 21개 지점의 웨이퍼 식각 깊이 실시간 예측 성공
• 핵심 제어 파라미터 식별 및 최적 제어 방안 수립
• 물리적 계측 비용 70% 절감
• 공정 불량률 35% 감소
• 생산성 20% 향상