제조 현장은 Industry 4.0을 활용하고 효율성을 극대화하기 위한 패러다임 전환이 필요하다
반도체 칩은 우리 일상생활 전반에 걸쳐 필수적인 요소이며, 현재의 통신, 교육, 제조, 의료, 운송 산업의 기반을 이루고 있다. 알람 시계가 우리를 깨우는 순간부터 좋아하는 프로그램을 스트리밍하면서 휴식을 취하는 순간까지 반도체가 없이는 현대 생활을 상상하기 어렵다.
성능과 비용 요구를 충족하기 위해 반도체 기능과 집적회로(IC)는 무어의 법칙을 따라 발전해 왔다. 즉, IC 제조 기술은 마이크론에서 수백 나노미터, 단일 자릿수 나노미터로 급격히 발전했으며, 앞으로는 옹스트롬(angstroms) 단위로 더욱 미세화될 것으로 예상된다. 이러한 기능 크기 축소는 이러한 고급 정교한 칩을 제조하는 기계의 복잡성도 비례하여 증가시킨다.
페타바이트로 늘어난 제조 데이터
반도체 제조업체들에게는 트랜지스터를 더 작고, 더 빠르고, 더 저렴하게 만드는 데 큰 사업적 인센티브가 있다. 하지만 이를 위해서 더 중요한 고려 사항이 존재한다. 반도체 팹은 대규모로, 경쟁적인 시장 출시 요구를 충족할 만큼 빠른 속도로 반도체 칩을 제조할 수 있는 전문 지식, 장비, 소프트웨어가 필요하다. 예를 들어, 최첨단 팹은 인간 머리카락 한 가닥 너비보다 2,000배 작은 트랜지스터를 분당 수 조 단위로 제조하기 위해 50억 달러 이상의 초기 투자가 필요하다.
제조 과정에서 이러한 팹은 매년 수십 페타바이트 규모의 데이터를 생성한다. 이 데이터는 수십만 개의 고유한 센서에서 실시간으로 수집되어, 최첨단 노드에서 칩 제조와 관련된 정보를 공유한다. 이 방대한 데이터 스트림은 몇 초 만에 실시간으로 모니터링 및 분석되어 팹이 최대 효율성을 달성하도록 인사이트를 제공해야 한다.
기존의 제조 공정 모니터링 및 제어 기술은 이러한 페타바이트 규모의 데이터를 통합할 수 있는 규모로 확장되지 못하고 있다. 과거에는 제조 및 반도체 엔지니어 팀이 지속적으로 생산성을 높이고, 모든 문제를 해결하고, 다음 공정 노드를 생산하는 방법을 고안해야 했다. 팹은 최대의 팹 효율성을 달성하기 위해 현대 소프트웨어 솔루션에서 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 힘과 함께 제4차 산업혁명을 활용하는 패러다임 전환이 필요하다.
제4차 산업혁명, 클라우드, 소프트웨어 솔루션의 필요성
제4차 산업혁명의 비전은 제조 부문을 디지털화하고 제조 과정에 내재된 방대한 데이터를 활용하여 더욱 효율적으로 만드는 것이다. 이는 고급 제조 칩 팹의 요구와 완벽하게 일치한다. 최신 AI 및 ML 기술을 갖춘 소프트웨어 솔루션은 자동 데이터 분석을 가능하게 하고, 의사 결정에서 엔지니어의 지식과 경험을 보완하며, 팹에게 잠재적인 공정 및 수율 문제를 알려준다.
또한 팹은 최근 클라우드 산업화로부터 이익을 얻을 수 있다. 이를 통해 여러 팹을 연결하여 학습을 더욱 공유하고 여러 팹에서 전체적인 프로세스를 향상할 수 있다. 효과적으로 사용되면 클라우드에 호스팅된 소프트웨어와 데이터는 분석 및 최적화에 사용할 적절한 데이터를 정렬하고 찾아내 핵산 시간을 크게 줄이고 전체 공급망을 중단으로부터 보호하며 기업이 지속 가능성 의무를 준수하도록 돕고, 궁극적으로 경쟁에서 앞서 나갈 수 있도록 한다.
최근 들어 반도체칩 디자인부터 램프업 및 대량 생산까지 AI 기술을 활용하는 포괄적인 솔루션 제품군들이 출현하고 있어 주목된다. 이러한 솔루션은 IC 설계 및 마스크 합성부터 공정 및 테스트 및 공정 제어에 이르기까지 칩 제조 프로세스에 대한 특화된 전문 지식을 함께 제공한다. 반도체 산업은 제조 및 공정 개발에 대한 지속적으로 증가하는 요구를 충족하기 위해 이러한 강력한 소프트웨어 솔루션을 요구하고 있는 것이다.
스마트 제조 기술은 차세대 반도체 칩 개발을 가속화하고, 팹의 효율성을 높이고, 제조 비용을 절감하는 데 중요한 역할을 할 것이다. AI 및 ML과 같은 제4차 산업혁명의 기술을 활용하는 소프트웨어 솔루션은 팹이 방대한 제조 데이터를 효과적으로 관리하고, 잠재적인 문제를 조기에 식별하고, 생산성을 향상시킬 수 있도록 돕는다.
