램리서치가 반도체 공정 복잡성에 대응하기 위해 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 기술을 강화하고 있다. 수백개에 달하는 공정 상 변수들을 AI를 통해 최적화한다는 목표다. 러셀 도버 램리서치 고객지원사업부 제품라인 및 사업개발 총괄 지난 31일 서울 강남구 코엑스에서 열린 '세미콘 코리아 2024' 미디어 라운드 테이블 행사에서 "(장비 인텔리전스 적용을 통해) 수율 2%, 가용성 2~5%가 증가했다"며 "이를 통해 팹 별로 연간 2000만~5000만달러 수준 비용을 절감할 수 있다"고 말했다. 이어 "대규모 제조 시설의 경우 연간 1억달러에 가까운 개선이 가능하다"고 부연했다.  장비 인텔리전스는 램리서치가 개발한 일종의 AI 솔루션이다. 공정 중 발생한 데이터를 분석해 공정 효율화, 유지 보수 등이 가능하며, 최대 2%에 달하는 수율 개선도 가능하다는 게 회사 측의 설명이다. 장비 인텔리전스는 최신 장비인 센스아이부터 키요365부터 신디온, 세이버 등 다양한 장비에서 활용 가능하다. 장비 인텔리전스는 자체 AI 기능이 탑재된 온툴과 자체 AI 기능이 없는 오프툴로 나뉜다. 대표적인 온툴인 센스아이는 수집된 데이터를 통해 생산효율을 높일 수 있는 ML이 탑재됐다. 식각 장비인 키요365도 온툴의 일종이다. 식각링 등을 교체하는 유지보수를 작업 중단 없이 지원한다. 이날 행사에서 도버 총괄은 고객사 개선 사례를 소개하기도 했다. 그는 "고객사의 엔지니어들이 지난 1년 동안 해결하지 못한 문제가 있었다"며 "이를 램리서치 장비 인텔리전스 도입을 통해 4~6주 만에 문제를 해결했다"고 전했다. 신규 팹에도 빠르게 장비 인텔리전스를 적용할 수 있을 것으로 보인다. 램리서치는 약 1000개의 웨이퍼 데이터가 있으면 장비 인텔리전스 구축이 가능하다고 강조했다. 또, 마더팹과 차일드팹간 데이터 공유 및 분석이 가능하기 때문에, 마더팹이 있는 경우 차일드팹 솔루션 구축은 더욱 빠르게 진행할 수 있다.  솔루션은 현재 국내외 다양한 반도체 기업들의 팹에서 실사용되고 있다. 램리서치가 구체적인 기업명은 언급하지 않았지만, 삼성전자, SK하이닉스 등 기업도 사용 중인 것으로 추정된다.  유덕환 램리서치코리아 상무는 "장비 인텔리전스 도입을 통해 고객사의 인력들은 제한된 시간 내에 더욱 중요한 일에 집중할 수 있으며, 효율성을 개선할 수 있을 것"이라고 밝혔다.

디일렉=노태민 기자 [email protected]
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