SK하이닉스가 반도체 공장 완전 자동화를 위해 장비업체의 소프트웨어 기술 고도화가 중요하다고 밝혔다. 수율 향상과 비용 감소에 필요한 예측 솔루션을 위한 협업이 필요하다고 강조했다.
3일 세미콘코리아 콘퍼런스에서 정유인 SK하이닉스 TL은 "SK하이닉스 300mm 웨이퍼 팹 자동화는 3~4단계 수준"이라며 "5단계에 근접하기 위해선 장비업계와 학계 등과의 협업이 필요하다"고 말했다.
자동화 공정 단계는 1~5단계로 평가된다. 숫자가 높을수록 자동화 단계 수준이 높다. 5단계는 완전 자동화가 이뤄진 상태를 의미한다. 정 TL에 따르면, 대부분 최신 반도체 팹은 3~4단계 수준의 자동화를 구축하고 있다. 많은 업무가 자동으로 수행돼 사람이 팹 내 모든 상황을 모니터링할 필요가 없다. 수율이나 생산성 등 결괏값은 사람이 작업한 것과 비슷하거나 높은 수준이다. 정 TL은 "SK하이닉스는 최근 5단계 자동화를 목표로 미세한 프로세스까지 자동화하고 지능화하는 방향으로 공정을 발전시키고 있다"고 말했다.
정 TL은 스마트 팹 고도화를 위한 최종 과제는 '예측'이라고 설명했다. 정확한 예측을 바탕으로 생산성 및 수율 상승, 비용 감소 등을 실현할 수 있어서다. 그는 "반도체 자동화 공정에는 인공지능(AI)과 디지털 트윈(Digital Twin) 기술을 통한 예측 솔루션이 중요해질 것"이라며 "이 기술들은 반도체 자동화 공정에서 나타나는 여러 제약 문제를 해소할 것"이라고 평가했다.
반도체 자동화 공정에서 발생하는 대표 제약사항은 큐타임(Cue-time) 스케줄링과 OHT(OverHead Transport) 경로 설정이다. 공정에서 발생할 수 있는 변수로 인해 시간과 경로는 자동으로 설정하기 어렵다고 평가된다.
큐타임은 공정마다 시작과 끝을 정한 시간을 뜻한다. 앞 공정에서 작업이 끝난 로트(Lot)는 다음 공정 장비에 들어갈 때 정해진 큐타임에 들어가야 한다. 제한 시간을 초과하게 되면 수율이나 품질에 문제가 발생한다. 큐타임 스케줄링이 중요한 이유다. 이 스케줄링은 아직 자동화가 구현되지 못했다. 자동화를 위해 최근 AI를 활용하는 연구가 진행되고 있지만 아직 만족할만한 결과가 나오진 못했다는 게 정 TL의 설명이다.
웨이퍼를 공정 순서에 맞춰 장비 챔버로 자동 운반하는 OHT 경로 설정은 디지털 트윈을 활용하는 방향으로 자동화 기술이 개발되고 있다. 디지털 트윈은 현실 세계를 컴퓨터에 똑같이 만들어 발생할 수 있는 사항을 시뮬레이션해 결괏값을 예측하는 모니터링 기술이다. OHT 레일설계, 라우팅 문제, 장비 투자, 챔버 수 결정 등을 시뮬레이션을 통해 가장 우수한 결괏값을 현실에 반영할 수 있다. 정 TL은 "SK하이닉스도 이런 문제를 해결하기 위해 시뮬레이터 개발 추진하거나 진행하고 있고 예측 정확도 높이기 위해 노력하고 있다"고 말했다.
정 TL은 AI나 디지털 트윈을 활용한 스마트 팹 5단계로 가기 위해서는 알고리즘 고도화와 함께 라인 변동성을 줄일 수 있는 예측 정확도가 생명이라고 강조했다. 이를 위해서는 공장 내 알고리즘 구축도 필요하지만 장비의 발전도 필요하다는 게 그의 설명이다. 정 TL은 "작업 타임과 경로를 정확하기 예측하기 위해서는 반도체 장비의 하드웨어 기술뿐 아니라 소프트웨어 기술 향상도 필요하다"고 설명했다. 이어 "실현 가능한 AI 연구와 시뮬레이션 모델링, 그리고 이를 활용할 수 있는 인력도 필요하다"면서 "SK하이닉스는 기업 및 학계와의 협업체계 구축으로 스마트 팹 5단계서 목표하는 수율과 생산성을 달성하겠다"고 말했다.