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무형의 프로세스 (공정)을 제어하기 위해서선행되어야 할 것은 공정에 대한 이해와 공정의 특성을 분석을 통한 공정의 최적화이다. 반도체 생산 제조 공정의 최적화는 비용적 측면이 고려된 성능의 최적화가 실용적 가치가 있기 때문에, 이를 위해서 경험적인 방법, 통계적인 해석, 실험계획법을 통한 통계적 모델링, 및 인공지능을 이용한 다차원 모델링 등 다양한방법을 적용하는 기술.

특성이 파악되고최적화된 공정이 잘 유지 될 수 있도록 하기 위해서는 끊임없이 모니터링을 해야 하며, 모니터링을 한 결과 변화가 생겼음을조기에 발견하여 적절한 대응을 할 수 있는 솔루션을 제공해야 합니다. 실시간으로 공정 상태를 모니터링 할 수 있는 센서기술이 필요하며, 센서에서 취득된 데이터의 처리 및 해석이 필수적임. 해석된 데이터를 바탕으로 공정의상태를 진단하고 진단 결과를 다시 공정에 반영하는 것을 반복하여 하나의 단위공정이 끝날 때까지 최적의 공정 상태를 유지시켜 주게 하는 것이 공정 제어 기술.

APC의 궁극적인 목표는현재의 공정 및 장비의 상태를 바탕으로 발생하지 않은 미래를 예측하는 것이라고 할 수 있습니다. 미래에 발생할 수 있는 장비의 고장을 예측할 수 있는 경우에는 장비의 고장으로 인해 발생할 수있는 기회비용을 사전에 예방할 수 있으며, 오류가 발생할 수 있는 공정을 예측할 수 있다면 오류공정을 미연에 방지할 수있는 방안을 마련하여 효율적인 공정을 운용할 수 있게 됩니다. 고장 예측 (Prognosis)은 위에서 언급한 다양한 요소기술이 총체적으로 구현될 때 실현 가능할 것이여, 이를 실현하기 위한 요소기술의 구체적인 실현은 멀지 않은 미래에 도래할 것입니다.

무형의 프로세스 (공정)을 제어하기 위해서선행되어야 할 것은 공정에 대한 이해와 공정의 특성을 분석을 통한 공정의 최적화이다. 반도체 생산 제조 공정의 최적화는 비용적 측면이 고려된 성능의 최적화가 실용적 가치가 있기 때문에, 이를 위해서 경험적인 방법, 통계적인 해석, 실험계획법을 통한 통계적 모델링, 및 인공지능을 이용한 다차원 모델링 등 다양한방법을 적용하는 기술.