Q. 공정기술, 양산기술에서의 통계 tool 관련 질문입니다.

답변 8

• P

  PRO액티브현대트랜시스

  코전무 ∙ 채택률 100%

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  반도체 공정기술 엔지니어가 레시피를 최적화하는 과정은 질문하신 것처럼 단순히 경험과 감각만으로 조건을 바꾸는 것은 아니며, 데이터 기반 분석과 공정 물리 지식을 함께 활용하는 방식으로 진행됩니다. 다만 실제 현업에서는 회귀분석 하나만 돌려서 최적 조건을 자동으로 찾는 형태로 진행되는 경우는 생각보다 많지 않고, 공정 특성과 목적에 따라 다양한 분석 방법을 조합합니다. 증착 공정을 예로 들면 말씀하신 압력, 온도, RF Power, Gas flow, Time 등의 Input parameter와 막 두께, Uniformity, Step coverage, Resistivity, Defect 등의 Output parameter 관계를 분석하는 업무는 실제로 존재합니다. 특히 신규 레시피 개발이나 양산 수율 개선, 공정 마진 확보 업무에서는 이런 데이터 분석이 중요하게 활용됩니다. 가장 일반적인 접근은 먼저 DOE Design of Experiment라고 하는 실험계획법을 활용하는 것입니다. 여러 공정 변수 중 어떤 인자가 결과값에 영향을 많이 주는지 확인하기 위해 조건을 체계적으로 변화시키면서 데이터를 확보합니다. 예를 들어 온도와 압력, 가스 유량을 각각 여러 조건으로 변경해 증착한 뒤 막 두께와 균일도를 측정하고, 어떤 인자가 주요 영향 인자인지 분석합니다. 이 과정에서 ANOVA, 회귀 모델, 반응표면법 같은 통계 기법이 사용될 수 있습니다. 예를 들어 분석 결과 온도가 증가할수록 막 두께는 증가하지만 Uniformity가 나빠지는 경향이 있고, Pressure는 특정 구간에서만 영향이 크다는 결과가 나오면 이를 바탕으로 최적 조건 범위를 찾게 됩니다. 이후 해당 조건으로 신규 레시피를 제작하고 실제 웨이퍼 평가를 통해 검증하는 과정을 거칩니다. 다만 실제 양산 라인에서는 공정 변수가 매우 많고 서로 영향을 주기 때문에 단순 선형 회귀만으로 모든 현상을 설명하기 어렵습니다. 반도체 공정은 비선형적인 특성이 많고 장비 상태, 챔버 상태, 소모품 상태 같은 변수도 영향을 줍니다. 따라서 현업에서는 통계 분석뿐 아니라 FDC Fault Detection Classification 데이터, SPC Statistical Process Control, 장비 로그 데이터, 과거 Recipe History 등을 함께 활용합니다. 예를 들어 특정 장비에서 막 두께 편차가 증가했다고 하면 단순히 "온도를 바꿔보자"라고 접근하지 않습니다. 먼저 데이터 분석을 통해 어느 parameter가 변화했는지 확인하고, 정상 장비와 이상 장비의 차이를 비교합니다. 이후 공정 엔지니어가 증착 메커니즘을 기반으로 원인을 추론합니다. Gas flow 문제인지, chamber wall 상태 문제인지, plasma condition 문제인지 판단한 뒤 개선 방향을 정합니다. 현업 공정기술 엔지니어의 핵심 역량은 통계 툴 사용 능력 자체보다 데이터를 보고 공정 물리와 연결하는 능력입니다. 예를 들어 회귀분석 결과 특정 Gas flow가 막 특성에 영향을 준다고 나왔을 때 "상관관계가 있다"에서 끝나는 것이 아니라 왜 그런 현상이 발생하는지 반응식, plasma 상태, surface reaction 관점에서 설명할 수 있어야 합니다. 그래서 실제 업무 흐름은 보통 데이터 확인, 문제 현상 정의, 영향 인자 분석, DOE 또는 조건 변경, 평가, 원인 분석, Recipe 개선, 양산 적용 순서로 진행됩니다. 단순히 배경지식으로 조금씩 바꾸는 것도 아니고, 통계 프로그램만 믿고 자동 최적화하는 것도 아닙니다. 가장 이상적인 공정 엔지니어는 통계적 분석 능력과 공정 메커니즘 이해를 함께 활용해 최적 조건을 찾아가는 사람이라고 볼 수 있습니다. 취업 준비 관점에서는 Python이나 JMP, Minitab 같은 분석 도구 경험도 도움이 되지만, 더 중요한 것은 "공정 변수와 결과 특성 사이의 관계를 데이터로 찾고 개선안을 제시해본 경험"입니다. 반도체 공정기술 직무에서는 이런 사고방식을 가진 지원자를 높게 평가하는 편입니다.

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• P

  PRO액티브현대트랜시스

  코전무 ∙ 채택률 100%

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  반도체 공정기술 엔지니어가 레시피를 최적화하는 과정은 질문하신 것처럼 단순히 경험과 감각만으로 조건을 바꾸는 것은 아니며, 데이터 기반 분석과 공정 물리 지식을 함께 활용하는 방식으로 진행됩니다. 다만 실제 현업에서는 회귀분석 하나만 돌려서 최적 조건을 자동으로 찾는 형태로 진행되는 경우는 생각보다 많지 않고, 공정 특성과 목적에 따라 다양한 분석 방법을 조합합니다. 증착 공정을 예로 들면 말씀하신 압력, 온도, RF Power, Gas flow, Time 등의 Input parameter와 막 두께, Uniformity, Step coverage, Resistivity, Defect 등의 Output parameter 관계를 분석하는 업무는 실제로 존재합니다. 특히 신규 레시피 개발이나 양산 수율 개선, 공정 마진 확보 업무에서는 이런 데이터 분석이 중요하게 활용됩니다. 가장 일반적인 접근은 먼저 DOE Design of Experiment라고 하는 실험계획법을 활용하는 것입니다. 여러 공정 변수 중 어떤 인자가 결과값에 영향을 많이 주는지 확인하기 위해 조건을 체계적으로 변화시키면서 데이터를 확보합니다. 예를 들어 온도와 압력, 가스 유량을 각각 여러 조건으로 변경해 증착한 뒤 막 두께와 균일도를 측정하고, 어떤 인자가 주요 영향 인자인지 분석합니다. 이 과정에서 ANOVA, 회귀 모델, 반응표면법 같은 통계 기법이 사용될 수 있습니다. 예를 들어 분석 결과 온도가 증가할수록 막 두께는 증가하지만 Uniformity가 나빠지는 경향이 있고, Pressure는 특정 구간에서만 영향이 크다는 결과가 나오면 이를 바탕으로 최적 조건 범위를 찾게 됩니다. 이후 해당 조건으로 신규 레시피를 제작하고 실제 웨이퍼 평가를 통해 검증하는 과정을 거칩니다. 다만 실제 양산 라인에서는 공정 변수가 매우 많고 서로 영향을 주기 때문에 단순 선형 회귀만으로 모든 현상을 설명하기 어렵습니다. 반도체 공정은 비선형적인 특성이 많고 장비 상태, 챔버 상태, 소모품 상태 같은 변수도 영향을 줍니다. 따라서 현업에서는 통계 분석뿐 아니라 FDC Fault Detection Classification 데이터, SPC Statistical Process Control, 장비 로그 데이터, 과거 Recipe History 등을 함께 활용합니다. 예를 들어 특정 장비에서 막 두께 편차가 증가했다고 하면 단순히 "온도를 바꿔보자"라고 접근하지 않습니다. 먼저 데이터 분석을 통해 어느 parameter가 변화했는지 확인하고, 정상 장비와 이상 장비의 차이를 비교합니다. 이후 공정 엔지니어가 증착 메커니즘을 기반으로 원인을 추론합니다. Gas flow 문제인지, chamber wall 상태 문제인지, plasma condition 문제인지 판단한 뒤 개선 방향을 정합니다. 현업 공정기술 엔지니어의 핵심 역량은 통계 툴 사용 능력 자체보다 데이터를 보고 공정 물리와 연결하는 능력입니다. 예를 들어 회귀분석 결과 특정 Gas flow가 막 특성에 영향을 준다고 나왔을 때 "상관관계가 있다"에서 끝나는 것이 아니라 왜 그런 현상이 발생하는지 반응식, plasma 상태, surface reaction 관점에서 설명할 수 있어야 합니다. 그래서 실제 업무 흐름은 보통 데이터 확인, 문제 현상 정의, 영향 인자 분석, DOE 또는 조건 변경, 평가, 원인 분석, Recipe 개선, 양산 적용 순서로 진행됩니다. 단순히 배경지식으로 조금씩 바꾸는 것도 아니고, 통계 프로그램만 믿고 자동 최적화하는 것도 아닙니다. 가장 이상적인 공정 엔지니어는 통계적 분석 능력과 공정 메커니즘 이해를 함께 활용해 최적 조건을 찾아가는 사람이라고 볼 수 있습니다. 취업 준비 관점에서는 Python이나 JMP, Minitab 같은 분석 도구 경험도 도움이 되지만, 더 중요한 것은 "공정 변수와 결과 특성 사이의 관계를 데이터로 찾고 개선안을 제시해본 경험"입니다. 반도체 공정기술 직무에서는 이런 사고방식을 가진 지원자를 높게 평가하는 편입니다.

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• 도

  도다리쑥국삼성전자

  코이사 ∙ 채택률 57% ∙

  회사

  일치

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  일단 상관관계만 보고 바꾸면 위험합니다. 일반적으로는 불량이 많이 증가하거나, 변경점이 있거나 할 때 움직인다고 보면 됩니다.

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• 

  방산러LIG넥스원

  코부장 ∙ 채택률 98%

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  안녕하세요. 멘티님, 반갑습니다. 말씀하신 방식은 공정기술 엔지니어의 핵심 업무 중 하나라고 보셔도 됩니다. 실제로 압력, 온도, RF Power, Gas Flow 등 공정 변수를 조정하며 막 두께, Uniformity, Step Coverage, 저항 등의 결과를 분석하고 최적의 Recipe를 찾는 업무를 수행합니다. 초기 개발 단계에서는 DOE(실험계획법)와 회귀분석, 분산분석(ANOVA) 등 통계 기법을 활용해 변수의 영향을 분석하는 경우가 많습니다. 반면 양산 단계에서는 기존 공정 데이터를 기반으로 상관관계를 분석하고, 공정 메커니즘과 장비 특성을 함께 고려하여 Recipe를 수정하는 경우가 일반적입니다. 즉, 통계 결과만으로 Recipe를 결정하는 것이 아니라 공정 물리와 장비 특성, 수율까지 종합적으로 판단합니다. 최근에는 JMP, Minitab, Python 등을 활용한 데이터 분석도 점점 늘어나고 있으며, 데이터 기반 의사결정의 비중이 커지고 있습니다. 공정기술 직무는 데이터를 분석하는 능력과 반도체 공정에 대한 이해를 함께 갖춘 엔지니어가 높은 평가를 받습니다. 응원합니다.

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• 흰

  흰수염치킨삼성전자

  코전무 ∙ 채택률 57% ∙

  회사

  직무

  일치

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  안녕하세요. 멘토 흰수염치킨입니다. 실무는 간단한 이론과는 달라요 간단한 파라미터 바꾸는것도 예상되는 결과를 미리 다 예측해서 진행해요 검증 단계도 까다롭고요 공정기술에서만 파라미터를 바꾸기보단 타부서랑 연계해서 업무를 하기도 하고요 도움이 되었으면 좋겠네요. ^_^

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• 메

  메에모리삼성전자

  코상무 ∙ 채택률 48% ∙

  회사

  일치

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  네 해당 과정도 진행하는 팀이 있습니다.

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• 탁

  탁기사삼성전자

  코사장 ∙ 채택률 78% ∙

  회사

  일치

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  보통은 양산에 싣어서 평가한 후에 cdu나 defect수준 , 증착 균일도 이런것을 보고 시간을 줄여보거나, 온도를 올려보거나 하는게 대부분이구요 ㅎ 예로들면 ALD증착 이후 외곽과 센터부분에 균일도 차이가 발생하면, cd map으로 보면 확 보이게됩니다. 그러면 왜 전면에 증착하는데 어떤 이유로 외곽만 증착이 덜 되는지,, 이런것을 보고 트렌드를 보고 어디서 문제인지, 이런걸 찾고 세부레시피조절을 통해 평가 웨이퍼를 계속 싣어서 최적의 레시피를 찾고,, 이러한 업무가 과반이상은 차지합니다. 그래서 para에 따라 회귀분석 은 사실 처음에는 하기 어렵구요, 모든 레시피를 통달하고 어떤 step이나 어떤 규칙이나 이런것들을 최대한 다 흡수한 뒤에 파이썬이나 ai로 돌려보시는 분들도 계신데 사실 몇분되진않습니다.

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• 

  합격 메이트삼성전자

  코부사장 ∙ 채택률 79% ∙

  회사

  일치

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  멘티님. 안녕하세요. ​공정기술 및 양산기술 엔지니어는 실제로 회귀분석과 실험계획법 같은 통계 tool을 활용하여 인풋 조건과 아웃풋 결과 간의 경향성을 분석하고 레시피를 최적화합니다. 말씀하신 증착공정의 압력이나 온도 등 다양한 파라미터가 막 두께나 균일도에 미치는 영향을 데이터 기반으로 예측하고 변경 시도를 진행합니다. ​현장에서는 단순한 상관관계 분석이나 엔지니어의 도메인 지식에만 의존하지 않고 SPOT이나 JMP 같은 통계 분석 소프트웨어를 적극 활용합니다. 이러한 통계적 분석을 통해 이상 경향을 빠르게 감지하고 수율을 극대화할 수 있는 최적의 레시피 범위를 설정합니다. 자소서나 면접에서 통계 tool을 통한 공정 데이터 분석 경험을 어필하시면 엔지니어링 역량을 크게 인정받습니다. ​응원하겠습니다.

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