우수한 절충안: 낮은 비용을 위한 더 긴 사이클 시간

제니퍼 로빈슨

대부분의 웨이퍼 팹에서 목표는 낮고 예측 가능한 사이클 타임입니다. 팹 내에는 이 목표 달성을 어렵게 하는 구조적 조건들(다양한 제품 구성, 재진입 흐름, 시간 제약)이 존재하지만, 동시에 사이클 타임을 증가시키는 팹 팀의 선택들도 있습니다. 제 경험상 팹들은 더 나은 사이클 타임을 세 가지 요소와 정기적으로 교환합니다: 낮은 비용/높은 수익, 높은 수율, 그리고 우리가 '현상 유지(변화에 대한 저항)'라고 부를 요소입니다.

이 글에서는 그중 첫 번째인, 비용 절감이나 수익 증대를 위해 사이클 시간을 증가시키는 웨이퍼 팹의 선택 사항에 대해 논의하겠습니다. 수율 및 현상 유지에 관한 선택 사항은 후속 호에서 다룰 예정입니다. 웨이퍼 팹에서 근무해 본 분들은 이 논의에 보탬이 될 만한 제안을 하실 수 있을 것입니다. 여러분의 기여를 자유롭게 제게 알려주시기 바랍니다.

비용 절감을 위해 팹이 선택하는 사이클 타임에 부정적 영향을 미칠 수 있는 7가지 사례를 아래에 제시합니다. 각 선택의 예상 결과를 논의하고 해당 영향 완화를 위한 방안을 제안하겠습니다.

물론 모든 팹이 이 모든 일을 하는 것은 아닙니다. 하지만 대부분의 독자들은 이 중 적어도 몇 가지는 익숙하게 느낄 것입니다. 이 모든 것들은 제가 수년간 팹에서 일하는 사람들로부터 들은 이야기들입니다.

1.  버퍼 용량 제거: 비용 절감을 위해 경영진은 가능한 한 많은 장비 그룹의 대기 시간 제거를 추진하거나, 용량 계획 담당자에게 다양한 장비에 대해 100% 가동률 계획 수립을 지시합니다.

• 예상 결과: 장비 활용도 증가로 해당 장비에서 처리되는 로트의 사이클 타임이 증가합니다. 자세한 내용은 웨이퍼 팹 사이클 시간의 세 가지 근본적 동인(6.05호 또는 22.04호), 사이클 시간 대 가동률 갈등 해결(7.06호) 또는 이 주제에 관한 당사 웨비나(페이지 하단 참조)를 참조하십시오. 장기적으로 장비 가동률을 100%에 가깝게 유지하면 사이클 타임과 WIP(작업 중 재고)가 지속 불가능한 수준으로 증가할 수 있습니다.
• 실천 방법: 위 자료를 공유하여 관리팀이 용량 완충 장치가 사이클 타임이 통제 불능 상태로 빠지는 것을 방지하는 이유를 이해하도록 돕습니다. 일반적인 문서가 충분하지 않다면, 가장 높은 가동률 장비의 방문당 사이클 타임 데이터를 추출하여 다른 낮은 가동률 장비 대비 대기 시간이 얼마나 높은지 보여주세요. 주요 장비의 추세 차트는 가동률 증가에 따른 단기 사이클 타임 증가를 시각화할 수 있습니다.
• 예를 들어, 아래 차트는 FabTime 데모 서버의 장비 그룹별 E10 장비 상태 데이터를 대기 중 WIP 없음 시간(밝은 회색 막대) 내림차순으로 정렬한 것입니다. 회색으로 표시된 선은 WIP(리틀의 법칙에 따라 사이클 타임과 상관관계가 있음)를 나타냅니다. 대기 시간이 제한된 장비 그룹에서 WIP가 가장 높으며, 대기 시간 버퍼가 더 많은 다른 장비 그룹에서는 WIP가 현저히 감소합니다.

• 장비 대기 시간 버퍼를 늘리기 위해 대기 중인 작업 대기 시간 단축, 장비 가동률 향상, 엔지니어링 시간 효율적 배정 등의 방법을 활용할 수 있습니다. 자세한 내용은 제25.05호의 '사이클 타임을 주도하는 기능적 활용도 신지표'를 참조하십시오.

2. 소프트 아이들 장비: 비수기 동안 가변 비용(전기, 소모품, 유지보수)을 줄이기 위해 경영진은 팀에게 특정 장비를 "소프트 아이들" 상태로 전환하도록 지시하며, 이로 인해 남아 있는 장비의 가동률을 높여 운영합니다. 일반적으로 해당 장비들은 비예약 상태로 전환되며(이에 대한 논란은 있으나), 필요 시 재가동 자격을 갖춘 후 재가동될 수 있습니다.

• 예상 결과: 잔여 장비에 대한 높은 가동률(위 참조)의 영향 외에도, 장비 유휴 상태는 장비 그룹 규모 축소로 이어집니다. 이로 인해 적격 장비가 3개 미만인 그룹(특히 적격 장비가 단 1개뿐인 경우)이 발생하면, 방문당 사이클 시간이 그렇지 않은 경우보다 25~100% 증가할 것으로 예상됩니다. 이슈 23.05 '단일 장비 관리' 또는 이슈 20.05 '장비 적격성이 사이클 타임에 미치는 영향' 참조.
• 아래 그래프는 중복 수준이 다른 장비 그룹별 예상 방문당 사이클 시간을 보여줍니다(모든 경우 90% 가동률, 중간 수준의 변동성). 10개 장비 중 하나를 소프트 아이들링하여 9개로 줄이는 것은 큰 영향을 미치지 않지만, 2개 장비 중 하나를 소프트 아이들링하여 1개로 줄이면 방문당 사이클 시간이 두 배로 증가합니다.
• 취할 수 있는 조치: "소프트 아이들링"으로 인해 대기 시간이 거의 없는 특수 장비 또는 장비 그룹이 발생하는 경우 이를 억제하십시오. 가능한 경우 소프트 아이들링 상태의 장비들에 대해 주요 예방정비를 최신 상태로 유지하여, 잔여 장비 중 하나에 문제가 발생할 경우 비교적 신속하게 재가동할 수 있도록 하십시오.

3. 핫 로트 생산 과다: 전체 사이클 시간이 긴 상황에서 주요 고객의 수요를 충족시키기 위해 생산 관리 팀은 점점 더 많은 핫 로트 생산을 요청합니다. 이러한 행동은 비용 절감보다는 매출 증대에 더 초점을 맞추는 경향이 있습니다.

• 예상 결과: 핫 로트(특히 수송이 필요한 로트)의 변동성 증가로 평균 처리 시간이 길어질 수 있으며, 이로 인해 고객 요구를 충족시키기 위해 더 많은 핫 로트가 필요해질 것입니다. 악순환이 발생할 것입니다.
• 당신이 할 수 있는 일: 핫 로트가 일반 로트의 사이클 타임에 미치는 영향을 측정하여 반박하고 (악순환에 빠져 있다면) 이로 인해 사이클 타임이 증가하고 있음을 보여주세요. 이를 측정하는 지표에 대한 설명은 이슈 25.01을 참조하십시오. 해당 지표는 현재 FabTime 보고 모듈에서 이용 가능합니다. 또한 FabTime 뉴스레터 아카이브에서 PDF로 제공되는 '사이클 타임과 핫 로트: 업데이트(이슈 19.03)'도 참조하십시오.

4. 예비 부품 및 서비스 계약 축소: 비용 절감을 위해 장비 엔지니어링 부서는 예비 부품을 줄이고 서비스 계약을 갱신하지 않으며, 그리고/또는 사내 유지보수 기술자 수를 축소합니다.

• 예상 결과: 부품이나 외부 서비스 기술자를 기다리는 동안 계획되지 않은 가동 중단 기간이 길어질 것입니다. 사내 유지보수 기술자가 다른 곳에서 바쁠 때 기다리는 것에서도 유사한 지연이 발생할 수 있습니다. 특히 단일 제작 장비에서 발생하는 긴 가동 중단 시간은 사이클 시간 증가의 주요 원인으로 잘 알려져 있습니다. 자세한 내용은 '적절한 장비 신뢰성 지표 추적을 통한 팹 사이클 시간 개선' (Issue 25.04)을 참조하십시오.
• 실행 가능한 조치: 세부 하위 상태(예: 인피콘의 향상된 장비 성능 상태)별로 계획되지 않은 가동 중단 시간을 추적하고, 부품 대기 시간 또는 서비스 기술자 대기 시간을 확인하십시오. 이러한 요소가 방문당 높은 사이클 시간과 연관되는 지점을 관찰하십시오. 힌트: 이는 단일 장비에서 가장 뚜렷하게 나타납니다. 소규모 장비 그룹에서 발생한 최악의 장시간 비계획적 가동 중단 사례를 참고하여 개선 방안을 모색하세요. 핵심 장비 가동 유지의 경제적 이점이 유지보수 비용 절감 효과를 명백히 상회하는 사례일 수 있으나, 이를 입증하기 위해 충분한 데이터를 수집해야 합니다.
• 예를 들어, 아래 차트는 사진 도구 모음에서 8시간 이상 지속된 그린 투 그린(green-to-green) 사례를 보여줍니다. 중간 파란색은 "부품 대기" 상태를, 빨간색은 "기술자 대기" 상태를 나타냅니다. 이러한 대기 상태가 관련 장비의 불량한 사이클 타임과 연관된다면 변경이 필요할 수 있습니다. 이 경우(데모 서버 기준), 1x 스테퍼에는 추가 중복 장치가 있어 지연이 심각하지 않을 가능성이 높습니다.

5. 운영 인력 부족 유지: 비용을 통제하기 위해 생산 팀은 운영자 교차 교육을 실시하지 않거나 충분한 운영자를 채용하지 않아 (특히 누군가 병가로 결근할 경우) 운영자가 팹 내 핵심 장비의 가동률을 제한하는 결과를 초래합니다.

• 예상 결과: 작업자가 한 번에 한 곳에만 있을 수 있기 때문에, 병목 장비조차도 대기-WIP-대기 상태에 머무를 수 있습니다. 이는 유효 생산 능력의 손실로 이어져 팹 처리량이 감소하거나 사이클 시간이 증가합니다. 또한 (수동 공정 공장의 경우) 작업자가 과부하 상태이므로, 작업 단계 간 로트 이송 전에 카트를 채우기 위해 대기할 수 있습니다. 이는 하류 공정 단계에 도착 변동성을 추가하여 사이클 시간을 더욱 증가시킵니다.
• 실행 가능한 조치: 대기-WIP-대기 시간이 방문당 사이클 시간 증가 또는 처리량 손실로 이어지는 장비 그룹에 대한 데이터를 수집하십시오. 가능한 경우 작업자를 재배치하거나 교차 훈련을 권장하십시오. 카트 포화로 인한 도착 변동성이 문제라면 소형 카트에 대한 일회성 투자를 고려하거나, 카트당 적재 로트 수를 제한하는 정책을 시행하십시오. 장비 그룹의 높은 대기-WIP-대기 시간이 방문당 높은 사이클 시간과 연관된 사례는 아래와 같습니다. 자세한 내용은 사이클 시간을 주도하는 기능적 활용도를 위한 새로운 지표(Issue 25.05)를 참조하십시오.

6.  부하가 낮은 장비에서 완전 배치 가동: 소모품 비용을 절감하기 위해 생산 관리자는 작업자에게 모든 배치 장비에서 (거의) 완전한 배치로 가동하도록 지시하며, 이는 부하가 낮은 장비도 포함됩니다.

• 예상 결과: 작업 부하가 크지 않은 장비의 경우, 아래 이미지 왼쪽에서 볼 수 있듯이 배치 형성을 위해 로트가 대기할 때 방문당 평균 대기 시간이 크게 증가할 수 있습니다. 배치 장비 하류의 도착 변동성도 증가하여 사이클 시간 문제가 팹 전체로 확산됩니다. 웨이퍼 팹용 배치 로딩 정책(Issue 9.03) 또는 팹 사이클 시간 개선을 위한 10가지 권고사항(Issue 22.02)의 네 번째 항목을 참조하십시오.
• 가능한 조치: 소모품 비용이 주요 요인인 경우(예: 골드 공정), 전체 배치 실행이 필요할 수 있습니다. 이 경우, 그룹화하여 배치 처리할 수 있는 로트를 시작하고 공정 흐름 전반에 걸쳐 최대한 함께 유지하는 것이 최선입니다. 그러나 팹 운영진은 낮은 가동률 환경에서 전체 배치 실행이 팹 사이클 시간을 급격히 증가시킬 수 있음을 유념해야 합니다. 가능한 경우, 가장 가동률이 낮은 장비는 "탐욕적(greedy)" 정책을 적용하여 배치 대기 중일 때마다 즉시 가동해야 합니다. 또는 팹 운영진은 필요한 배치 규모를 축소해 보고 결과를 관찰해야 합니다. 이는 배치 수를 줄여 절감하는 비용이 증가된 사이클 시간으로 인한 비용을 상쇄하지 못하는 또 다른 사례일 수 있습니다.

7. 팹 지능화를 위한 투자 연기: 비용 절감을 위해 팹 관리진은 팹을 "지능화"할 수 있는 소프트웨어 투자를 꺼립니다. 이는 공식적인 MES(제조 실행 시스템)를 갖추지 않는 것부터 스케줄링, 작업 배정 및 시작 계획 수립을 수동(또는 스프레드시트)으로 수행하는 것까지 다양합니다. 팹은 생산 직원의 경험에 의존하여 올바른 결정을 내리는 경우가 많습니다.

• 예상 결과: 시간이 지남에 따라 해당 팹은 경쟁사에 비해 뒤처질 수 있습니다. 핵심 인력이 퇴직하거나 이직함에 따라 지식 전수가 어려워질 것입니다. 고객들은 예상 출하 일정에 대한 가시성이 낮아 불만을 가질 수 있습니다. 산업 엔지니어들은 데이터를 분석하고 개선안을 제안하기보다 팹 내 사건을 수동으로 기록하는 데 시간을 할애할 수 있습니다.
• 가능한 조치: 당연히 여기서의 선택지는 현재 위치에 따라 달라집니다. 일부 전환 단계(MES 도입 등)는 시간과 비용을 실질적으로 투자해야 하는 큰 도약입니다. 하지만 대부분의 경우 취할 수 있는 작은 단계들이 존재합니다. 데이터 수집을 자동화하기 위해 센서나 FabGuard^® 시스템을 추가할 수 있습니다. 완전한 팹 스케줄링을 준비하지 않았더라도 디스패치 시스템을 개선할 수 있습니다. 팹에 Digital Twin을 도입하면 데이터를 체계적이고 접근 가능한 방식으로 저장할 수 있어 다양한 추가 옵션이 열립니다. 현재 위치와 상관없이 인피콘 팀은 귀사의 팹을 조금 더 스마트하게(또는 훨씬 더 스마트하게) 만들 수 있는 방안에 대해 기꺼이 상담해 드리겠습니다.
• 아래 그림은 SEMI 스마트 제조 로드맵을 보여줍니다. 귀사의 팹이 피라미드의 어느 위치에 있든, 상위로 이동하고 더욱 통합되고 자율적인 솔루션을 추가함으로써 혜택을 얻을 수 있습니다.

우리는 매일 선택의 기로에 서게 됩니다. 웨이퍼 제조 팹에서는 특히 시장이 불확실할 때 사이클 타임과 비용 사이의 균형이 가장 중요한 선택지입니다. 우리는 우수한 사이클 타임을 원하지만, 동시에 고가의 자본 투자에 대한 수익을 극대화하기 위해 처리량도 늘리고자 합니다. 우리는 우수한 사이클 타임을 원하지만, 동시에 인건비, 소모품, 예비 부품 등 가변 비용도 줄이고자 합니다. 이러한 결정의 비용 측면을 이해하는 것은 간단합니다. 그러나 방정식의 사이클 타임 측면을 이해하는 것은 더 어려운 과제입니다.

본 글에서는 이러한 비용 중심 선택이 사이클 타임에 미치는 영향 일부를 논의하고, 그 영향을 최소화할 방안을 제시했습니다. 경우에 따라 데이터 활용을 통해 상충관계를 보다 정량화할 것을 권장합니다. 궁극적인 목표는 비용과 사이클 타임의 균형을 맞추어 전사적 성과를 최적화하는 데 있습니다.

귀사의 팹은 위에서 언급된 사항 중 어떤 것을 수행하고 있습니까? 이러한 선택이 사이클 타임에 미치는 부정적 영향을 완화하기 위한 다른 제안이 있습니까? 이 목록에 추가할 내용이 또 있습니까? 다음 두 호에서 논의해야 할 주제는 무엇이라고 생각하십니까(수율 및 현 상태에 관한 선택 또는 선택의 부재)? 귀하의 답변은 기밀로 유지되며, 귀하의 이름과 회사명은 공개되지 않습니다.

모든 과거 FabTime 뉴스레터는 PDF 형식으로 FabTime 뉴스레터 아카이브에서 이용 가능합니다. 링크가 필요하시면 저에게 문의하시거나 최신 이메일 뉴스레터에서 확인하실 수 있습니다. 개별 호를 다운로드하거나 모든 과거 호가 포함된 압축 파일을 다운로드할 수 있습니다. 일부 기사는 인피콘 웹사이트에 재게재되었습니다. 해당 기사는 상기 언급된 위치에 링크되어 있습니다. 참고:

• 탁월한 사이클 타임 개선을 위한 10가지 권고사항 (Issue 22.02)
• 팹 사이클 시간 단축을 위한 10가지 추가 권고사항 (Issue 24.01)

이러한 선택 사항이 귀사 사이트에 어떻게 적용되는지에 대한 보다 심층적인 논의를 원하신다면, 당사의 4시간 웹 기반 사이클 타임 관리 과정 세션을 개최해 보시기 바랍니다.

참조:

• 이번 호에 포함된 커뮤니티 공지사항
• 제26권 제4호 구독자 토론 포럼