팹 운영에서 공정 시간 예측의 중요성

반도체 팹은 그 어느 때보다 복잡해졌으며, 팹들은 수천 개의 로트, 수백 개의 장비를 관리하고 있으며, 정시 납품에 대한 지속적인 압박을 받고 있습니다. 이 운영 퍼즐의 중심에는 겉보기엔 단순해 보이는 질문이 있습니다: 각 공정 단계는 실제로 얼마나 걸릴까?

수십 년간 팹들은 이러한 시간을 추정하기 위해 과거 평균값에 의존해 왔습니다. 안정적인 환경에서는 유용할 수 있지만, 변동성이 증가하면 이러한 방법은 한계에 부딪힙니다. 롯트 규모, 레시피 복잡성, 챔버 구성, 시퀀스 효과, 심지어 동시 장비 사용까지도 실제 공정 시간을 극적으로 변화시킬 수 있습니다. 예측이 어긋나면 라우팅 결정이 이러한 오류를 가중시켜 AMHS(자동화 팹 관리 시스템) 혼잡, 비효율적인 장비 로딩, 납기 미달, 추가적인 수작업 노력으로 이어집니다.

현대적인 머신러닝 모델이 바로 이 방정식을 바꾸고 있습니다. 장비 동작, 챔버 조합, 로트 특성, 시간 의존적 패턴 등 훨씬 풍부한 컨텍스트 데이터를 포착함으로써 ML 기반 예측은 현저히 높은 정확도를 제공합니다. 인피콘의 최근 연구에 따르면 기존 방식 대비 2.6배 이상의 오차 감소를 보여주며, 이는 스케줄링 정밀도 향상, 가동률 증가, 장비 성능 문제 조기 발견으로 직접 연결됩니다.

정확한 예측이 가능하게 하는 것들 역시 동등하게 중요합니다: 더 스마트한 디지털 트윈, 더 적응적인 작업 배정, 그리고 병목 현상을 줄이면서 웨이퍼를 팹 전체로 안내하는 실시간 의사결정 엔진 등이 그것입니다. 한 사례에서는 예측 모델을 스케줄링 로직과 통합함으로써 재료 운송 시간을 50% 이상 단축했으며, 이는 이러한 개선이 팹 전체 성능에 얼마나 깊은 영향을 미치는지 보여줍니다.

공정의 복잡성이 계속해서 증가함에 따라 공정 시간 예측은 유용한 개선 사항에서 핵심 운영 요건으로 전환되고 있습니다. 이는 지능형 제조의 중추를 이루며, 대량 반도체 생산에서 경쟁 우위를 점차적으로 정의해 나갈 것입니다.