이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
품질 실습에서 웨이퍼별 수율 편차가 크게 나는 데이터를 분석하는 과제를 맡았습니다. 처음에는 평균 수율만 봤는데 로트 간 편차가 평균 개선보다 먼저 줄여야 할 문제라는 걸 분산 분석으로 확인했습니다. 웨이퍼맵을 구역별로 분류했더니 에지 불량이 전체 수율 손실의 55%를 차지했습니다.
에지 집중 원인을 추적하니 특정 단계의 온도 균일성 문제였고, 개선 제안을 시뮬레이션으로 검토했습니다. 인접 단계까지 영향을 확인하는 과정에서 추가로 2개 개선 포인트를 발견했습니다. 수율 향상은 평균 개선보다 손실 구간을 정확히 분리하는 것이 먼저라는 걸 그때 배웠습니다. 지금도 수율 분석은 원인 층위 분리부터 시작합니다.
수율 향상에서 제가 의식하는 건, 결함을 한 덩어리로 보지 않고 Systematic 손실과 Random 결함으로 나눠 접근하는 일입니다. 공정 인자에 의한 재현 가능한 손실과 입자·오염 같은 확률적 손실은 원인도 대책도 달라, 섞어서 보면 엉뚱한 처방이 나오기 때문입니다. 그래서 저는 품질 실습에서 수율 데이터를 볼 때, 재현되는 패턴성 손실은 실험계획법으로 공정 파라미터 최적 구간을 찾고, 흩어진 random 결함은 인라인 검사와 결함 파레토로 오염원을 추적하는 식으로 갈라 봅니다. 측정으로는 어느 층위 손실이 수율의 몇 %인지를 먼저 수치화합니다. 다만 본인 손과 한계를 짚습니다. 저는 실습 데이터 분석 수준이라, 실제 라인에서 실험계획법을 설계해 돌리거나 결함 파레토로 오염원을 끝까지 추적해 본 경험은 없습니다. 또 공정 능력 지수와 수율을 연계해 병목 공정을 식별하는 시니어 수준의 분석도 다뤄 보지 못했습니다. 그래서 손실을 층위로 분리하는 시각을 토대로, 그 수율 역량을 더 키우려 합니다.
수율 향상에서 제가 직접 한 건, 품질 실습에서 평균 수율보다 로트 간 편차를 먼저 줄여야 한다는 걸 분산 분석으로 확인하고 손실 구간을 분리한 일입니다. 처음엔 평균 수율만 봤는데, 로트마다 편차가 커 평균을 올리기 전에 그 편차부터 잡아야 했기 때문입니다. 그래서 저는 웨이퍼맵을 구역별로 분류했고, 에지 불량이 전체 수율 손실의 55%를 차지하는 걸 찾았습니다. 에지 집중 원인을 추적하니 특정 단계의 온도 균일성 문제였고, 개선 제안을 시뮬레이션으로 검토하며 인접 단계까지 영향을 확인하다 추가로 2개 개선 포인트를 발견했습니다. 측정으로는 손실의 55%라는 수치로 우선순위를 잡았습니다. 수율 향상은 평균 개선보다 손실 구간을 정확히 분리하는 게 먼저라는 걸 배웠습니다. 다만 한계도 짚습니다. 저는 실습 수준이라, 그 개선안을 실제 라인에 적용해 수율을 끌어올리거나 재발을 막는 데까지는 가 보지 못했습니다. 그래서 편차부터 줄인 경험을 토대로, 그 수율 역량을 더 키우려 합니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 삼성전자 반도체 공정기술 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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