이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
인턴 때 특정 로트에서 수율이 갑자기 떨어지는 불량을 분석하는 과정을 보조했습니다. 처음엔 가장 최근에 바뀐 조건부터 확인하자는 원칙으로 시작했습니다. 담당자는 불량을 재현하는 시도를 먼저 했는데, 재현이 안 되면 원인도 특정할 수 없다는 걸 그때 배웠습니다.
5 Why 방식으로 거슬러 올라가면서 '왜 그 조건에서 그 결과가 나왔는지'를 단계별로 추적했습니다. 표면 증상만 고치는 대응은 다음 로트에서 같은 문제를 다시 만나는 결과로 이어진다는 걸 알았습니다. 데이터·재현·분기 검증 순서로 접근하면 추정이 아닌 증거 기반 원인 설명이 가능해진다는 걸 배웠습니다. 이후 저는 문제가 생기면 증상 → 조건 → 메커니즘 순서로 정리하는 습관이 생겼습니다. 원인을 빨리 결론 내리려는 충동을 참는 것이 분석의 핵심이라고 생각합니다.
장치 실패 분석에서 혼자 접근하면 볼 수 없는 원인이 있다는 것을 경험했습니다. 공정팀은 파라미터 이상이 없다고 했지만 설비팀은 최근 PM 이후 소자 성능이 변했다는 정보를 갖고 있었고, 두 팀의 정보를 합쳐서야 원인이 드러난 경우가 있었습니다. 각 파트의 데이터를 한 자리에 모아 인과 다이어그램을 함께 그리면 기여 인자가 빠르게 정리됩니다.
한 팀이 원인을 결론 내리기 전에 설계·공정·설비가 함께 가설을 검토하는 구조가 분석 정확도를 높입니다. 원인이 확정된 뒤에는 유사한 구조의 다른 공정에도 같은 결함이 생길 수 있는지 확인하는 수평 전개가 재발 방지의 핵심입니다. 분석 결과는 해당 공정만이 아니라 같은 조건을 공유하는 전 라인으로 전파돼야 합니다.
실패 원인이 하나가 아닌 경우 여러 인자를 동시에 변경해가며 분석하는 것이 단일 인자 변경보다 효율적이라는 걸 배웠습니다. 학부 실험에서 온도·압력·시간 세 인자가 동시에 영향을 줄 수 있는 결함을 분석할 때, 한 번에 하나씩만 바꾸다 보니 실험 횟수가 많아졌습니다.
2수준 완전 요인 설계(DOE)로 접근했더니 더 적은 실험으로 주요 인자와 교호작용을 동시에 파악할 수 있었습니다. 교호작용이 있다는 것은 인자 A와 B를 함께 볼 때 효과가 달라진다는 뜻이고, 이를 모르면 잘못된 원인 귀속이 생깁니다. 인자 하나씩 변경하는 방식은 교호작용을 놓친다는 것이 핵심 교훈이었습니다.
DOE 결과를 팀과 공유하면서 공통 데이터 언어로 원인을 합의하는 효과도 경험했습니다. 구조화된 실험 설계가 분석 효율과 팀 합의를 동시에 높입니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 삼성전자 반도체 공정기술 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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