반도체 플라즈마 증착공정장비에서의 효율적인 장비 운영 알고리즘에 관한 연구

A Study on Optimal Operation Algorithm in Semiconductor Plasma Deposition Equipment

현재 반도체 제조환경이 다양한 형태로 신속하게 진화됨에 따라 공정의 완전자동화가 이루어짐으로 인해 작업자가 공정에 개입하는 것이 불필요해지고 있다. 일반적으로 생산 장비의 성능에 의존적인 반도체 제품 생산기업에서는 병목현상이나 반송시간 지연 등과 같은 여러 문제들을 효과적으로 해결하기 위한 다양한 운영․관리방법들을 개발하여 적용하고 있다. 특히 이러한 문제들은 반도체 라인의 생산성에 매우 큰 영향을 미칠 뿐만 아니라 제조비용을 막대하게 증가시키므로 장비를 효율적으로 운영․관리하고 꾸준히 개선하는 활동은 매우 중요하다. 따라서 본 연구에서는 대표적인 클러스터 툴 형태의 반도체 공정장비인 플라즈마 증착공정장비의 기계적 특성과 운영 또는 공정상의 제약들을 반영하여 생산성을 향상시키기 위한 세 가지 운영 알고리즘을 제시하고 이들의 성능을 평가하고자 한다. 본 연구에서 제시된 세 가지 운영 알고리즘 중에서, 유전자 알고리즘이 클러스터 툴 형태의 플라즈마 증착공정장비의 생산 사이클 타임 최소화 측면에서 가장 우수한 성능을 보여줌을 알 수 있었다. 이러한 효율적인 운영 알고리즘은 차세대 450mm 반도체 웨이퍼 생산시스템의 장비 스케줄러 운영 모듈로써 사용될 수 있다.

Recently, implementation of full automation in semiconductor manufacturing system almost precludes workers from intervening in fabrication processes because the environment of semiconductor manufacturing is rapidly evolving. Generally, various problems such as bottleneck and delay of transfer frequently occur unless the proper operation and control of the equipment is done because semiconductor products are highly dependent on the performance of the manufacturing equipment. Thus, it is very important to manage manufacturing equipment effectively and improve or develop useful operation methods continuously since these problems have a hugh impact on not only semiconductor throughput but manufacturing cost. In this study, in order to enhance throughput of cluster tool-type plasma deposition equipment, we propose three heuristic algorithms which find optimal operation condition with reflecting the mechanical and operational characteristics of the plasma deposition equipment as well as restrictions on operations or processes. It is shown that, out of three heuristic algorithms proposed, the genetic algorithm provides the most favorable equipment operation condition which minimize the cycle time compared to the other algorithms. Also, the algorithms developed in this study can be used as a very critical module of equipment scheduler for the nextgeneration wafer production system.