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문제 정의
- Big Y's를 설정한 후 이를 해결하기 위하여 성과 척도 매트릭스분석을 통해 측정하고자 자료의 수집 방법과 달성하고자 하는 목표를 설정하였다. PR의 코팅두께는 트랙온도 및 습도, Hot Plate의 온도변화 등에 따라 동일 실험자가 코팅 후 3명의 실험자가 두께를 측정하는 것으로 자료를 수집하였다.
- Big Y2(EOP)의 핵심인자 X4(노광 후 웨이퍼내 패턴 사이즈), X5(노광 후 웨이퍼간 패턴 사이즈)에 대하여 Kruscal-Wallis 검증을 실시한 결과 유의한 것으로 나타나 Non DOE(공정조건 설정)를 통해 개선하고자 하였다. ETRI 기기조건인 X2와 X3은 현장 검토를 통해 프로세스 맵을 작성하였으며, 역시 공정조건 설정을 통해 개선하고자 하였다.
- 본 연구에서는 국내의 중견기업인 D사의 6시그마 도입사례를 통해 6시그마가 현장에서 어떻게 활용되는지를 살펴보고자 하였다. 특히 일반적인 6시그마 문제해결기법인 DMAIC(Define, Measure, Analyze, Improve, Control) 실제 적용사례를 통해 타 기업들이 이를 벤치마킹할 수 있도록 하는데 본 연구의 목적이 있다.
- 살펴보고자 하였다. 특히 일반적인 6시그마 문제해결기법인 DMAIC(Define, Measure, Analyze, Improve, Control) 실제 적용사례를 통해 타 기업들이 이를 벤치마킹할 수 있도록 하는데 본 연구의 목적이 있다.
제안 방법
- 10장의 웨이퍼를 코팅한 후 3명의 측정자가 각 웨이퍼마다 5포인트씩 두께를 측정한 값을 활용하였다. 분석결과 측정시스템에 의한 변동은 0.
- 6시그마 문제를 해결하기 위해 측정시스템(MSA, measurement system analysis)을 분석하였다. 측정시스템을 분석하기 위한 방법으로 Gage R&R을 사용하여 반복성(repeatability)과 재현성 (reproductivity)을 검증하였다.
- 이들 인자 중 X1(트랙의 온도 변화), X2(트랙의 습도변화), X3(트랙내의 회전속도 변화)은 DOE(실험계획법)에 의해 최적조건을 설정하는 것으로 개선 전략을 세웠으며, x6(ETRI 이동시 코팅 균일성 변화)은 Non DOE인 공정조건의 설정을 통해 개선하고자 하였다. Big Y2(EOP)의 핵심인자 X4(노광 후 웨이퍼내 패턴 사이즈), X5(노광 후 웨이퍼간 패턴 사이즈)에 대하여 Kruscal-Wallis 검증을 실시한 결과 유의한 것으로 나타나 Non DOE(공정조건 설정)를 통해 개선하고자 하였다. ETRI 기기조건인 X2와 X3은 현장 검토를 통해 프로세스 맵을 작성하였으며, 역시 공정조건 설정을 통해 개선하고자 하였다.
- D사는 E0P에 대한 문제를 해결하기 위하여 최우선적으로 핵심품질요인인 CTQ(critical to quality)를 CD값으로 설정하였다. CD값은 결과적으로 EOP의 값을 결정하는 중요한 특성이기 때문이다.
- D사에서 현재까지 생산된 I라인용 PR제품의 공정능력을 분석하였다. 규격상한(USL)은 1.
- PR의 코팅두께는 트랙온도 및 습도, Hot Plate의 온도변화 등에 따라 동일 실험자가 코팅 후 3명의 실험자가 두께를 측정하는 것으로 자료를 수집하였다. EOP는 두께가 일정하게 유지된 웨이퍼를 ETRI(한국전자통신연구원)에서 노광 후 3명의 실험자가 CD SEM을 활용하여 CD값을 측정하는 것으로 자료를 수집하였다.
- PR의 코팅두께는 트랙온도 및 습도, Hot Plate의 온도변화 등에 따라 동일 실험자가 코팅 후 3명의 실험자가 두께를 측정하는 것으로 자료를 수집하였다. EOP는 두께가 일정하게 유지된 웨이퍼를 ETRI(한국전자통신연구원)에서 노광 후 3명의 실험자가 CD SEM을 활용하여 CD값을 측정하는 것으로 자료를 수집하였다.
- 검증결과를 활용하여 재정의 된 중요핵심인자 (vital few X's)에 대하여 개선계획을 수립하였다. 각각의 Big Y's에 대한 분석기법과 분석결과, 개선전략을 정리하면 <표 9>와 같다.
- 도출된 Big Y1의 잠재인자와 Big Y2의 잠재인자의 유의성을 검증하였다. 검증방법은 일원 분산분석과 다중회귀분석, paired t-test 등을 이용하였으며, 검증결과는 <표 7>과 <표 8>에 나타나 있다.
- 즉 코팅(coating)-베이크(bake)-노광(exposure)-현상(developing)의 포토레지스트(이하 'PR'이라함) 공정을 연구범위로 한다. 둘째, 6시그마 문제해결 기법의 범위에 관한 것으로 DMANC 범위에 한해 적용사례를 기술하고자 한다.
- 본 사례연구에는 국내 중소기업에서 활용되는 6 시그마 적용사례를 파악하기 위하여 사례연구 방법을 활용한다. 사례연구에 적용된 방법은 미니 탭을 활용한 통계분석기법과 각종 6시그마 문제해결기법 (SIPOC, C&E, FMEA 등)을 활용한다.
- 우선 Big Y1인 두께에 관하여 측정시스템을 분석하였다. 10장의 웨이퍼를 코팅한 후 3명의 측정자가 각 웨이퍼마다 5포인트씩 두께를 측정한 값을 활용하였다.
- 4개 인자 모두 유의한 것으로 나타났다. 이들 인자 중 X1(트랙의 온도 변화), X2(트랙의 습도변화), X3(트랙내의 회전속도 변화)은 DOE(실험계획법)에 의해 최적조건을 설정하는 것으로 개선 전략을 세웠으며, x6(ETRI 이동시 코팅 균일성 변화)은 Non DOE인 공정조건의 설정을 통해 개선하고자 하였다. Big Y2(EOP)의 핵심인자 X4(노광 후 웨이퍼내 패턴 사이즈), X5(노광 후 웨이퍼간 패턴 사이즈)에 대하여 Kruscal-Wallis 검증을 실시한 결과 유의한 것으로 나타나 Non DOE(공정조건 설정)를 통해 개선하고자 하였다.
- 검토하였다. 이러한 검토의견 중개선 활동의 우선순위를 결정하기 위하여 잠재적인 문제의 영향도 평가 매트릭스를 활용해 분석하였다. 분석한 결과 EOP 측정시스템의 개선이 가장 시급한 것으로 평가되었다.
- 이상과 같이 FDM이나 FMEA를 활용해 Big Y1(두께)의 잠재인자를 도출하였다. 잠재인자로는 ① 트랙의 온도변화 ② 트랙의 습도 변화 ③ 트랙 내의 회전속도 변화(트랙내의 RPM) ④ 핫플레이트 위치별 온도 ⑤ 코팅된 웨이퍼의 균일성 ⑥ ETRI 이동시 코팅 균일성 변화 등이며, 이들 잠재인자들과 두께와의 함수관계는 식(1)과 같이 나타낼 수 있다.
- 측정시스템을 분석하기 위한 방법으로 Gage R&R을 사용하여 반복성(repeatability)과 재현성 (reproductivity)을 검증하였다.
대상 데이터
- D사에서 현재까지 생산된 I라인용 PR제품의 공정능력을 분석하였다. 규격상한(USL)은 1.32, 규격 하한(LSL) 1.28, 표본평균은 1.32였으며, 전체 표본의 수는 1,366개의 데이터를 활용하였다. 규격 하한을 넘는 불량률은 34,407.
데이터처리
- 결과적으로 Big Y1은 Big Y2의 선행변수중의 하나이며, 이들의 관계를 도식화하면 <그림 6>과 같다. Big Yi과 Big Y2의 인과관계는 회귀분석기법을 활용하여 분석하였다.
- 검증방법은 일원 분산분석과 다중회귀분석, paired t-test 등을 이용하였으며, 검증결과는 과 에 나타나 있다.
이론/모형
- D사에서는 EOF 측정시스템을 개선하기 위한 과제의 범위를 설정하기 위하여 SIPOC기법(supplier, input, process, output, customer)을 활용하여 공정 검사와 조정검사의 단계로 설정하였다.
- 활용한다. 사례연구에 적용된 방법은 미니 탭을 활용한 통계분석기법과 각종 6시그마 문제해결기법 (SIPOC, C&E, FMEA 등)을 활용한다.
성능/효과
- Big Y1(두께)의 핵심인자의 유의성을 검증한 결과 4개 인자 모두 유의한 것으로 나타났다. 이들 인자 중 X1(트랙의 온도 변화), X2(트랙의 습도변화), X3(트랙내의 회전속도 변화)은 DOE(실험계획법)에 의해 최적조건을 설정하는 것으로 개선 전략을 세웠으며, x6(ETRI 이동시 코팅 균일성 변화)은 Non DOE인 공정조건의 설정을 통해 개선하고자 하였다.
- 개선 활동 기간인 2005년 11월부터 2006년 3월까지 5개 월간개선된 COPQ는 총 5천8백2십만 원으로 나타나고 있다. EOP의 품질안정성을 나타내는 핵심요인인 '노광 후 웨이퍼내 패턴 사이즈'와 '노광 후 웨이퍼 간 패턴 사이즈'의 시그마 수준 역시 각각 2.0 시그마에서 2.3시그마, 2.52시그마에서 4.36 시그마로 향상되었다.
- 검증방법은 일원 분산분석과 다중회귀분석, paired t-test 등을 이용하였으며, 검증결과는 <표 7>과 <표 8>에 나타나 있다. 검증 결과 Big Y1(두께)의 잠재인자 중 X4와 x5 인자의 유의성이 없는 것으로 검증되었으며, Big Y2의 잠재인자 중 현장실사를 통해 검증한 ETRI 기기 조건을 제외하고 3가지 잠재인자 모두 유의한 것으로 검증되었다.
- 07%로 개선이 요구되는 평가기준 30% 를 훨씬 웃돌고 있어 측정시스템의 개선이 요구되고 있다. 구별되는 범주의 수 역시 5 미만으로 나타나고 있어 측정시스템의 차별력이 유효하지 못한 것으로 나타났다.
- 매우 양호한 성과를 거두고 있다. 반도체용 PR의 품질 안정성을 결정흐}는 핵심요인인 두께(thickness)와 EOP의 시그마 수준이 혁신활동 이전에 각각 0.98시그마와 1.53시그마였으나 혁신활동 후 각각 2.80시그마와 3.98시그마로 개선되었다. 개선 활동 기간인 2005년 11월부터 2006년 3월까지 5개 월간개선된 COPQ는 총 5천8백2십만 원으로 나타나고 있다.
- 54%가 반복성에 의한 편차인 것으로 나타나고 있어 이에 대한 개선이 필요한 것으로 나타났다. 반복성에 의한 산포는 동일한 시료에 대하여 한 명의 측정자가 동일 계측기기를 사용하였을 때 얻을 수 있는 산포로 계측기 산포(EV, equipment variation)는 곧 측정시스템에 의한 산포를 의미하므로 EOP를 측정하고자 하는 측정시스템의 즉각적인 개선을 개선이 요구되는 것으로 나타났다. 부품간의 차이에 의한 변동은 42.
- 10장의 웨이퍼를 코팅한 후 3명의 측정자가 각 웨이퍼마다 5포인트씩 두께를 측정한 값을 활용하였다. 분석결과 측정시스템에 의한 변동은 0.49%로 평가 기준인 1%보다 낮게 나타나고 있어 양호한 측정시스템인 것으로 나타났다. 그러나 부품간의 차이에 의한 변동은 99.
- 이러한 검토의견 중개선 활동의 우선순위를 결정하기 위하여 잠재적인 문제의 영향도 평가 매트릭스를 활용해 분석하였다. 분석한 결과 EOP 측정시스템의 개선이 가장 시급한 것으로 평가되었다.
- 8%)이 발생하였다. 불량이 발생한 12로트 중 75.0%에 해당하는 9로트의 PR이 EOP에 의한 불량으로 나타나고 있었으며, 특히 EOP 측정시스템의 불량으로 인해 측정편차가 많이 발생하는 것으로 원인이 분석되었다.
- 사례로 기술한 D사와 같이 중소기업은 비록 대기업보다 물적, 인적, 재정적 측면에서 불리하기는 하나 6시그마 혁신활동을 통해 충분한 재무적 성과를 달성할 수 있다는 것을 실증적으로 보여주고 있다. 그러나 문제점이 없는 것만은 아니다.
- 현장에서 R&D나 생산에 근무하기 때문에 통계적 지식의 습득에 제한이 있어 추진에 어려움이 있다는 것이다. 셋째, 6시그마의 성공 가능성에 가장 큰 영향을 미치는 챔피언들의 적극성 결여를 들 수 있다. 도입 초기에는 열정과 비전을 가지고 임하였다 하더라도 혁신활동이 진행되는 동안 경영상의 다른 문제들로 인해 혁신활동에 대한 열의가 사라지는 단점들이 나타났다.
- 44로 대부분을 차지하고 있었다. 연구변동은 6.99%로 평가 기준인 10% 이하로 측정시스템이 양호한 것으로 나타났으며, 측정시스템의 차별력을 나타내는 범주의 수는 평가기준인 10 이상으로 나타나고 있어 우수한 것으로 분석되었다. 두 번째 Big Y인 EOP (CD 값)에 대한 Gage R&R을 실시한 결과를 보면 측정시스템의 변동이 57.
- 이와 같이 Big Y1(두께)과 Big Y2(E0P)에 대하여 Gage R&R을 실시한 결과 EOP를 측정하기 위한 측정시스템의 산포가 큰 것으로 나타나 이를 즉각적으로 개선할 필요성이 있는 것으로 분석되었다.
- 47ppm으로 불량률이 매우 높게 나타나고 있었다. 중심이동을 고려한 D사의 장기 시그마 수준은 1.53시그마로 즉각적인 개선을 요하는 매우 낮은 수준의 품질수준인 것으로 나타났다.
- 즉 Big Y1(두께)의 공정능력을 향상시키기 위해 DOE를 실시한 결과, DOE 전에는 수율이 38.7% (0.98시그마)에 불과하였으나 DOE 후 85.7%(2.80 시그마)로 향상되었다. Big YXEOP)의 핵심인자 x4 (노광 후 웨이퍼내 패턴 사이즈)와 X5(노광 후 웨이퍼 간 패턴 사이즈) 역시 공정능력에서 양호하게 개선되고 있다.
- 특히 변동성 57.87% 중 56.54%가 반복성에 의한 편차인 것으로 나타나고 있어 이에 대한 개선이 필요한 것으로 나타났다. 반복성에 의한 산포는 동일한 시료에 대하여 한 명의 측정자가 동일 계측기기를 사용하였을 때 얻을 수 있는 산포로 계측기 산포(EV, equipment variation)는 곧 측정시스템에 의한 산포를 의미하므로 EOP를 측정하고자 하는 측정시스템의 즉각적인 개선을 개선이 요구되는 것으로 나타났다.
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