Smart Proactive Analysis Material 정예린 TL (SK Hynix) Discovery Summit Korea 2023

1. Copyright © JMP Statistical Discovery LLC. All Rights Reserved.
KOREA

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Semiconductor Material Quality Improvement,
SmartPAM (Proactive Analysis Material)
Yerin Jeong
Technical Leader, SK hynix Inc.

3. Material analysis
with Semiconductor Manufacturing Process using JMP
To Find ‘Key Para (Q-index)’
Introduction
Data Architecture
Interface & Example
Advantages of this Tool
Using Plan

4. Bad
Good
Best
소재-공정 연계 대용량 Data 신속 분석 System 개발 (SmartPAM)
불량 원인 사전 검출 + 개선 인자 추출 및 확장
Big
Data
SmartPAM
소
재
공
정
• 원재료
• 제조공정
• 품질 분석
• Response
• Source
• Defect
• 수율
Bad
Good
Best
Interlock
& 원인 규명
Interlock
“당연한 게
당연하지 않다”
[소재-공정 연계분석]
불량 원인 사전 검출
개선 인자 추출&확장
Introduction

5. COA + MQMS
+ Hidden Para
Data Collection
Machine Learning
Q-Index
Shift Left, Early Sensing
SmartPAM
Easy Setup
& Auto Analysis
Introduction
* COA : Certificate of Analysis
* MQMS : Material Quality Management System

6. 소재 - 제조 공정(Response, Source, Defect, 수율 등) 대용량 Data를
단시간 내에 연계 및 분석에 용이한 형태로 가공하여 제공
“소재/공정 연계 Data”를
전 소재 범주로 통합해서 제공
산재된 공정과 소재 Data
결합으로 분석 Set 생성
소재 별 특성 반영
통계값 산출, 결합 Data 처리
장기간 조회 시에도
빠르게 분석 Data 제공
Data 연계 및 Processing
사용 소재 Data
smartQMS
COA MQMS
SmartTAS
Response Source Defect 수율 장비 소재
Data Lake
투입소재 이력
소재 기준정보
공정 Data
Response
Case 1
소재별 통계 Data
Case 2
최종 분석 Dataset
Wafer No. Para #1 Para #2 Para #N Para #1 Para #2 Para #N
기준 정보 소재 [독립변인] 공정 [종속변인]
Source
Defect
Probe Test
Response
Source
Defect
Probe Test
투입
소재
Data Architecture

7. Interface & Example
조건 선택 X-Y 설정 M/L 분석 – 개별 분석 M/L 분석 –연계 분석
전 처리
Q-index 도출
Fit Model, Decision Tree
Random Forest, Boosted Tree
> Model Competition

8. UI & Example
Q-Index
= 6.045*10^-7* Para A.
+ 3.045 * Metal A. + 1.36 * Para B.
신규 Para. 등록 & Spec 관리

9. Q-index 도출 → Q-index 기준 BP 품질 및 Spec 강화
0
10
20
30
0 5 10 15
DEFECT
RATE
Bad
Good 개선
Q-index 도출
Data Lake
SK하이닉스
소재 BP
In-line Data
수율
CoA, MQMS + @
UI & Example
Feedback
(Conversion Data)
Q-index Feedback
SmartPAM
* BP : Business Partner

10. As-Is To-Be
3hr 5min
15min ≤1min
30min ≤1min
≥2hr
(개인차 발생)
≤1min
≥2hr
(개인차 발생)
≤30min
Manual Automatic
-. Before FTE = (65명)*(405min)*(78회) / 65894 = 31.1614
-. After FTE = (65명)*(38min)*(78회) / 65894 = 2.92379
Data 수집 및 X,Y 선정
데이터 전처리
(Data Cleaning)
탐색적 데이터분석
(EDA)
Q-index 분석
(Predictor Screening)
Model 수립
(Model Competition)
Run, 배포
1. 분석 소요 시간 405min → 38min
2. Data 기반 Q-index 고도화
3. 수율, Inline 산포 개선 기여
4. Digital PCN, Digital 선 검증
5. 효율화 지수 90.62%
= (1 – (After FTE / Before FTE)) * 100
= 90.62%
Advantages of this Tool
* PCN : Process Change Notice

11. Using Plan
Step 1.
우선 개선 공정
조건 Set-up
Step 2.
Q-index 도출
소재 BP사 F/B
Step 3.
Q-index 개선 Spec. 강화
Inline 정합성 확보
SmartPAM System 기반 공정 산포 개선 → 소재 품질 예측 관리로 확장
Step 4.
소재 품질 예측 관리
(Digital PCN, Digital 선 검증)
‘23 10 ’23 12 ’24 1Q ’24 2Q

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