[반도체데이터분석] 관리도

안녕하세요!
이번 데이터 분석 내용은 ’관리도‘입니다.

복잡한 수식은 없지만, 공정관리에서 연관이 큰 부분이라고 할 수 있겠네요!

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• 관리도

관리도는 공정에 이상이 발생했을 때, 가능한 이를 빨리 탐지하여 수정조치를 취함으로써 불량제품의 발생을 사전에 억제하기 위해 사용하는 방법입니다. 
국내에는 KSA3201(관리도법)이 제정되어 있어서, KS 허가공장을 중심으로 생산공장에 파급되며 사용됩니다.

물론 삼성전자, 하이닉스와 같은 대기업도 적용되어 있고 반도체 공장은 더욱 tight한 조건을 가지고 관리하고 있습니다. 

 

관리도에는 관리한계선이 존재하는데, 

중심선(CL;center line), 관리상한선(UCL;upper control line), 관리하한선(LCL;lower control line) 으로 구성되어 있습니다.

3σ 관리한계선을 주로 사용하는데, 품질 특성치라 3σ를 벗어날 확률이 0.27%이 되는, 내부에 99.7~8%가 존재하는 상황입니다.

이 범위를 벗어난다면 이상원인이 있다 판단하고 조치를 빨리 취해야 합니다. 

 

• 품질 변동 원인

품질이 변동되는 원인은 아래와 같이 우연원인, 이상원인으로 분류할 수 있습니다.

그리고 우연원인과 이상원인은 다른말로 하면 군내변동, 군간변동이라 할 수 있습니다.

군내변동은 우연원인으로, 원인이 통제불능하고 결과를 예측할 수 있으며, 사소한 다수인자를 가지고 작은 영향을 끼칩니다.

반면 군간변동은 이상원인으로, 원인은 통제가능하지만 결과를 통제하기 어렵고, 치명적인 소수인자를 통해 큰 영향을 보입니다.

하나의 상자를 '군'이라 하면, 군간 변동과 군내 변동이 작은 군을 합리적인 군이라 합니다.

 

 

• 관리한계선

관리한계는 우연변동의 범위를 말하고, 이상원인의 발생 유무를 판단하는 기준이 됩니다.
이 한계는 보통 3σ를 설정해 관리한계를 벗어날 확률을 0.27%로 합니다.

 

관리한계 폭이 줄어들면 만족선이 tight해지기에 생산자의 부담이 커지고, 폭이 늘어나면 variation이 커져 소비자의 부담이 커지게 됩니다.

 

• 관리도 적용

관리도의 적용 과정은 아래 4단계로 분류됩니다.

1단계. 관리되지 않은 상태

   -> 마구잡이 셋업 상태로 품질과 산포가 제각각이고 이상원인이 크게 존재하는 상황입니다.

2단계. 관리상태 - 이상원인 제거

   -> 1단계의 군간변동을 제어해 중심한계선을 맞추어 이상원인을 제거한 상태입니다. 

      하지만 산포는 넓게 퍼져있는 상황입니다.

3단계. 관리상태, 공정능력 부족

   -> 이상원인을 제거한 뒤, 규격에 벗어난 제품을 통해 우연원인을 확인할 수 있는 상태입니다.

4단계. 관리상태, 공정능력 충분 - 우연원인 감소   

   -> 3단계에서 우연원인을 최소화 시킴으로써 이상적인 품질 상태를 보이는 단계입니다.

 

이렇게 관리도를 적용하면

  1) 공정 품질에 대한 예측 가능 -> 측정 오차 관리 가능

  2) 일정한 공정능력 확보 가능 -> 품질 보증

  3) 검사량 줄일 수 있음

과 같은 이점을 가지고 체계적 관리가 가능해집니다.

 

 

• 관리 rule

괸리 rule 중 SPCrule(Statistical Quality Control)이라는 Western Electric회사에서 사용한 룰이 있습니다. 

공정관리 rule으로써, 불량을 사전에 예방하고 다양한 양상에 대한 rule을 정의하여 이상점을 찾아낼 수 있습니다. 

rule 중 하나라도 위반하면 사고 예방을 위해 조치가 필요하고, 실제 fab에서 이 rule을 토대로 system에서 이상감지가 가능토록 진행하고 있습니다.

위 rule을 하나씩 살펴보면, 
RULE 1) 한계선을 벗어난 상황 - 가장 detect 쉬운 이상점
RULE 2) 연속된 3개 중 2개가 zone A에 존재하는 상황
RULE 3) 연속된 5개 중 4개가 zone B에 존재하는 상황

RULE 4) 8개 이상의 갯수가 한쪽방향((+)/(-))으로 치우친 상황

RULE 5) 6개 이상이 쭉 오르거나 감소하는 상황(완만해도, 가파라도 같은 경향을 보이면 문제)

을 확인할 수 있습니다.

 

RULE의 숫자가 작아질수록 더 심각한 상황이 됩니다.

 

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오늘 글은 여기까지입니다 :)

다음 글 부터는 데이터의 분석과 수집에 대한 계획을 세우는 실험계획법에 대해 알아보겠습니다!

 

감사합니다!