일본산업뉴스요약

롬, 세계 최초로 반도체 제조에 양자 기술 도입
시험 시간 손실 40% 감소 1부

차세대 기술로 여겨지고 있는 양자기술의 활용이 제조 현장에서 확산되고 있다. 롬과 양자 스타트업 Quanmatic(도쿄)은 반도체 제조 공정 일부에 양자계산을 적용하여 생산성을 높이는 데 성공했다. 반도체 제조 공정에 양자기술을 본격적으로 도입한 것은 “세계 최초의 사례”(롬)라고 한다. 해외 공급망으로도 도입을 확대해 큰 폭의 코스트 절감을 기대할 수 있을 것으로 롬은 전망하고 있다.

롬은 웨이퍼 상에 형성된 칩의 전기적 특성을 테스트하는 EDS(Electrical Die Sorting) 공정에 양자계산을 적용했다. 필리핀의 생산 거점인 REPI공장(ROHM Electronics Philippines, Inc)에 이 기술을 도입한 결과, 공정의 셋업(설정을 변경하는 작업) 손실이 40% 감소. 설비 투자 코스트인 수억 엔 규모를 억제할 수 있었을 뿐만 아니라, 효율화를 통해 기회 손실이 지속적으로 줄어드는 긍정적인 효과도 있었다고 한다.

EDS 공정에서는 제품의 품종이나 웨이퍼 직경, 처리 온도 등의 조건에 따라 장치나 지그의 설정을 변경할 필요가 있다. EDS 공정의 리드타임은 전체 공정의 6분의 1에서 5분의 1을 차지하는 것으로 알려져 있어, 일부 공정의 최적화만으로도 큰 경제적 효과를 얻을 수 있다. 롬은 반도체 사업에서 다품종 생산을 실시하고 있으며, 취급하는 디바이스나 테스트 장치, 테스트 조건 등의 수도 많아, 그 조합은 방대하고 복잡하다.

-- 기존에는 현장 경험에 의존 --
롬의 EDS 공정에서는 품종이나 납기, 테스트 조건 등에 따라 약 4,500종의 디바이스를 취급하고 있다. 더 나아가 장치는 약 300대, 지그는 약 3,000종에 달해, 지그나 온도의 전환에 걸리는 시간 등을 고려한 다음 대응하는 인원을 적절히 배치할 필요가 있다. 이러한 파라미터를 곱하면 10의 56승의 조합이 된다.

이러한 방대한 조합 속에서 수학적으로 최적의 해를 구하는 것은 쉽지 않다. 일반 컴퓨터를 사용한 계산으로는 시간이 너무 많이 걸리기 때문에 대응할 수 없었다. 그래서 지금까지는 기본적인 계산 룰을 기반으로 엔지니어의 경험이나 노하우에 의지해 공정을 분할해왔다.

롬 IT통괄본부 DX추진실의 와타나베(渡辺) 실장은 “지금까지는 사람에 의지하는 부분이 많아 가능한 한 현장의 힘으로 생산성을 떨어뜨리지 않게 하고 있었다”라고 말한다. 그러나 인력에 의한 대응에는 한계가 있었고, 스탭의 고령화와 인재 유출 등의 문제도 있어 노하우 계승에 과제를 느끼고 있었다고 한다.

그래서 롬은 제조 현장이 보유한 노하우를 추리 모델로 표현함으로써 암묵지를 형식지(形式知)로 바꿔 공장 노하우를 유지해 나가는 것을 목표로 내세웠다. 이를 위해 선택한 것이 양자기술이다.

-- 30분마다 재검토할 수 있도록 --
양자기술의 장점은 단시간에 최적화 계산을 완료할 수 있다는 점에 있다. 롬의 EDS 공정의 경우, 1회 계산에 5분 정도밖에 걸리지 않는다. Quanmatic의 소프트웨어상에서 ‘장치 가동률’이나 ‘납기 지연율’ 등, 개선하고 싶은 지표를 선택하면, 시스템이 현장 오퍼레이션에 최적인 조합을 양자계산으로 즉각 알아낸다. 사용되는 장치나 지그, 측정 조건 등의 지시가 현장의 디스플레이에 표시되기 때문에 오퍼레이터는 이에 맞춰 작업하면 된다.

단시간에 결과를 얻을 수 있기 때문에 롬은 30분마다 계산을 반복해 공정을 최적화하고 있다. 셋업이나 공정의 유휴 손실로 인해 장치가 일시적으로 정지할 경우, 상황은 시시각각으로 변한다. 그래서 당초 세운 계획을 엄격하게 지키는 것보다 그때그때 상황에 맞게 계획을 다시 세우는 것이 보다 현실적이다.

장치의 고장이나 물류 트러블 등, 예상하지 못한 상황에 대해 사람이 항상 시의적절하게 계획을 수정하거나, 손실을 최소화할 수 있는 운용으로 변경하기는 어렵다. 이러한 경우야말로 양자계산이 그 위력을 발휘할 수 있다. 롬의 후지타니(藤谷) LSI생산본부장은 “생산 지연을 해소하지 않으면 안 되는 경우나, 가동률을 최대한 올리고 싶은 경우 등, 다양한 국면에 맞게 최적의 계획을 세울 수 있다는 점이 강점이다”라고 말한다.

계산에 시간이 걸리는 방법은 계산이 끝날 무렵에 공정 상황이 바뀌어 있기 때문에 제조 현장에 이용할 수 없다. 최근, AI(인공지능)의 활용이 확산되고 있지만, “과거의 사례를 학습해 재현하는 것만으로는 사람이 고안한 계획을 뛰어넘기는 어렵다”(와타나베 실장). 실제로 일반 컴퓨터를 사용한 계산 방법으로 동일한 최적화 계산을 검증해본 결과, 10시간 이상 지나도 최적해를 구하지 못했다.

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