제조 / 반도체
SK하이닉스: 공정 가상 계측과 이상 원인 분석
- 기업
- SK하이닉스
- 국가
- 한국
- 도입 상태
- 운영
- 자료 공개
- 날짜 기준
- 자료 발표 시점. 도입 시작일과 다를 수 있음
- 근거 확인 방법
- 원문 본문 열람
업무 문제
반도체 공정은 결과를 측정해 제대로 진행됐는지 확인하는 계측을 거친다. 계측률이 낮으면 같은 공정을 돌린 장비 사이의 성능 차이를 가려내기 어려웠다. 포토 공정의 오버레이 예측 모델도 정확도를 높이는 데만 집중해, 각 입력변수가 결과에 어떻게 영향을 줬는지 설명하기 어려웠다.
적용한 기술과 데이터
SK하이닉스는 산업용 AI 스타트업 가우스랩스와 함께 AI 기반 가상 계측 설루션 Panoptes VM을 쓴다. 2022년부터 생산 현장에서 활용하고 있다. 가상 계측은 직접 재지 않은 공정 결과를 예측하는 방식이다. 두 회사는 Panoptes VM 운용 데이터로 장비 간 성능 매칭 프레임워크를 만들어, 장비 이상을 조기에 탐지하고 원인을 빠르게 진단하는 방안을 함께 제시한다. 오버레이 쪽에는 경사하강법 기반 프레임워크 GRACE를 붙였다. GRACE는 입력변수가 예측 결과에 미치는 영향을 정량화해 모델 성능을 설명할 지표를 준다. SK하이닉스는 발표 직전 해부터 GRACE를 생산 현장에 적용해 공정 이상을 적시에 파악하고 원인을 찾는 데 쓰고 있다.
성과
두 회사는 SPIE Advanced Lithography + Patterning 2026에서 구두 발표와 포스터 세션에 각 1편씩 논문 2편을 낸다. 논문에는 실제 SK하이닉스 생산 현장에서 Panoptes VM을 운용한 데이터를 바탕으로 한 공동 연구 성과가 담겼다. 낮은 계측률 탓에 분석이 어려웠던 장비 간 성능 차이를 효과적으로 식별할 수 있다는 점을 데이터로 입증한다고 밝혔다. 가우스랩스 김영한 대표는 설루션 도입 뒤에도 제조 현장에서 활용 사례를 계속 발굴해 얻은 성과라고 말했다.
한계와 남은 과제
원문에 수율이나 계측 비용 개선 수치는 없다. GRACE의 현장 적용 범위와 효과를 나타내는 지표도 공개하지 않았다.
출처
- SK하이닉스, 가우스랩스와 ‘SPIE AL 2026’ 참가… AI 기반 반도체 가상계측 관련 기술 논문 발표 , SK hynix Newsroomnews.skhynix.co.kr, 확인
공개된 자료를 정리한 사례입니다. ATF Works 도입 고객의 결과가 아닙니다.