배치 매개변수의 정밀한 제어는 매우 중요합니다. JSR Micro NV는 약 100가지 제품에 걸쳐 20개에서 400개에 이르는 매개변수를 사용하여 배치 관리를 수행합니다. 또한 원자재 관리도 필수적입니다.
저희 데이터 대부분은 SAP HANA 데이터베이스와 OSI PI 데이터 히스토리안에 저장되어 있습니다. JMP는 ODBC 드라이버를 사용하여 SAP HANA에서 데이터를 조회하고 OSI PI 서버에 직접 접근합니다. JMP Live를 통해 이러한 데이터베이스의 최신 데이터에 지속적으로 접근할 수 있습니다.
JMP는 필요에 따라 데이터를 처리하고 활용하는 데 있어 완벽한 유연성을 제공합니다. 이러한 전체 프로세스는 모니터링을 간소화하고 운영 효율성 및 품질 관리를 향상시킵니다.
안녕하세요. 저는 루벤 레나에르츠입니다. JSR Micro에서 JMP Live를 활용하여 완제품 관리도를 자동화한 사례를 간략하게 소개해 드리겠습니다. 벨기에에 위치한 JSR Micro에서는 약 100가지의 다양한 제품을 생산하고 있으며, 이 모든 제품에 대한 품질 관리가 필수적입니다. 뿐만 아니라, 제품 생산에 사용되는 모든 원자재까지 관리해야 합니다.
제품 하나당 20개에서 400개에 이르는 다양한 매개변수가 있기 때문에 매일 수많은 관리도를 검토하고 많은 자재를 꼼꼼히 관리해야 합니다. 이를 위해 JMP Live를 사용하고 있으며, 지금부터 그 방법을 보여드리겠습니다. 대부분의 데이터는 이미 SAP 4/HANA 데이터베이스에 저장되어 있습니다. 또한 OSI PI 데이터 히스토리안에도 데이터가 저장되어 있습니다.
저희 생산팀은 OSI PI를 직접 사용합니다. OSI PI의 관리도를 통해 탱크와 모든 생산 매개변수를 지속적으로 모니터링합니다. 완제품의 경우, 모든 품질 관리 측정값을 SAP 4/HANA 데이터베이스에 저장하여 항상 최신 데이터에 접근할 수 있습니다. 또한, 원하는 보고서를 작성하고 데이터를 처리하는 방식까지 완벽하게 제어할 수 있습니다.
JSR은 1957년 일본에서 설립된 회사입니다. 약 8,000명의 직원이 근무하는 일본의 다국적 기업입니다. 주로 유기화학 분야에서 사업을 하고 있으며, 고분자 제조 부서, 생명과학 부서, 그리고 제가 근무하는 반도체 부서가 있습니다.
저희 회사가 하는 반도체 사업에 대해 좀 더 자세히 설명드리겠습니다. 저희는 포토레지스트를 생산합니다. 예를 들어 실리콘 웨이퍼나 탄화규소 웨이퍼에 패턴을 만들려면 먼저 그 위에 포토레지스트를 도포해야 합니다. 이 포토레지스트를 노광하면 원하는 패턴을 만들어 원하는 소자를 제작할 수 있습니다.
벨기에 NV에서는 KrF 및 EUV 기술을 개발하고 있습니다. EUV 스케일은 14나노미터 이하의 미세 패턴을 구현하는 것을 의미합니다. 사람 머리카락의 굵기가 10만 나노미터이니, 정말 극미세한 스케일이라는 것을 알 수 있습니다. 이처럼 작은 스케일에서는 몇 가지 중요한 요소가 있습니다. 우선, 포토레지스트에 입자가 있어서는 안 됩니다. 또한 금속 함량도 높아서는 안 되는데, 금속이 함유된 구조는 제대로 작동하지 않아 결함이 발생할 수 있기 때문입니다. 뿐만 아니라, 레지스트 필름 두께와 감도와 같은 기능적 매개변수도 정밀하게 제어해야 합니다. 노광 후 형성되는 구조의 형태와 허용 범위까지 모두 관리해야 합니다. 이러한 모든 매개변수를 제어하기 위해 JMP Live를 사용합니다.
자, 그럼 어떻게 할까요? 지금 보여드리겠습니다. 먼저, 완제품 데이터가 저장된 데이터베이스에 직접 접근해야 합니다. SAP에서는 ODBC 드라이버를 사용할 수 있는데, 이 드라이버는 JMP의 쿼리 빌더에서 직접 실행할 수 있습니다. 예를 들어, 여기에서처럼요. JSR 코드나 파이썬 코드를 사용해서 스크립팅할 수도 있습니다. 어떤 방법을 사용하든 상관없습니다. 이 세 가지 방법 모두를 통해 SAP 4/HANA 데이터베이스의 최신 데이터에 접근할 수 있습니다.
그뿐만 아니라 SAP에는 원자재와 완제품의 CoA 데이터, 내부 관리 한계, 고객 한계 데이터도 있습니다. 이 모든 데이터는 JMP의 ODBC 드라이버를 통해 접근할 수 있습니다. 그런 다음 SPC 차트를 작성합니다. 모든 고객은 우리가 생산하는 제품의 SPC를 보는 특정 방식을 가지고 있습니다. 우리는 고객과 동일한 방식으로 데이터를 보고, 고객과 같은 관점을 공유하고자 합니다.
그들은 마지막 배치를 제외하고 관리도를 계산합니다. 왜냐하면 평가하려는 것은 바로 마지막 배치이기 때문입니다. 그런 다음, 최근 20개 배치에 대해서만 SPC를 수행합니다. 이전 배치들은 현재 공정 상황을 제대로 대표하지 못하기 때문입니다. 또한, 규칙 2나 규칙 3과 같은 추가 SPC 규칙을 적용할 수도 있습니다. 이러한 모든 항목은 JMP 스크립팅을 통해 완벽하게 구성할 수 있습니다.
데이터가 있고 계산을 마쳤다면 보고서를 작성할 수 있습니다. 저희는 생산하는 모든 배치에 대한 배치 보고서를 만들고, 그 보고서에 탭 하나(또는 시트 하나)를 만들어 규격 미달, 관리 이탈, 규칙 2 및 규칙 3 위반 항목에 대한 모든 관리도를 포함시켰습니다. 이렇게 하면 해당 배치에서 문제가 있는 항목을 매우 빠르게 파악할 수 있습니다.
그 외에도 두 개의 탭이 더 있습니다. 하나는 최근 20개 배치에 대한 모든 관리도를 보여주고, 다른 하나는 해당 제품의 모든 배치에 대한 관리도를 보여줍니다. 문제가 발생하면 최근 20개 배치의 관리도를 즉시 확인하여 장기적인 추세를 파악할 수 있습니다. 또한, 공유 드라이브에 보고서가 생성되며, 생산팀에서 데이터 패키지에 추가할 수 있습니다.
그럼 JMP Live에서 어떻게 보이는지 보여드리겠습니다. 이것은 JMP Live에서 SPC 보고서가 어떻게 표시되는지 보여주는 예시입니다. 물론 이것은 가상의 물질이고 매개변수도 가짜입니다. 하지만 이 제품의 경우, 예를 들어 매개변수 AA가 관리 범위를 벗어났지만 규격 범위 내에 있는 것을 볼 수 있습니다. 이 매개변수도 관리 범위를 벗어났습니다. 이렇게 해서 관리 범위를 벗어난 항목에 대한 첫 번째 개요를 확인할 수 있습니다. 예를 들어 이 매개변수는 규격 범위를 벗어났습니다.
예를 들어, 파라미터 AA가 다른 파라미터와 연결되어 있다는 것을 알고 싶다면, 모든 파라미터가 표시된 다른 탭에서 관련 파라미터(예: AC)의 동작을 확인할 수 있습니다. 이 보고서는 새로운 데이터가 있을 경우 5분마다 업데이트됩니다. 새로운 데이터가 없으면 보고서는 그대로 유지됩니다. 하나의 보고서에서 해당 소재에 대한 모든 데이터를 확인할 수 있습니다. 저희는 생산하는 모든 소재에 대해 이러한 보고서를 제공합니다.
JMP Live를 사용하여 완제품 관리 차트 자동화를 구축하는 방법을 정리해 보았습니다. 우선 가장 중요한 것은 데이터를 체계적으로 정리하는 것입니다. 깔끔하고 구조화된 데이터베이스에 데이터를 저장해야 합니다. 저희 예시에서는 SAP 4/HANA를 사용했습니다. 데이터 유효성 검사를 구현하는 것도 중요합니다. 저희는 입력된 모든 데이터를 이중으로 검증하여 정확성을 확인합니다. 그렇지 않으면 분석 결과에 오류가 발생할 수 있습니다. 또한 보고서 작성 스크립트를 작성할 수도 있습니다. 고객 또는 회사에서 사용하는 특정 분석 도구를 활용할 수 있으므로 JSR 덕분에 완전한 자유도를 누릴 수 있습니다. 이렇게 구축한 보고서는 회사 내 모든 사용자가 이용할 수 있습니다.
이 프로젝트에 도움을 주신 모든 분들께 감사드립니다. 특히 저희 회사 직원들과 SAP에 ODBC 드라이버를 설치하는 데 도움을 주신 협력업체 직원분께 감사드립니다. 관심 가져주셔서 감사합니다.
