반도체 산업에 대해 이야기할 때, 사람들은 종종 방대한 데이터와 빠르게 진행되는 제품 최적화 프로세스를 떠올립니다. 이러한 산업 생태계는 JMP에 대한 높은 접착력을 가지고 있으며, 빠르고 정확한 대화형 통계 분석 기능은 반도체 고객들에게 널리 사랑받고 있습니다. 반도체 산업의 작업 환경에서는 악조건에 직면했을 때 문제의 근원을 파악하고 신속하게 개선 대책을 도입하는 것이 종종 필요합니다. 가장 어려운 단계는 수백, 수천 개의 매개변수 중에서 가장 관련성 있는 영향 요인을 빠르게 찾는 방법입니다. 과거에는 엔지니어들이 과거 경험에만 의존해 의심되는 매개변수를 천천히 시도하고 오류를 제거하여 핵심 요소를 찾을 수 있었습니다. 이런 접근 방식은 시간이 많이 걸릴 뿐만 아니라 중요한 지표를 간과할 수도 있습니다. 프로세스 최적화를 위한 방향을 빠르게 찾는 방법은 모든 엔지니어링 팀이 직면한 큰 과제입니다.
사례 1: 600개 이상의 매개변수가 있는 테스트 데이터에서 주요 매개변수를 찾는 방법
반도체의 EWS 테스트 데이터를 예로 들면, 매개변수 지표가 600개가 넘습니다. 기존 방법을 사용하면 특수 Bin에 미치는 영향을 비교하고 순위를 매기는 데 많은 시간이 걸릴 수 있습니다. JMP의 예측 변수 스크리닝과 반응 스크리닝을 사용하면 여러 매개변수가 결과에 미치는 영향을 빠르게 비교하고, 밀리초 단위로 작업을 완료하고, Bin 10에 가장 큰 영향을 미치는 매개변수를 빠르게 찾을 수 있습니다. 그런 다음 대화형 그래픽 분석 도구인 그래프 빌더를 사용하여 주요 매개변수와 Bin 10의 산점도를 빠르게 그리고 다양한 Lot에 따라 색상을 지정하여 문제가 있는 데이터의 대부분이 Lot 16~29에서 발생했음을 빠르게 파악할 수 있으며, 문제의 근원을 분석하는 데 시간이 오래 걸리지 않습니다.
그림 1: JMP의 예측 변수 스크리닝과 반응 변수 스크리닝을 사용하면 여러 매개변수가 결과에 미치는 영향을 빠르게 비교할 수 있습니다.
그림 2: JMP의 산점도를 사용하여 문제의 근원을 빠르게 이해하기
사례 2: 프로세스를 개선하고 최적의 요소 조합을 빠르게 찾는 방법
반도체 분야에서 흔히 발생하는 또 다른 문제는 공정을 개선하고 최적의 공식 조합을 찾는 방법입니다. 기존의 통계 분석 소프트웨어 대부분은 효과적인 실험 조합에 대한 제안을 제공할 수 없었으며, 설계된 실험에는 그룹 유형이나 요인 설정 등 많은 실험적 제약이 있었습니다. 이러한 문제로 인해 데이터 분석이 부정확해지고 추가 비용이 발생합니다. JMP의 맞춤형 실험 플랫폼은 최적화된 실험 설계를 제공하여 사용자가 가장 비용 효율적인 실험 조합을 통해 정확한 모델 구성을 완료할 수 있도록 도와줍니다.
패키징 및 테스트의 와이어 본드 사례를 예로 들면, 볼 전단과 IMC%의 최대값을 얻으려면 JMP의 맞춤형 실험 플랫폼을 사용하여 감당할 수 있는 그룹 수와 적절한 유형의 요인을 기반으로 실험을 설계할 수 있습니다. 이러한 실험 설계 조합을 통해 수집된 데이터를 통해 사용자는 JMP가 안내하는 분석 경로를 따라 좋은 내러티브 모델을 얻을 수 있습니다. 게다가 JMP의 Profiler 플랫폼을 사용하면 얻은 여러 모델에서 여러 조건을 만족하는 최적의 수식 조합을 빠르게 찾을 수 있습니다. 이 기능은 사용자가 새로운 프로세스를 개발하거나 기존 프로세스를 개선하는 데 큰 도움이 될 수 있습니다.
그림 3: JMP를 사용하여 회귀 모델을 얻고 중요한 매개변수 순위를 매기기
그림 4: 모델에서 최적의 매개변수 조합 찾기
요약하자면, 다른 전통적인 통계 분석 소프트웨어와는 달리 JMP는 고객에게 탁월한 사용자 경험을 제공하고, 더 빠르고, 포괄적이고, 실용적인 결과를 제공할 수 있습니다. JMP의 장점은 분명합니다. 자주 언급되는 장점은 다음과 같습니다.
- 대화형 동적 분석 차트
- 데이터 차트를 연결하여 상관관계를 쉽게 찾으세요
- 사용하기 쉬운 통계 분석 플랫폼
- 핵심 요소를 찾고 매개변수 조합을 최적화하기 위한 다양한 예측 모델링 도구
- 빠르고 쉬운 보고서 스크립팅
JMP는 대만 반도체 산업에서 97%의 시장점유율을 차지하고 있으며, 높은 신뢰도를 가지고 있습니다. 이는 업계의 이슈를 논의하는 벤치마크 언어가 되었습니다. 많은 회사에서는 긴 결과 검증 시간을 피하기 위해 JMP를 사용하여 분석 결과를 출력합니다. 직장에서 통계 분석이 필요한 사용자의 경우, 사용하기 쉬운 JMP 통계 도구를 통해 작업 효율성을 30% 이상 크게 향상시킬 수 있습니다.
위에서 언급한 반도체 분석의 전체적인 내용을 알고 싶거나, 대만의 반도체 분석 선임 컨설턴트들이 빅데이터 분석의 성능 향상을 어떻게 바라보는지 직접 들어보고 싶다면, 2025년 5월 20일(화) 오후 2시에 JMP 대만에서 주최하는 온라인 세미나 [ 2대 프로세스 사례 분석: 반도체 엔지니어에게 필수적인 통계적 사고와 분석 실습 ]에 등록해 보시기 바랍니다. 이 세미나에서는 반도체 분석 컨설턴트의 선임자들이 대화형 분석, 모델링 및 시각화 방법을 사용하여 반도체 엔지니어링 팀이 더 짧은 시간 안에 더 정확한 프로세스 및 수율 결정을 내릴 수 있도록 돕는 방법을 시연합니다. 반도체 산업 관련 공정, 테스트, 품질 보증, R&D 엔지니어 및 중간 관리자의 등록을 환영합니다. (이 세미나는 중국어 번체로 진행됩니다)
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