R2R(Run-to-Run)이란? 공정이 스스로 레시피를 고치는 방법

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들어가며 그동안 이전 티스토리 블로그에는 백엔드 취업 준비 이야기를 주로 썼습니다. 현재는 디스플레이 공정의 R2R 시스템을 개발하고 있어서 이 블로그에는 이 도메인의 이야기를 정리해보려고 합니다. 첫글은 R2R (Run to Run) 이 무엇인지부터입니다. R2R 한 줄 정의 * R2R(Run-to-Run)은 이번 공정 결과를 보고 다음 공정의 설정값을 자동으로 고치는 제어 방식입니다. * 반도체 공정에서 먼저 자리 잡았고, 디스플레이 공정에서도 같은 방식으로 쓰입니다. R2R이 필요한 이유 공장 장비는 기존에 엔지니어들이 지정해둔 레시피대로 돌아갑니다(생산). 레시피는 온도, 시간, 노광량 같은 설정값 묶음입니다. 문제는 같은 레시피로 돌려도 결과가 계속 같지 않다는 점입니다. • 챔버 안에 부산물이 쌓이고 부품이 닳으면서 결과가 서서히 한쪽으로 밀립니다(drift). • 장비 정비(PM) 직후에는 결과가 갑자기 튀기도 합니다(shift). 사람이 매번 측정값을 보고 레시피를 손으로 고칠 수는 없습니다. 그래서 이 일을 시스템이 자동으로 합니다. 용어 정리 제목 내용 Run 공정 1회 실행 단위 (lot 또는 glass 1매 등) Recipe 장비에 내려가는 설정값 묶음 Metrology(Measure) 공정 후 결과를 측정하는 단계 (두께, 선폭 등) Target 목표값 Spec 허용 범위 (상한과 하한) 생산 실측 생산 장비가 실제로 적용한 조건 계측 실측 계측 장비가 결과물을 측정한 값 APC Advanced Process Control. R2R을 포함하는 상위 개념 R2R이 받는 두 가지 데이터: 생산 실측과 계측 실측 생산 실측 계측 실측 어디서 오나 생산(공정) 장비 계측 장비 무엇인가 실제로 적용된 조건 결과물을 측정한 값 예시 실제 증착 시간, 실제 노광량 막 두께, 선폭 제어 관점 입력 출력 R2R 개발에서 중요한 개념은 생산 실측과 계측 실측입니다. 둘 다 필요한 이유는 레시피에 적은 설정값과 장비가 실제로 수행한 값이 다를 수 있기 때문입니다. 50초로 지시했는데 장비가 51초를 돌렸다고 가정해 보겠습니다. 결과가 두껍게 나온 원인 중 일부는 장비 상태가 아니라 1초를 더 돌린 데 있습니다. 설정값만 보고 계산하면 이 차이까지 장비 탓으로 돌려 보정이 과해집니다. R2R을 처음 접할 때 반드시 드는 일상 예시로, 라면으로 치면 물 500ml를 넣으려 했는데 실제로는 520ml가 들어간 것이 생산 실측입니다. 먹어 보니 싱거웠다는 것이 계측 실측입니다. R2R이 실제로 보정하는 방식 Feedback: 결과를 먼저 보고 고치기 Feedback은 직전 run의 결과로 다음 run의 조건을 고치는 사후 보정입니다. 장비가 run을 수행하고 생산 실측을 남깁니다. 계측 장비가 결과물을 측정해 계측 실측을 남깁니다. 컨트롤러가 target과의 오차를 계산합니다. 오차가 줄어들도록 다음 run의 레시피를 보정합니다. 한계도 있습니다. 측정이 끝나야 반영되므로 한 박자 늦습니다. Feedforward: 미리 예측하고 고치기 Feedforward는 공정을 시작하기 전에 이미 알고 있는 정보로 조건을 미리 고치는 사전 조정입니다. 대표적인 정보가 앞 공정의 계측 실측입니다. 앞 공정에서 막이 평소보다 두껍게 올라간 글라스라는 것을 알면, 식각 공정에 들어가기 전에 식각 시간을 미리 늘려 줍니다. * 같은 계측 실측이 자기 공정에는 Feedback으로, 다음 공정에는 Feedforward로 쓰입니다. * Feedback Feedforward 시점 공정 후 공정 전 근거 내 공정의 결과 앞 공정의 결과, 현재 상태 라면 비유 어제 싱거웠으니 물을 줄인다 오늘은 큰 냄비라 물을 더 넣는다 결론적으로 실제 현장에서는 두 방식을 함께 사용합니다. 숫자로 보는 보정 예시 아래 숫자는 설명을 위한 가상의 값입니다. 목표 두께는 100nm이고, 1초에 2nm가 쌓인다고 가정합니다. 모델: 두께 = 2 × 시간 + 보정치 (처음 보정치는 0) 단계 값 설명 설정값 50초 (100 − 0) ÷ 2 생산 실측 51초 장비가 실제로 돌린 시간 모델 예측 102nm 2 × 51 + 0 계측 실측 106nm 실제로 측정한 두께 오차 4nm 106 − 102 새 보정치 2 0.5 × 4 + 0.5 × 0 다음 run 설정값 49초 (100 − 2) ÷ 2 오차 4nm를 전부 반영하지 않고 절반만 반영했습니다. 측정에는 노이즈가 섞여 있어서, 전부 따라가면 레시피가 매번 출렁이기 때문입니다. * 이렇게 최근 오차에 가중치를 두고 과거 값과 섞는 방식을 EWMA(지수가중이동평균)라고 합니다. 통상적으로 R2R에서 가장 기본이 되는 알고리즘입니다. * 가중치가 크면 빠르게 따라가지만 노이즈에 흔들리고, 작으면 안정적이지만 느립니다. 생산 실측 대신 설정값 50초로 계산하면 어떻게 될까요? 모델 예측이 100nm가 되어 오차를 6nm로 잡습니다. 보정치는 3, 다음 설정값은 48.5초가 됩니다. 장비가 1초 더 돌린 몫까지 보정해 버린 과한 보정입니다. R2R 개발자는 뭐하는 건지 생산 실측과 계측 실측을 수집하고 run 단위로 짝짓기. 모델에 따라 보정값을 계산. 보정값이 허용 범위 안인지 검증합니다. 벗어나면 적용X. 보정된 레시피를 다음 run에 전달. 자세한건 회사 대외비라 이정도만 작성하겠습니다. 마무리 정리를 해보자면 R2R 시스템은 고정된 레시피를 반복하지 않고, 실측값을 근거로 레시피를 계속 고쳐 결과를 target에 붙여 두는 구조입니다.