자동화를 통해 미국 제조업체가 반도체 제조 규모를 확장하는 방법

반도체는 모든 최신 전자, 전력 분배, 재생 가능 발전의 핵심입니다. 반도체 제품의 범위는 간단한 이산 소자(예: 트랜지스터 및 다이오드)부터 복잡한 집적 회로(IC)에 이릅니다. 반도체 장치는 종종 디지털 회로를 구성하기 위해 결합되는 논리 게이트의 핵심입니다. 또한 발진기, 아날로그 증폭기, 광발전 전지, LED, 레이저, 전력 컨버터에서도 사용됩니다. 산업 제품 범주에는 메모리, 논리, 아날로그 IC, 마이크로 프로세서, 이산 전력 장치, 센서가 포함됩니다.

그림 1: 집적 회로 및 기타 반도체 제품의 생산에는 특수 장비가 필요합니다. (이미지 출처: Getty Images)

반도체의 중요한 특성에도 불구하고, 전 세계의 대부분은 다각화되지 않은 취약한 글로벌 공급망에 의존하고 있습니다. 이는 고도로 통합된 생산을 더욱 경제적으로 경쟁력 있게 만드는 규모의 경제가 매우 중요하기 때문입니다. 결국, 반도체 제조 시설은 구축하는 데 수십억이 소요되고 고도로 숙련된 인력이 필요합니다.

그림 2: 선형 모터, 벨트 드라이브, 미니어처 프로파일 레일 선형 가이드는 반도체 처리를 위한 기계에 사용되는 정밀 장비의 일부에 불과합니다. (이미지 출처: Getty Images)

대부분의 팹(주조 공장)은 대만, 일본, 중국, 미국, 독일에 위치하며 수십년 간 운영되어 왔습니다. 그러나 전체 반도체의 절반 이상, 모든 첨단 반도체의 90% 이상이 대만에서 생산되며, 모든 주요 전자 제조업체는 적어도 일부 반도체 제조를 위해 대만의 단일 반도체 제조 공장을 사용하고 있습니다. 최근 지정학적 긴장 상태가 고조되면서 이러한 의존의 위험성이 더욱 부각되고 있습니다. 2022년 CHIPS(미국의 반도체 생산에 도움이 되는 인센티브 창출법) 사업자와 자동화 공급업체가 미국 반도체 생산을 설립하고 확장하도록 장려함으로써 이 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.

반도체 제조 상태

대부분의 재료는 금속과 같은 우수한 전기 컨덕터이거나 유리와 같은 절연체입니다. 반도체는 컨덕터와 절연체 사이의 전기 전도도를 가지며, 도핑이라는 프로세스를 통해 결정 구조 내에 불순물을 도입하여 전도도를 조절합니다. 전자 공여 원소로 도핑하면 n형 반도체에 음전하가 제공됩니다. 반대로 전자 수용체 원소로 도핑하면 p형 반도체에 양전하를 띠는 정공이 생성됩니다. 단일 결정 내에서 인접하지만 서로 다르게 도핑된 두 영역이 반도체 p-n 접합을 형성합니다. 트랜지스터는 NPN 또는 PNP 접합으로 배열할 수 있습니다.

실리콘은 가장 일반적인 반도체 재료입니다. 일반적인 n형 도펀트는 인과 비소이고, 일반적인 p형 도펀트는 붕소와 갈륨입니다.

그림 3: 이 Jabil Precision Automation Solutions 기계의 6축 로봇은 밀폐된 클린룸 환경을 손상시키지 않고 자동 레티클 정렬과 관련된 작업을 실행합니다. (이미지 출처: Omron Automation Americas)

최첨단 반도체 제조에서는 1nm ~ 100nm의 나노 피처를 가진 제품을 생산합니다. 나노미터는 10억 분의 1미터이고 고체에서 개별 원자 사이의 거리는 0.1nm ~ 0.4nm이므로, 최신 반도체 나노 구조는 재료 구조가 작아질 수 있는 한계에 근접했습니다. 이러한 제품을 제조하는 데 필요한 극도의 정밀도로 인해 클린룸 환경에서 프로세스를 실행하고 지진 활동, 현지 항공기, 기차, 교통 및 주변 기계의 진동으로부터 보호해야 합니다.

IC 제조에서 가장 중요한 프로세스는 웨이퍼 생산, 리소그래피, 선택적 도핑(가장 일반적으로 이온 주입 사용)입니다. 많은 팹이 웨이퍼 제조나, 포토리소그래피 및 도핑과 관련된 후속 칩 제조를 전문으로 합니다. Taiwan Semiconductor(TSMC)는 웨이퍼와 칩을 모두 생산합니다. 이 회사는 고급 5nm 및 3nm 칩을 생산하는 유일한 팹입니다. Intel 및 Texas Instruments와 같은 일부 반도체 제조업체는 자체적인 팹을 보유하고 있으며 최첨단 칩을 공급하기 위해서만 TSMC에 의존합니다. 그러나 대다수의 팹리스 제조업체는(예: Apple, ARM, Nvidia) 반도체 제조를 위해 TSMC에 전적으로 의존합니다.

그림 4: GlobalFoundries는 기존 뉴욕주 시설에서 연간 150,000개 웨이퍼를 추가적으로 생산할 수 있도록 하기 위해 최근 10억 달러 규모의 투자를 시작했습니다. 이 새로운 생산 능력은 자동차, 5G, IoT 응용 제품을 위한 풍부한 기능의 칩에 대한 수요를 충족하는 것을 목표로 합니다. 이 시설은 안전한 공급망을 위한 국가적 보안 요구 사항도 지원할 수 있습니다. (이미지 출처: GlobalFoundries)

AMD는 기술적으로 팹리스이지만 TSMC에 의존하지 않으며 이전에는 자체적으로 칩을 제조했습니다. AMD는 제조 사업부를 분사해 GlobalFoundries를 설립했으며 이 회사는 미국, 유럽, 싱가포르에서 팹을 운영하고 있습니다. 뉴욕 팹은 역사적으로 최소 14nm의 칩을 생산했으며 4nm 칩과 3nm 칩을 곧 생산할 예정입니다.

구체적인 반도체 제조 프로세스 고려 사항

반도체 제조의 대부분은 한 번에 수백만 개의 개별 피처(나노 피처도 가능)를 생성할 수 있는 확장 가능한 고수율 프로세스를 사용합니다. 일부 구체적인 사항을 고려해 보겠습니다.

실리콘 웨이퍼 제조: 다결정 실리콘 너겟을 부분적으로 배기된 아르곤 대기에서 녹인 다음 모결정을 통해 풀링하여 단결정 실리콘 잉곳(프로세스가 시작되고 중지될 때 헤드 원뿔과 테일 원뿔이 형성되는 원통)을 성장시킵니다. 이 단계에서 일부 균일한 도핑이 추가될 수 있습니다.

그림 5: 여기에는 여러 개의 결정질 실리콘 잉곳과 이 잉곳에서 얇게 절단할 수 있는 디스크가 표시되어 있습니다. 풀링 후, 연 전에 잉곳에 원뿔이 여전히 존재합니다. (이미지 출처: Getty Images)

다음으로, 잉곳을 정밀한 지름의 블록으로 연마하고 결정 방향을 나타내기 위해 노치를 추가합니다. 그런 다음 줄톱을 사용하여 블록을 웨이퍼로 얇게 절단하고, 다이아몬드 연마 도구를 사용하여 웨이퍼를 베벨링 및 래핑 처리한 다음 화학적 에칭, 열처리, 연마, 세척(초순수 및 화학 재료 사용)을 통해 표면을 다듬습니다. 이제 웨이퍼는 편평도 및 무입자 청결 상태 검사를 거쳐 패키징됩니다.

그림 6: 익숙해 보이는 청소 용품도 클린룸 환경에서 사용하게 될 경우 새로운 형태를 띠게 됩니다. (이미지 출처: ACL Staticide Inc.)

리소그래피: 전자 회로는 먼저 반도체 기판에 금속 컨덕터 박막을 증착한 다음 리소그래피를 사용하여 회로 패턴을 위한 마스크를 인쇄한 후 나머지 전도성 층을 에칭하는 방식으로 생산됩니다. 이러한 방법은 원래 더 큰 인쇄 회로용으로 개발되었지만 현재는 나노 IC 제조에 사용되고 있습니다. 금속 핀이 그리드 패턴으로 인쇄되며, 5nm 프로세스 칩은 약 20nm의 피치 간격으로 핀을 사용합니다. 이 특정 프로세스를 위한 자동화 시스템은 종종 직접 구동 기술은 물론 안정화 기반 및 소프트웨어, 심지어 에어 베어링을 사용합니다.

그림 7: 전자 현미경 및 주사 터널링 현미경을 통해 나노 구조체를 조사할 수 있습니다. 여기에 표시된 것과 같은 포토마스크 수리 장비는 결함 감지 및 수리 확인을 자동화하여 처리 속도를 높입니다. 원자력 현미경을 사용하면 나노미터 정확도와 옹스트롬 수준의 정밀도로 결함 및 이물질을 감지하고 수리할 수 있습니다. (이미지 출처: Park Systems)

박막 재료 증착: 이 프로세스에서는 진공 증발, 스퍼터 증착 또는 화학 증기 증팍을 사용하여 실리콘 웨이퍼에 금속 재료가 증착됩니다.

패터닝: 이는 후속 에칭 단계에서 선택된 영역에서 금속층이 제거되지 않도록 방지하기 위해 마스크를 적용하는 실제 리소그래피 프로세스입니다. 일반적인 패터닝 프로세스에는 포토리소그래피, 전자빔 리소그래피, 나노 임프린트 리소그래피가 포함됩니다. 마스크 갭 사이의 금속은 레이저 또는 전자빔에 의해 증발됩니다.

에칭: 금속층을 화학적으로 제거하는 프로세스입니다. 화학적 습식 에칭은 산, 염기, 용매와 같은 반응 액체를 사용하는 반면 건식 에칭은 반응 가스를 사용합니다. 건식 에칭에는 반응 이온 에칭 및 전도적 결합 플라스마 에칭이 포함됩니다. 여기서 자동화 장비는 프로세스 기간과 속도를 제어하며, 이는 칩의 기능을 허용 오차 범위 내에서 유지하는 데 중요합니다.

이온 주입: 실리콘 웨이퍼에 전기 연결 그리드가 생성되면 실리콘을 도핑하여 접합부에 개별 트랜지스터를 생성하여 NPN 또는 PNP 접합부를 만들어야 합니다. 이는 접합부에 도핑 원소로 구성된 이온 빔을 향하게 함으로써 달성됩니다. 가속된 이온 빔은 매우 빠른 속도 덕분에 재료를 관통하여 실리콘 웨이퍼의 결정 격자에 매입됩니다. 리소그래피 프로세스 동안 생성된 패턴은 이온 주입 프로세스를 정확하게 안내하는 데 사용됩니다.

자동화를 통해 반도체 품질 제공

현재 미국 반도체 산업의 대부분은 반도체를 실제로 제조하기보다는 제조 장비를 생산하고 있습니다. 이 장비는 보다 일반적인 기계 및 전자 {/ph1}제조 자동화{/ph1} 기술을 적용합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

• 리소그래피 장비는 Applied Materials 및 ASML에서 제조됩니다.
• 화학 증기 증착 장비는 Lam Research 및 Applied Materials에서 제조됩니다.
• 플라스마 에칭 장비는 Lam Research, Applied Materials, Plasma-Therm에서 제조됩니다.
• 이온 주입 장비는 Axcelis Technologies 및 Varian Semiconductor Equipment Associates에서 제조됩니다.

현재 미국은 반도체 물량의 대부분을 수입에 의존하고 있지만, 모든 제조 단계가 어느 정도는 미국 내에서 수행되고 있습니다. 여기에는 Intel, GlobalFoundries, Texas Instruments 등의 웨이퍼 및 칩 제조가 모두 포함됩니다.

박막 재료 증착, 리소그래피 패터닝, 화학적 에칭, 칩 제조를 위한 이온 주입 프로세스는 본질적으로 확장성이 뛰어나므로 수백만 개의 개별 접합부를 동시에 생성할 수 있습니다. 따라서 제조업체는 부분적으로 생산성 향상을 위해 자동화 수준을 높이고 있지만, 최근에는 품질 향상을 위해 자동화 수준을 높이는 경우가 더 많습니다.

자동화는 화학, 칩, 웨이퍼 처리 작업뿐만 아니라 KUKA Robotics와 같은 제조업체에서 생산되는 클린룸 로봇의 사용과도 관련이 있습니다. 후자의 경우 인적 오류로 인한 손실을 줄이는 데 중요한 역할을 합니다.

그림 8: 7축 시스템에 탑재된 협동 로봇은 실리콘 웨이퍼(40µm 두께, 최대 300mm 지름)가 최대 1,200단계를 거쳐 칩으로 전환되는 과정을 처리합니다. (이미지 출처: KUKA Robotics)

그러나 반도체 제조에서의 자동화는 데이터 처리와 결과적인 의사 결정 자동화에 더 중점을 두는 경우가 많습니다. 팹에서는 고급 프로세스 제어(APC)와 통계적 프로세스 제어(SPC)를 위해 자동화된 알고리즘을 사용합니다. 이를 통해 제조 프로세스에 대한 실시간 제어를 통해 프로세스 변동과 그에 따른 제조 결함을 추적하여 줄일 수 있습니다. 이러한 시스템은 인공 지능과 머신 러닝을 사용하여 많은 프로세스 파라미터와 품질 메트릭을 추적하는 매우 큰 데이터 세트 내에서 패턴을 식별할 수 있습니다.

Siemens의 사고 리더십은 퍼지 제어, 모델 예측 제어, 모델 기반 제어, 통계 모델, 신경망 등 제어 변수의 변동을 줄이기 위한 다양한 방법을 포괄하는 것으로 APC를 정의합니다. 이러한 인더스트리 4.0 기술은 반도체 산업을 위해 예를 들어 Siemens 또는 Schneider Electric의 EcoStruxure에서 제공하는 통합 에코시스템을 통해 구현됩니다. 프로세스 변수를 기계 상태 모니터링과 결합하여 일상적인 생산 기계 유지보수를 줄이면서 가동 중단 시간을 방지하는 예측 유지보수를 수행할 수 있습니다.

결론

미국이 전략적으로 중요한 반도체의 국내 생산 경쟁력을 확보하기 위해 움직이면서 최첨단 자동화는 필수적인 요소가 될 것입니다. 자재 취급을 수행하는 클린룸 로봇은 자동화의 가장 분명하고 눈에 띄는 구현이지만, 진정한 경쟁 우위를 확보하는 것은 실제 제조 프로세스의 자동화된 프로세스 제어입니다. 실리콘 결정 성장을 위한 환경 제어부터 이온 주입 시 접합부의 정밀한 도핑 보장에 이르기까지, 효율적이고 결함 없는 나노 IC를 생산할 수 있으려면 수천 개의 프로세스 파라미터를 실시간으로 제어해야 합니다.

궁극적으로 미국 반도체 산업의 경쟁력을 보장하는 것은 IIoT 센서, AI 알고리즘 및 기타 고급 모델 기반 제어 방법의 통합을 포함하는 고급 프로세스 제어가 될 것입니다.