[포트폴리오] 반도체 소재 제조 현장의 공정·품질 데이터 시스템 구축기

반도체 소재 제조사에서 근무하며, 현장 장비 데이터를 수집·분석해 품질과 운영을 관리하는 시스템을 직접 설계·구축했다.

이 글에서는 그중 대표적인 두 가지를 정리한다. 하나는 공정/품질을 통계적으로 관리하는 SPC(Statistical Process Control), 다른 하나는 분석·평가실의 장비 운영을 다루는 FIMS(Fab Information Management System)다.

 

두 시스템 모두 "현장에서 실제로 쓰이는 데이터를, 사람 손을 거치지 않고, 신뢰할 수 있게 다룬다"는 같은 문제의식에서 출발했다.

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1. SPC(통계적 공정관리) 시스템 구축

배경

제조 현장에는 공정별로 품질 편차가 존재했고, 설비에 이상이 생겼을 때 이를 실시간으로 감지해 대응하기가 어려웠다. 고객 불량이 발생하면 근거 자료가 부족해 사후 대응에 의존하는 구조였다.

즉, "문제가 터진 뒤에 원인을 찾는" 방식이었고, 이를 "문제가 커지기 전에 감지하는" 방식으로 바꾸는 것이 목표였다.

시스템 구성

데이터가 흐르는 구조를 세 계층으로 설계했다.

• Raw Data: 공정 설비의 실시간 데이터(RTDB), 분석 장비 데이터(LIMS), 그리고 파일 형태의 데이터
• Data 통합: 수집한 Raw Data를 공정 파라미터 / 분석 파라미터로 정제·통합
• 서비스: 통합된 데이터를 기반으로 대시보드, 품질분석, 원재료·QRB(품질 리뷰), 공정 SPC를 제공

이 구조를 소속 그룹 계열사의 여러 제품군에 공통으로 적용할 수 있도록 표준화했다.

나의 역할

장비 데이터 수집 → 정제 → 분석 → 서비스까지 전 과정을 단독으로 구축했다.

• 제품/공정별 품질 지표를 정의하고, 실시간 추세 모니터링을 도입
• 공급사·공정 간 품질을 비교 분석하는 기능 개발
• 관리선(관리 한계) 이탈을 자동 감지해 유관 부서에 공유하는 알림 체계 구성
• 불량 발생 시 품질 이력을 추적할 수 있는 기반 확보

 

주요 성과

• 수작업으로 하던 리포트 작성을 자동화해 작성 시간을 사실상 100% 절감(일 평균 약 30분 절약)
• 설비 이상 감지 대응 시간을 기존 N시간 → 실시간으로 단축
• 타 사업장으로 확장 가능한 표준 체계로 구축해, 동일 시스템 구축 시 작업 시간 90% 이상 단축

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2. FIMS(Fab 정보관리 시스템) 고도화

배경

분석·평가·조제실의 장비 운영은 대부분 Excel 기반 수기 스케줄링과 실적 관리로 이뤄지고 있었다.

• 의뢰자와 평가/분석원 사이의 정보 전달·소통 체계가 명확하지 않았고
• 리포트를 수작업으로 작성하다 보니 오류와 업무 비효율이 발생했으며
• 가동률·비가동 사유 같은 핵심 지표를 실시간으로 관리하기 어려웠다

시스템 구성

의뢰(평가/분석/조제) → 처리 → 실적 관리로 이어지는 흐름을 하나의 시스템으로 묶었다.

• 장비 스케줄러, 실적 관리, PM/BM(예방·고장 정비) 이력 관리
• 웨이퍼 재고 관리, 장비 가동률, 외부 장비 스케줄러
• 조제·세정액 관리, 제품개발실 분석(FE-SEM, Color&Dispersion 등)

나의 역할

• 현업과 협의해 주요 지표 기준을 세우고, 주간 리포트를 자동 생성하도록 구현
• 핵심 지표를 시각화한 대시보드 구성(가동률, Track 사용 heat map, 웨이퍼 사용량 등)
• 시스템 구조를 분석해 성능을 튜닝
• 이상 감지 알림 기능 도입

 

주요 성과

• 주간 리포트 자동화로 월 10시간 이상 업무 시간 절감
• 기준 기반 보고 체계로 품질 데이터 신뢰도 향상
• 일일 최다 사용되는 예약 시스템의 성능을 개선해 지연 시간 80% 이상 단축
• 실시간 품질/운영 모니터링 체계로 시스템 기능을 고도화

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정리하며

두 시스템은 기능은 다르지만, 공통적으로 "현장 데이터를 자동으로 모으고, 기준에 따라 판단하고, 사람이 개입하기 전에 알린다"는 방향을 지향했다.

RTDB·LIMS 같은 장비 데이터를 다루고, 통계적 기준으로 이상을 감지하며, 실시간 모니터링으로 대응 시점을 앞당기는 경험은 제조·공장자동화 영역에서 그대로 이어진다고 생각한다.

앞으로도 "데이터가 흐르는 구조를 설계하고, 그 위에서 실질적인 운영 문제를 푸는" 일을 계속 이어가고자 한다.