반도체 라이프사이클 추적성 및 제품 품질 개선 방안
빠르게 변화하는 오늘날의 반도체 시장에서 엔드 투 엔드 추적성과 높은 수준의 제품 품질을 달성하는 것은 성공의 필수 요소입니다. 비즈니스 리더는 이러한 과제를 어떻게 해결할까요?
추적성과 품질에 대해 갈수록 높아지는 오늘날의 기준을 충족하는 것은 한 가지 요소, 즉 디지털 트랜스포메이션으로 귀결됩니다. 제품 개발 프로세스 전반에 걸쳐 디지털화가 수행되지 않으면 기업이 경쟁에서 뒤처지기 시작할 것입니다.
디지털 트랜스포메이션을 통해 개념부터 제공까지 제품 라이프사이클 전반에 대한 모든 반도체 설계 및 제조 프로세스 데이터를 단일 정보 소스로 통합할 수 있습니다.
이 새로운 eBook에서 반도체 추적성과 품질의 핵심 요소에 관해 자세히 알아보십시오.
엔드 투 엔드 반도체 추적성이 중요한 이유
자체 개발한 레거시 시스템을 기반으로 한 반도체 산업은 규모를 조정하여 수요의 폭증으로 인한 복잡성에 대응할 수 없습니다. 이와 같이 단편화된 기업은 공통 데이터 플랫폼이나 서로 소통할 수 있는 전체 시스템에 적용되는 공통 언어 없이 단절된 상태입니다. 필수 설계, 엔지니어링, 제조 기능은 사일로화되어 있습니다.
또한 EDA(전자 설계 자동화)와 설계 관리 도구, 제품 라이프사이클 관리(PLM) 도구 간 가시성도 부족합니다. 그 결과 엔지니어는 여러 시스템에서 필요한 정보를 찾느라 시간을 허비하게 되는 경우가 많습니다. 분산된 시스템에서 가시성이 부족하면 지식재산권(IP)을 재사용할 수 없으며, 엔드 투 엔드 추적도 사실상 불가능하므로 이러한 기업의 기술 부채가 더 늘어나게 됩니다.
품질 관리를 통해 반도체의 안정성을 극대화하는 방법
반도체 제조업체가 통합을 통해 더 많은 시스템을 제공하면서 높은 품질과 추적성 향상에 대한 압박이 커지고 있습니다. 자율 주행 차량이나 의료 분야 같이 미션 크리티컬한 응용 분야부터 소비자 시장에 이르기까지 고장난 IC, 모듈, 컴포넌트로 인해 발생하는 시스템 결함에 대한 반도체 기업의 책임이 갈수록 커지고 있습니다.
일례로, OEM은 집적 회로(IC) 제조업체에 더 높은 책임 표준을 적용합니다. 이러한 제조업체가 요구사항을 기능적, 논리적, 물리적 구현에 연결하면 확인 및 검증할 수 있으므로 품질을 높일 수 있습니다. 또한 고객 요구사항부터 테이프아웃, 파운드리에 이르기까지 전체 주기에서 확장된 엔터프라이즈 전반에 걸쳐 제품 관련 정보를 관리하는 방식으로 품질을 개선할 수도 있습니다.
모든 제품 데이터 요소는 결함을 쉽게 추적할 수 있도록 요구사항부터 최종 제공 반도체까지 중요 프로세스와 작업에 통합 및 연결됩니다.
EDA 및 PLM의 완전한 반도체 라이프사이클 관리
반도체 제조업체는 EDA부터 PLM까지 전체 반도체 라이프사이클에 대한 단일 정보 소스로 엔드 투 엔드 통찰력을 확보할 수 있습니다. 시간 압박이 증가하고 시스템 시행이 부재한 상황에서 테이프아웃 프로세스 추적이 어려워지고 오류가 많이 발생하게 됩니다. 테이프아웃 워크플로의 모든 단계에서 데이터가 사용 및 생성되며, 효과적인 테이프아웃 프로세스는 뒤늦은 오류 발견과 상당한 비용 증가를 방지하는 데 매우 중요합니다. 테이프아웃 설계가 잘못되면 비용이 많이 드는 스핀이 발생하고, 예상치 못한 비용 및 제품 출시 지연, 최초 시장 출시에 대한 계획이 좌절됩니다.
시간을 최소화하기 위해 적절한 문서화, 승인, 시스템 중심 체크리스트가 중요한 테이프아웃 프로세스에서 누락되는 경우가 많은데, 이로 인해 실수가 발생하거나 중요한 것을 놓치기 쉽습니다. 워크플로 중심 테이프아웃 프로세스는 설계부터 제조까지, 효율성, 데이터 통합, 제조 가능성, 테이프아웃 데이터의 정시 제공을 보장합니다.
정확한 라이프사이클 추적성 보고 확보
PLM을 사용하면 제품 리비전을 위한 라이프사이클 추적성 보고서를 통해 디지털 자산부터 물리적 자산까지 다양한 개체가 연결되어, 설계부터 제조까지 단일한 디지털 스레드를 만드는 방식을 확인할 수 있습니다. 이 보고서를 통해 실시간 보고 및 의사 결정, 실시간 근본 원인 분석을 처리하고 특정 설계의 IP 리비전을 식별하며, 지속적인 개선, 산출량 증가 등을 지원하는 동시에 원인을 밝힐 수 있습니다.