해당 글은 2024년 7월 SEMICONDUCTOR DIGEST에 실린

에드워드 Alex Smith(Semiconductor Service VP Marketing)의 글을 번역한 것이며 오역이 있을 수 있습니다.

 

 

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반도체 제조업체들은 오랫동안 위험을 최소화할 수 있는 제조 장비를 선택해 왔습니다. 이들은 가장 신뢰성이 높고, 처리량이 우수하며, 가동 시간이 길고, 식각(etching), 증착(deposition), 세정(cleaning), 연마(polishing), 어닐링(annealing) 등 각 공정에서 요구되는 기능을 정확하게 수행하는 장비를 선호합니다.

 

 

이제 동일한 전략이 서비스 분야에도 적용되고 있습니다. Edwards의 Semiconductor Service Marketing의 Vice President인 Alex Smith는 다음과 같이 말했습니다. "이제 서비스도 위험 완화(Risk Mitigation) 범주에 포함되기 시작했습니다. 서비스는 단순히 고장 난 부품을 수리하는 것이 아니라, 전체 시스템이 최적의 상태로 운영되도록 보장하는 것입니다. 이를 통해 리스크를 최소화할 수 있습니다. 즉, 서비스는 개별 부품의 합을 넘어서는 가치를 제공합니다."

 

 

Smith는 과거 반도체 제조업체들이 진공 펌프와 같은 장비를 고장이 날 때까지 사용한 후 교체하는 방식인 ‘Break-fix’ 모델을 사용했다고 설명했습니다. 문제는 이 방식이 가장 비용이 많이 드는 접근법이라는 점이며, 생산 능력이 확대될수록 이러한 비용 부담은 더욱 커진다는 것입니다.

 

 

“서비스 운영이 지나치게 저렴하다면, 이는 분명히 큰 리스크를 감수하는 것입니다. 이러한 접근 방식은 장비의 가동 시간을 줄여 신뢰성을 떨어뜨릴 수 있으며, 팹의 운영 효율성을 최적화하는 데 어려움을 초래합니다. 결국, 총소유비용(TCO)이 증가하고, 팹의 활용률(Fab Utilization)에도 부정적인 영향을 미치게 됩니다.”

 

 

Smith는 Edwards가 전체 서비스 비용을 이해하는 데 큰 노력을 기울였다고 설명하며, "당연히 고객은 부품 비용과 서비스 수준에 따른 비용을 지불하게 됩니다. 하지만 예상치 못한 다운타임으로 인한 비용, 웨이퍼 스크랩 비용, 장비 및 공정을 다시 검증하는 비용도 발생하며, 이러한 비용은 엄청납니다."라고 밝혔습니다. 그는 이어 "이 모든 비용을 완전히 파악하고 나서야, 실제로 서비스 비용 자체는 전체 유지보수 및 장비 운영 비용에서 차지하는 비중이 생각보다 작다는 것을 깨닫게 됩니다."라고 덧붙였습니다.

 

 

Smith는 "서비스의 가장 좋은 접근법은 데이터 기반 솔루션을 사용하여 의사 결정을 내리는 것"이라고 말했습니다. 여기에는 진공 펌프 및 가스 처리 시스템과 같은 장비가 위치한 서브팹 데이터도 포함됩니다.

 

 

작년 Edwards는 "Semiconductor Intelligent Service"를 출시하여 고객 경험을 향상시키고, 각 고객의 특정 요구 사항과 목표에 맞춘 맞춤형 서비스 계획을 제공하고 있습니다.

 

 

(그림1)

 

 

Edwards의 서비스 플랜은 예측 유지보수 기술을 활용하여 거래 기반 서비스에서부터 능동적인 서비스 및 리스크 관리 계획까지 다양하게 지원합니다. 이들은 총소유비용과 환경 영향을 최소화하면서 고객 생산성을 최적화하는 데 초점을 맞추어 설계되었습니다. (그림 1)

 

 

스미스는 "우리는 고객과 함께 위험을 관리하며, 생산성의 일부가 되고자 합니다. 전체 시스템, 즉 건식 펌프와 가스 저감 시스템에서부터 클린룸까지의 종합 서비스 솔루션에서 진정한 가치가 나온다고 생각합니다. 또한 더 포괄적인 리스크 완화 서비스 계획의 한 부분이라고 볼 수 있습니다."라고 강조했습니다.

 

 

 

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