6 sigma final report
■ Project 명 : ZEP process yield 향상
■ Project No : P03-04
■ B B 명 : 피케이엘 / 이 종 화
■ Project 기간 : 2003. 6. 30 ~ 2003. 10. 30
목 차
1. Define 2. Measure
(1) Project 선정 배경 (1) Y’s 성과 척도 matrix
(2) Project mission (2) MSA
(3) 상위 process map (3) 공정능력분석
(4) Drill down tree (4) 상세 process map
(5) 조직도 (5) C-E diagram
(6) 추진 일정 (6) FDM
3. Analyze 4. Improve 5. Control
(1) Data 수집 계획서 (1) Vital few X’s list (1) Control plan
(2) Data 분석 (2) Vital few 최적화 (2) Control chart
(3) Vital few X’s 선정 (3) Pilot test (3) SOP(표준화)
(4) Pilot test summary (4) 개선 전/후 공정능력평가
(5) COPQ 산출
(6) 활동정리
D M A I C
Define 단계
● Project 선정 배경
● Project mission
● 상위 process map
● Drill down tree
● 조직도
● 추진 일정
Project 선정배경 D M A I C
VOC 분석
고객 VOC CCR CTQ
불량률을 감소시켜야 한다. Yield 향상
제품 제작 시 원가 비율이 너무 높다.
원자재 가격의 인하가 필요
원자재 가격 인하
하다.
고가/고품질의 mask 생산기
내부 제품의 단가가 너무 낮다. D123 qualification
술 확보가 필요하다.
Hard defect 발생에 따라 검사 및 Repair 시간 Defect zero의 mask를 제작해 DPU 감소
이 많이 소요된다. 야 한다. (Prime rate 향상)
노광 시간의 단축이 필요하
노광 시간이 너무 길다. Writing capacity 향상
다.
고객과 약속된 인도 일정이
납기 spec을 제대로 맞추기 못한다. PTS 향상
준수되어야 한다.
외부
Mask의 특성(MTT, CD uniformity, etc.)이 우 Mask 특성이 향상되어야 한
제품 특성의 향상
수해야 한다. 다.
Project 선정배경 D M A I C
선정 Matrix
Project 선정배경 D M A I C
불량률 분석
Process
Reject rate
(PR type)
ZEP 18.9%
PBS 6.4%
IP3500 6.1%
ZEP process 에서의
yield loss가 가장 크
다.
Project Mission D M A I C
문제(Problem Statement)
● ZEP process yield가 81.1% 다른 process에 비해 낮다.
● Defect 발생으로 인한 reject이 다발하고 있다.
● 이로 인하여 고객의 요구에 대응하지 못함에 따라 전체 매출액이 감소하는 결과를 초래하고 있다.
목표(Objectives)
현수준 목표
Yield 81.1% 90%
ZST 2.38 σ 2.78 σ
PPM 188,577 100,000
COPQ 424,212,080 [원/년] 202,815,070 [원/년]
기대효과(Expected Results)
● 재무성과 : 221,397,010 [원/년]
● 비재무성과 : 불량률 감소로 인한 manufacturing cycle time 감소 (PTS 향상)
Project Mission(재무성과 산출내역) D M A I C
● 기초 자료
- Blank mask 단가 : 736,122 원
- Plate당 chemical 사용 단가 : 78,624 원
- 월 노광 장비 감가상각비 : 58,623,941 원
- 현 공정 생산 yield : 81.1 % (input :1103, reject : 208) term : 1/1 ~ 7/18 ( 199 days)
- Goal 생산 yield : 90 %
- 평균 노광 시간 : 3.65 hour / plate (overhead time 포함)
- COPQ = 불량 mask 원자재(blank + chemical) loss + 장비 감가상각비 loss
● 공정 개선 전 COPQ [ 원 /년 ]
= {Blank 단가 + chemical 단가 + ( 노광시간 × 시간당 감가상각비) } × (Reject mask 수량) × (365 ÷ 199)
= {736,122 원/장+ 78,624원/장 + (3.65 시간/장 ×81,422 원/시간) }×(208장) ×(365일÷ 199일 ) = 424,212,080 [원/년]
● 공정 개선 후 예상 COPQ [ 원 /년 ]
= {Blank 단가 + chemical 단가 + ( 노광시간 × 시간당 감가상각비) } × (예상 연간 reject mask 수량)
= {736,122 원/장+ 78,624원/장 + (3.65 시간/장 ×81,422 원/시간) }×(182.4장) = 202,815,070 [원/년]
● 재무성과
= (개선 전 COPQ) – (개선 후 COPQ) = (358,948,683 원/년) – (222,387,260 원/년) = 221,397,010 [원/년]
Project범위 설정 D M A I C
S I P O C
영업부 P/O 자재입고 거래명세서 품질부
시설공무부 Tooling Logsheet 외부고객
Hoya/Ulcoat Mask spec. 노광 Travelsheet
동우/Zeus Blank mask CD MTT
Nippon zeon 육안검사 CD uniformity
공정
대덕/명신 Recipe Hard defect
Job-file Soft defect
검사 Raw data
Pellicle
Chemical Repair map
검사성적서
Repair / 세정
Photo-mask
최종검사
Project 범위
포장 / 출하
D M A I C
Drill Down Tree
매출액 증대 BIG Y
대형 마스크 소형 마스크 장비 사업 기타 사업부별 분류
내부
경기 기술력 영업
상위 프로세스
PSM 공정 Binary mask
인력부족 교육 부재 기타 프로젝트 영역
안정화 공정 안정화
Defect CD unif. MTT 기타 하위 프로세스 단계
프로젝트 팀 구성 D M A I C
CHAMPION
정수홍 사장
지원 Black Belt MBB
김진민 부장 이종화 대리(60%) 박재용 MBB
서순규 사원 최진호 대리 유추봉 사원 황근호 대리 조종국 과장 박상우 과장 박정환 과장
(10%) (5%) (5%) (5%) (5%) (5%) (5%)
노광1팀 노광1팀 노광1팀 노광1팀 품질부 공정관리 제조부
□ 실험 실시 □ 실험 실시 □ MSA □ 실험 실시 □ Data 분석 □ 공정능력분석 □ Data 수집
□ Data 정리 □ Data 분석 □ Data 분석 □ MSA □ 재무 분석 □ Data 분석
추진 일정 D M A I C
항 목 ‘03년6월 7월 8월 9월 10월 비고
올바른 PROJECT
Define 계획(03. 6. 30 ~ 7. 5)
/TEAM 선정
Base Line 측정
Measure 계획(03.7.6~7.28)
잠재인자 도출
계획(03.7.28~8.17) 잠재인자 가설검정
Analyze
Vital Few X 도출
Vital Few X
Improve (03.8.18~9.15) 개선적용
(03.9.16~9.30)
Control 개선효과유지
Finish (03.10.1~10.30) 종합 정리
D M A I C
Measure 단계
● Y’s 성과 척도 matrix
● MSA
● 공정 능력 분석
● 상세 process map
● C-E diagram
● FDM
Y’s 성과 척도 Matrix D M A I C
공정변화에 따른 제
약특성으로써 현수준
유지가 중요하다.
Cf. 전체 ZST 산출시 DPU 특성은 제외
Y’s의 데이터 수집계획 D M A I C
MSA(I) D M A I C
대상 측정시스템 : CD-SEM (Model명 : EMU-300) / L18 grade 이상급 (Spec. : ±0.03)
측정 일자 : 2003년 07월 22일
측정 방법 : Sample 10ea, Operator 3명, 반복 3회
Two-Way ANOVA Table With Interaction
Source DF SS MS F P
Part 9 0.0849216 0.0094357 772.762 0.00000
Operator 2 0.0001655 0.0000827 6.775 0.00640 선정된 표
Operator*Part 18 0.0002198 0.0000122 1.985 0.02498 Gauge R&R
본이 공정
Repeatability 60 0.0003691 0.0000062 이 차지하는
비중이 충분 의 산포를
Total 89 0.0856760 제대로 반
히 작음
영
Gage R&R Contribution
Source VarComp (of VarComp)
Total Gage R&R 1.05E-05 0.99 R chart 관리
작업자간의
Repeatability 6.15E-06 0.58 한계선 이내
차이가 없
Reproducibility 4.37E-06 0.41 에서 측정됨.
음
Operator 2.35E-06 0.22 (수평 일치)
Operator*Part 2.02E-06 0.19
Part-To-Part 1.05E-03 99.01
Total Variation 1.06E-03 100.00 표본에 대
부품을 감별 한 각 작업
StdDev Study Var %Study Var %Tolerance 하는 능력이 자의 측정
Source (SD) (5.15*SD) (%SV) (SV/Toler) 충분함 값이 동일
함
Total Gage R&R 3.24E-03 0.016705 9.97 55.68
Repeatability 2.48E-03 0.012774 7.63 42.58
Reproducibility 2.09E-03 0.010766 6.43 35.89
Operator 1.53E-03 0.007896 4.71 26.32 Number of Distinct
구분 % Contribution % Study Variation
Operator*Part 1.42E-03 0.007319 4.37 24.40 Categories
Part-To-Part 3.24E-02 0.166645 99.50 555.48
Total Variation 3.25E-02 0.167480 100.00 558.27
판정기준 10
Number of Distinct Categories = 14
결 과 0.99 9.97 14
결론 : CD-SEM의 total gauge R&R이 0.99%로서 우수
→ 사용 가능함 !!! 판 정 GOOD GOOD GOOD
MSA(II) D M A I C
대상 측정시스템 : KMS (Model명 : KMS-450i-NT) / L025 grade 이하급 (Spec. : ±0.05)
측정 일자 : 2003년 07월 22일
측정 방법 : Sample 10ea, Operator 3명, 반복 3회
Two-Way ANOVA Table With Interaction
Source DF SS MS F P
Sample 9 0.0509416 0.0056602 3664.86 0.00000
Operator 2 0.0000009 0.0000004 0.28 0.75859 선정된 표
Gauge R&R
Operator*Sample 18 0.0000278 0.0000015 1.43 0.14981 본이 공정
이 차지하는
Repeatability 60 0.0000647 0.0000011 의 산포를
비중이 충분
Total 89 0.0510349 제대로 반
히 작음
영
Gage R&R Contribution
Source VarComp (of VarComp)
Total Gage R&R 1.23E-06 0.20 R chart 관리
작업자간의
Repeatability 1.08E-06 0.17 한계선 이내
차이가 없
Reproducibility 1.56E-07 0.02 음
에서 측정됨.
Operator 0.00E+00 0.00 (수평 일치)
Operator*Sample 1.56E-07 0.02
Part-To-Part 6.29E-04 99.80
Total Variation 6.30E-04 100.00 표본에 대
부품을 감별 한 각 작업
StdDev Study Var %Study Var 하는
%Tolerance 능력이 자의 측정
Source (SD) (5.15*SD) (%SV) 충분함
(SV/Toler) 값이 동일
함
Total Gage R&R 1.11E-03 0.005719 4.42 11.44
Repeatability 1.04E-03 0.005347 4.14 10.69
Reproducibility 3.94E-04 0.002031 1.57 4.06 Number of Distinct
Operator 0.00E+00 0.000000 0.00 0.00 구분 % Contribution % Study Variation
Operator*Sample 3.94E-04 0.002031 1.57 4.06 Categories
Part-To-Part 2.51E-02 0.129134 99.90 258.27
Total Variation 2.51E-02 0.129261 100.00 258.52 판정기준 10
Number of Distinct Categories = 32
결 과 0.20% 4.42% 32
결론 : KMS의 total gauge R&R이 0.20%로서 우수
→ 사용 가능함 !!! 판 정 GOOD GOOD GOOD
공정능력분석(I) D M A I C
대상 공정 및 특성 : ZEP process / Yield
측정 일자 : 2003. 1. 1 ~ 2003. 7. 18
측정도구 : N/A
ZLT : 0.88σ
특정 시기에
불량률 증가 ZEP process
경향을 나타 의 불량률의
냄 sigma level이
2.38σ로 개선
이 요구됨
공정능력분석(II) D M A I C
대상 공정 및 특성 : ZEP process / Prime rate
측정 일자 : 2003. 5. 1 ~ 2003. 7. 18
측정도구 : N/A
ZLT : -0.436σ
ZEP process의
prime rate의
sigma level이
1.06σ 수준으로
개선이 절실함
공정능력분석(III) D M A I C
대상 공정 및 특성 : ZEP process / DPU
측정 일자 : 2003. 5. 1 ~ 2003. 7. 18
측정도구 : N/A
평균 DPU가
506.9개로 상
당히 불안정
한 상태
시간에 따른
defect의 차
이 발생
(최근 들어
defect 급증) ZEP process의
defect은 sigma
level이 “-∞”일
정도로 개선이
절실.
공정능력분석(IV) D M A I C
대상 공정 및 특성 : ZEP process / MTT(Mean To Target) – SSK / L018 / Active layer
측정 일자 : 2003. 5. 1 ~ 2003. 7. 18
측정도구 : CD SEM
현 ZEP process
공정의 Mean to
정규 확률지에 타점된 데이터들이 직선에 가깝고 target 특성
P-value가 0.079로써 0.05보다 크므로 정규분포를 sigma level은
ZLT : 1.40σ
따른다고 할 수 있다. 2.9σ 수준이다.
공정능력분석(V) D M A I C
대상 공정 및 특성 : ZEP process / Uniformity – SSK / L018 / Active layer
측정 일자 : 2003. 5. 1 ~ 2003. 7. 18
측정도구 : CD SEM
현 ZEP process 공정
정규 확률지에 타점된 데이터들이 직선에 가깝고 의 Uniformity 특성
P-value가 0.118로써 0.05보다 크므로 정규분포를 sigma level은 3.96σ 수
따른다고 할 수 있다. ZLT : 2.46σ 준이다.
상세 Process Map(I) D M A I C
KPIV KPOV
X : blank lot(X), particle(X) 1 Blank 육안검사 Defect
C : blank type
X : 노광mode, particle, sizing, cooling 온도, dose
C : Current density, HV, 노광 시간, job file, 2 Writing Cr defect, Pinhole defect, MTT, CD
pattern data uniformity, Registration
X : 현상 time, nozzle 각도, 챔버 온도, recipe Cr defect, Pinhole defect, MTT, CD
챔버 습도, 약액 온도, 현상 방식, exhuast 압,
3 Develop
uniformity, develop rate
canister 압
C: Nozzle 재질
Dry
Etching Type?
(Wet/Dry)
Wet
X : Bake 온도, Bake 시간, Air flow 양 Cr Defect
C : Particle
4 Bake
X : gas 종류, flow rate, pressure , source power,
particle, cooling 온도
5 Descum Cr defect, Pinhole defect, MTT, CD
uniformity
X : gas 종류, flow rate, pressure, source power, 6 Etching (Wet or Dry) Cr defect, pinhole defect, MTT, CD
bias power, recipe, particle, DC bias, etchant 온도, uniformity
etchant 종류, EPD, resist 찌꺼기
C : mask 온도, etchant 농도
A
상세 Process Map(II) D M A I C
KPIV KPOV
A
X : 약액 종류, 온도, 시간, 교체 주기, 진행횟수 MTT, CD uniformity
7 Strip
X : 측정 장비, program, 진공도 , wavelength
C : 챔버 온도, 챔버 습도
8 CD / Registration 측정 MTT, CD uniformity, Registration
No
Spec. In? Reject 처리
Yes
X : 약액 종류, 약액 농도, 약액 온도, 시간, particle Particle, Pinhole defect, CD uniformity,
9 Pre-cleaning MTT
X : 검사 감도, 검사 mode Particle, Cr defect, Pinhole defect
10 Pre-Inspection
C : 검사 시간, 검사 DB
無
Defect 有/無?
有
B C
상세 Process Map(III) D M A I C
KPIV B KPOV
X : Repair 장비, dosage, gas flow rate, laser power
C : Stage accuracy, 진공도 11 Repair Particle, Cr defect, pinhole defect
No
Edge defect 이 있는가?
Yes
C : wavelength
12 AIMS
No
AIMS 결과가 Spec In? Reject 처리
Yes
C : 측정 data, mask 13 Pre-audit C Pinhole defect, particle
X : 약액 종류, 약액 농도, 약액 온도, 시간, particle 14 Final Cleaning Pinhole defect, particle
D
상세 Process Map(IV) D M A I C
KPIV D KPOV
X : 장비 15 Pellicle Particle
C : Pellicle type
X : 검사 감도, 검사 mode
C : 검사 시간, 검사 DB
16 Final Inspection Pinhole defect, particle
無
Defect 有/無?
有
X : Repair 장비, dosage, gas flow rate, laser power Cr defect, particle
C : Stage accuracy, 진공도
17 Repair
Pinhole defect, particle
C : 측정 data, mask 18 Final Audit
19 Packing
20 출하
C-E diagram D M A I C
Writing Develop
Develop후 이물질 Recipe Handling error Chemical 교체
writing mode Waiting rinse Man
현상 시간
작업자 mask Spin dry time
handling 미숙 writing dose Method Spin dry rpm Recipe 설정 error 인원 통제
puddle HEPA Filter 오염
Particle Spin 챔버 온도 Environment
Cooling 온도 PED time
Develop 방식
W-CH 오염 Chamber Water mark
PR 변질 particle Nozzle type Nozzle 오염 Chamber 습도 Exhaust 압 N2 오염
room 오염 on CrOx 분사 위치
writing time Machine
Blank mask 약액 오염 Mask box 오염
Material
습도 온도 Lot no. Cr 막질 오염 Chemical Chemical Canister
Chamber
Filter 오염 line 오염 오염
room control
Defect
Optic Process Glass damage 약액 교체 주기
(Reject)
Laser
PR Back rinse Repair Dosage
Particle power Strip
N2 cycle purge
CM 작업 공간 Cleaning 주기 온도/시간
Part 교체
약액 농도 Recipe
Handling error CM cleaning Process delay time
PM
주기 Particle
Process
Particle Pressure Cleaning
TM Filter DC bias
Gas flow
Particle Descum DI Rinse
Selectivity process effect after
진공도 CM cleaning
주기 develop
Recipe
Etching Others
불량원인 분석 D M A I C
불량원인 분석
Defect에 의한
reject이 전체
reject중 84%
를 차지한다.
Defect은 크게 Cr defect과
pinhole defect으로 구분된다.
이중에서 Cr defect에 의한
reject이 대부분을 차지한다.
D M A I C
FDM
Measure단계 요약 D M A I C
Project Y’s
프로젝트의 Y 규격 게이지 R&R 결과 시그마 수준 DPMO
Yield 향상 N/A N/A 2.38σ 188,577
잠재인자 X’s
No 잠재인자 X 구 분 규 격 비 고
1 Blank lot no X 없음
2 CM cleaning 주기 X 1회/day
3 Descum process 여부 X 없음
4 DI rinse 여부 X 없음
5 Dry etcher chamber particle X 1.0 [mmHg/cm3] Defect
10 Develop chamber 습도 X 40.0 ± 1.0 [%] Defect
11 Develop chamber 온도 X 18.0 ± 0.1 [℃] Defect
12 Rinse chemical 온도 X 20 ℃ Defect 상온 유지
Data 수집 계획서 D M A I C
데이터 분석 X1 D M A I C
분석인자 X1 : Blank mask lot no.
질문 : Blank mask lot no. 에 따라 불량률에 차이가 있다.
Analysis Tool : Chi-square test
H0 : p1 = p2 = p3 (Blank lot에 따른 불량률은 모두 같다.)
가설
H1 : Blank lot 에 따라 적어도 하나의 불량률이 다르다.
Chi-Square Test: LOT A, LOT B, LOT C ● 분석 방법
Expected counts are printed below observed counts : Chi-Square Test를 통하여 Blank lot에 따른 yield 의존성을
LOT A LOT B LOT C Total
분석함 (Total sample 수 : 140 ea)
1 20 32 15 67
22.97 29.67 14.36
● p-value 해석
2 28 30 15 73
: Chi-square 분석 결과 p-value가 0.565(>0.05)보다
25.03 32.33 15.64
귀무가설을 기각할 수 없다.
Total 48 62 30 140
● 실제적 결론
Chi-Sq = 0.384 + 0.183 + 0.029 + : Blank mask lot에 따른 불량률에는 차이가 없다.
0.353 + 0.168 + 0.026 = 1.143
(Blank mask lot No. 유의한 인자로 선정할 수 없다.)
DF = 2, P-Value = 0.565
데이터 분석 X2-1 D M A I C
분석인자 X2 : CM cleaning 주기
질문 : CM cleaning 주기에 따라 defect에 차이가 있다. (CM cleaning 주기 : 1회/day 2회/day)
Analysis Tool : Mann-Whitney Test
H0 : μ1 = μ2 (CM cleaning 주기 단축에 따른 평균 defect의 차이가 없다.)
가설
H1 : μ1 > μ2 (CM cleaning 주기 단축에 따른 평균 defect 감소 효과가 있다.)
P-value : 0.000 P-value : 0.001
두 data 집단 모두 p-value가 0.05 미만으로써 비정규 분포를 나타냄
Mann-Whitney test 적용
데이터 분석 X2-2 D M A I C
분석인자 X2 : CM cleaning 주기
질문 : CM cleaning 주기 단축에 defect 감소 효과가 있다. (CM cleaning 주기 : 1회/day 2회/day)
Analysis Tool : Mann-Whitney Test
H0 : μ1 = μ2 (CM cleaning 주기 단축에 따른 평균 defect의 차이가 없다.)
가설
H1 : μ1 > μ2 (CM cleaning 주기 단축에 따른 평균 defect 감소 효과가 있다.)
Mann-Whitney Test and CI: 1 time/day, 2 times/day ● 분석 방법
: CM cleaning 주기에 따른 평균 defect의 차이 여부를
1 time/d N = 17 Median = 1.000 Mann- Whitney Test를 통하여 분석함 (Total sample 수 : 37 ea)
2 times/ N = 20 Median = 1.000
Point estimate for ETA1-ETA2 is -0.000
● p-value 해석
95.1 Percent CI for ETA1-ETA2 is (-0.999,1.001)
: Mann-Whitney 분석 결과 p-value가 0.4515(>0.05)이므로
W = 318.5
귀무가설을 기각할 수 없다.
Test of ETA1 = ETA2 vs ETA1 > ETA2 is significant
at 0.4515
The test is significant at 0.5509 (adjusted for ties) ● 실제적 결론
: CM cleaning주기 단축에 따른 감소 효과가 없다.
Cannot reject at alpha = 0.05
(현재 CM cleaning인 1회/day보다 더 단축시킬 필요가 없다.)
(CM cleaning 주기를 유의한 인자로 선정할 수 없다.)
데이터 분석 X3 D M A I C
분석인자 X3 : Descum process 여부
질문 : Descum process 여부에 따라 yield의 차이가 있다.
Analysis Tool : Chi-square test
H0 : p1 = p2 (Descum process 여부에 따른 yield의 차이가 없다.)
가설
H1 : p1 ≠ p2 (Descum process 여부에 따라 yield의 차이가 있다.)
Chi-Square Test: Descum X, Descum O ● 분석 방법
Expected counts are printed below observed counts : Descum 공정 적용 여부에 따른 yield의 차이를 Chi-Square Test
를 통하여 분석함 (Total sample 수 : 159 ea)
Descum X Descum O Total
1 42 6 48
● p-value 해석
32.91 15.09
: Chi-square 분석 결과 p-value가 0.001( μ2 (DI rinse 공정 추가로 인한 평균 defect의 감소 효과가 있다.)
P-value : 0.273 P-value : 0.321
두 data 집단 모두 p-value가 0.05 이상으로써 정규 분포 특성을 나타냄
2 sample-t test 적용
데이터 분석 X4-2 D M A I C
분석인자 X4 : DI rinse 여부
질문 : DI rinse 여부에 따라 defect의 차이가 있다.
Analysis Tool : 2 sample-t test
H0 : μ1 = μ2 (DI rinse 여부에 따른 평균 defect의 차이가 없다.)
가설
H1 : μ1 > μ2 (DI rinse 공정 추가로 인한 평균 defect의 감소 효과가 있다.)
● p-value 해석
: F-Test 분석 결과 p-value가 0.019( μ2 (DI rinse 공정 추가로 인한 평균 defect의 감소 효과가 있다.)
Two-Sample T-Test and CI: DI RINSE X, DI RINSE O ● 분석 방법
: DI rinse 공정 여부에 따른 평균 defect의 차이 여부를
Two-sample T for DI RINSE X vs DI RINSE O 2-sample t Test를 통하여 분석함. (Total sample : 20 ea)
N Mean StDev SE Mean
● p-value 해석
DI RINSE 15 1170 827 214
: 2-sample tTest 분석 결과 p-value가 0.001(): T-Value = 3.87 (DI rinse 공정 적용을 유의한 인자로 선정)
P-Value = 0.001 DF = 17
데이터 분석 X5-1 D M A I C
분석인자 X5 : Dry etcher chamber particle
질문 : Dry etcher chamber particle에 따라 defect에 차이가 있다.
Analysis Tool : 상관 분석
H0 : μ1 = μ2 (Dry etcher chamber particle과 defect간에는 상관관계가 없다. )
가설
H1 : μ1 ≠ μ2 (Dry etcher chamber particle과 defect간에는 상관관계가 있다. )
Correlations: Particle, Defect
Pearson correlation of Particle and Defect = 0.722
P-Value = 0.000
● p-value 해석
: p-value가 0.05보다 작으므로 귀무가설을 기각할 수 있다.
● 실제적 결론
: Dry etcher chamber particle과 defect간에는 상관관계가 있다.
(상관계수가 0.722로서 상의 상관관계를 가진다.)
Dry etcher chamber particle이 적을 수록 defect은 줄어든다.
Dry etcher chamber particle과 defect은 양의 상관관 (Dry etcher chamber particle을 유의한 인자로 선정)
계를 갖는다.
데이터 분석 X6-1 D M A I C
분석인자 X6 : Develop 방식
질문 : Develop 방식(Puddle vs spin)에 따라 defect에 차이가 있다.
Analysis Tool : 2 sample t
H0 : μ1 = μ2 (Puddle방식과 spin 방식간에는 평균 defect의 차이가 없다. )
가설
H1 : μ1 ≠ μ2 (Puddle방식과 spin 방식간에는 평균 defect의 차이가 있다. )
P-value : 0.273 P-value : 0.149
두 data 집단 모두 p-value가 0.05 이상으로써 정규 분포 특성을 나타냄
2 sample-t test 적용
데이터 분석 X6-2 D M A I C
분석인자 X6 : Develop 방식
질문 : Develop 방식(Puddle vs spin)에 따라 defect에 차이가 있다.
Analysis Tool : 2 sample t
H0 : μ1 = μ2 (Puddle방식과 spin 방식간에는 평균 defect의 차이가 없다. )
가설
H1 : μ1 ≠ μ2 (Puddle방식과 spin 방식간에는 평균 defect의 차이가 있다. )
● p-value 해석
: F-Test 분석 결과 p-value가 0.446(>0.05)이므로
모집단의 분산이 같다. (등분산)
2-sample t 검정 시 “Assume equal variances”
선택!!!
데이터 분석 X6-3 D M A I C
분석인자 X6 : Develop 방식
질문 : Develop 방식(Puddle vs spin)에 따라 defect에 차이가 있다.
Analysis Tool : 2 sample t
H0 : μ1 = μ2 (Puddle방식과 spin 방식간에는 평균 defect의 차이가 없다. )
가설
H1 : μ1 ≠ μ2 (Puddle방식과 spin 방식간에는 평균 defect의 차이가 있다. )
Two-Sample T-Test and CI: Puddle, Spin ● 분석 방법
: Develop 방식(Spin vs puddle)에 따른 평균 defect의 차이
Two-sample T for Puddle vs Spin 여부를 2 sample t Test 를 통하여 분석함
(Total sample 수 : 20 ea)
N Mean StDev SE Mean
Puddle 15 1170 827 214
● p-value 해석
Spin 5 1640 1054 472
: 2-sample tTest 분석 결과 p-value가 0.316(>0.05) 이므로
Difference = mu Puddle - mu Spin 귀무 가설을 기각할 수 없다.
Estimate for difference: -470
95% CI for difference: (-1427, 488) ● 실제적 결론
T-Test of difference = 0 (vs not =): T-Value = - : Develop 방식에 따른 평균 defect의 차이가 없다.
1.03 P-Value = 0.316 DF = 18
Both use Pooled StDev = 883
(Develop 방식을 유의한 인자로 선정할 수 없다.)
데이터 분석 (X7~X12 )-1 D M A I C
분석인자 X7 ~X12: Spin dry rpm, Spin dry time, Exhaust 압력, Dev. chamber 습도, Dev. chamber 온도,
Rinse chemical 온도
질문 : 주요 develop parameter(X7 ~X12)에 따라 defect에 차이가 있다.
Analysis Tool : Screening DOE
● 6 Factor, 2 level Screening DOE (Number of experiments : 16 )
Level
Factor
-1 +1
Spin dry rpm [rpm] 1,000 2,000
Spin dry time [sec] 100 200
Exhaust 압력 [mmHg/㎤] 1.1 1.4
Dev. Chamber 습도 [%] 40 50
Dev. Chamber 온도 [℃] 18 20
Rinse chemical 온도 [℃] 20 28
데이터 분석 (X7~X12 )-2 D M A I C
● 주효과 및 교호작용 분석
Main effect plot
- 다른 factor보다 Exhaust pressure가 유의
한 인자인 것을 도식적으로 알 수 있다.
(Exhaust pressure가 높을 수록 defect level이
낮다.
Interaction plot
- 비교적 factor간에 interaction이 다양하게 존재함.
그러나 interaction이 영향성이 전체적인 total
defect 수에 비교해 그다지 크지는 않는 것으로
판단됨.
데이터 분석 (X7~X12 )-3 D M A I C
● 분석 및 Pooling 작업 (I) Fractional Factorial Fit: Defect versus Dry RPM, DRY time, ...
Estimated Effects and Coefficients for Defect (coded units)
Term Effect Coef
Constant 3268.7
Dry RPM -2.6 -1.3
DRY time -114.4 -57.2
Exhasut -342.6 -171.3
CH-Hum -108.1 -54.1
CH-Temp -243.9 -121.9
Rinse Te -93.4 -46.7
Dry RPM*DRY time -17.4 -8.7
Dry RPM*Exhasut -18.6 -9.3
Dry RPM*CH-Hum -199.1 -99.6
Dry RPM*CH-Temp -167.9 -83.9
Dry RPM*Rinse Te 75.6 37.8
DRY time*CH-Hum -220.9 -110.4
DRY time*Rinse Te -190.1 -95.1
Dry RPM*DRY time*CH-Hum -116.9 -58.4
Dry RPM*DRY time*Rinse Te -85.1 -42.6
Analysis of Variance for Defect (coded units)
Source DF Seq SS Adj SS Adj MS F P
Main Effects 6 841461 841461 140244 * *
Interaction중 ABD와 ABF가 최고차 항이면서 2-Way Interactions 7 636536 636536 90934 * *
3-Way Interactions 2 83624 83624 41812 * *
P-value가 0.1이하이므로 최우선적으로 Residual Error 0 0 0 0
Total 15 1561621
Pooling 작업 실시!!
데이터 분석 (X7~X12 )-4 D M A I C
Fractional Factorial Fit: Defect versus Dry RPM, DRY time, ...
● 분석 및 Pooling 작업 (II)
Estimated Effects and Coefficients for Defect (coded units)
Term Effect Coef SE Coef T P
Constant 3268.7 51.12 63.94 0.000
Dry RPM -2.6 -1.3 51.12 -0.03 0.982
DRY time -114.4 -57.2 51.12 -1.12 0.380
Exhasut -342.6 -171.3 51.12 -3.35 0.079
CH-Hum -108.1 -54.1 51.12 -1.06 0.401
CH-Temp -243.9 -121.9 51.12 -2.39 0.140
Rinse Te -93.4 -46.7 51.12 -0.91 0.457
Dry RPM*DRY time -17.4 -8.7 51.12 -0.17 0.881
Dry RPM*Exhasut -18.6 -9.3 51.12 -0.18 0.872
Dry RPM*CH-Hum -199.1 -99.6 51.12 -1.95 0.191
Dry RPM*CH-Temp -167.9 -83.9 51.12 -1.64 0.242
Dry RPM*Rinse Te 75.6 37.8 51.12 0.74 0.537
DRY time*CH-Hum -220.9 -110.4 51.12 -2.16 0.163
DRY time*Rinse Te -190.1 -95.1 51.12 -1.86 0.204
Analysis of Variance for Defect (coded units)
Source DF Seq SS Adj SS Adj MS F P
Main Effects 6 841461 841461 140244 3.35 0.247
모든 교호작용항의 P-value가 0.05이하이므로
2-Way Interactions 7 636536 636536 90934 2.17 0.351
모두 pooling 작업 실시 Residual Error 2 83624 83624 41812
Total 15 1561621
Main effect term만 존재
데이터 분석 (X7~X12 )-5 D M A I C
Fractional Factorial Fit: Defect versus Dry RPM, DRY time, ...
● 분석 및 Pooling 작업 (III)
Estimated Effects and Coefficients for Defect (coded units)
Term Effect Coef SE Coef T P
Constant 3268.7 70.72 46.22 0.000
Dry RPM -2.6 -1.3 70.72 -0.02 0.986
DRY time -114.4 -57.2 70.72 -0.81 0.440
Exhasut -342.6 -171.3 70.72 -2.42 0.038
CH-Hum -108.1 -54.1 70.72 -0.76 0.464
CH-Temp -243.9 -121.9 70.72 -1.72 0.119
Rinse Te -93.4 -46.7 70.72 -0.66 0.526
Analysis of Variance for Defect (coded units)
Source DF Seq SS Adj SS Adj MS F P
Main Effects 6 841461 841461 140244 1.75 0.216
Residual Error 9 720160 720160 80018
Total 15 1561621
Unusual Observations for Defect
Obs Defect Fit SE Fit Residual St Resid
10 2346.00 2816.19 187.10 -470.19 -2.22R
Main effect 중에서 Exhaust pressure를 제외한
나머지 factor에 대한 p-value값이 0.05이상이다.
Pooling 작업 실시
데이터 분석 (X7~X12 )-6 D M A I C
● 분석 및 Pooling 작업 (IV)
Fractional Factorial Fit: Defect versus Exhasut P
Estimated Effects and Coefficients for Defect (coded units)
Term Effect Coef SE Coef T P
Constant 3268.7 69.82 46.81 0.000
Exhaust -342.6 -171.3 69.82 -2.45 0.028
Analysis of Variance for Defect (coded units)
Source DF Seq SS Adj SS Adj MS F P
Main Effects 1 469568 469568 469568 6.02 0.028
Residual Error 14 1092054 1092054 78004
Pure Error 14 1092054 1092054 78004
Total 15 1561621
결론 : Screening DOE 방법을 통하여 검증결과 여러 develop 관련 factor중에서 Exhaust pressure의
p-value가 0.028로 유의하며, 다른 인자의 경우 유의하지 않는 것으로 나타남.
Vital Few X’s D M A I C
No Project X 분석 분석 결과 향후 대책
1 Blank lot no Chi-Square 유의하지 않음 N/A
2 CM cleaning 주기 2 sample t 유의하지 않음 N/A
3 Descum process 여부 Chi-Square 유의함 NON-DOE
4 DI rinse 여부 2 sample t 유의함 NON-DOE
5 Dry etcher chamber particle 상관분석 유의함 NON-DOE
6 Develop 방식(Spin/Puddle) 2 sample t 유의하지 않음 N/A
7 Spin dry rpm Screening DOE 유의하지 않음 N/A
8 Spin dry time Screening DOE 유의하지 않음 N/A
9 Exhaust 압력 Screening DOE 유의함 NON-DOE
10 Develop chamber 습도 Screening DOE 유의하지 않음 N/A
11 Develop chamber 온도 Screening DOE 유의하지 않음 N/A
12 Rinse chemical 온도 Screening DOE 유의하지 않음 N/A
D M A I C
Improve 단계
● Vital few X’s list
● Vital few 최적화
● Pilot test
● Pilot test summary
Vital Few X’s list D M A I C
Analyze 단계로부터의 중요 인자( Vital Few X’s )
No X’s 분석 기법 분석 결과 향후 대책
X3 Descum process 여부 Chi-Square 유의함 NON-DOE
X4 DI rinse 여부 2 sample t 유의함 NON-DOE
X5 Dry etcher chamber particle 상관분석 유의함 NON-DOE
X9 Exhaust 압력 Screening DOE 유의함 NON-DOE
Vital Few X’s 최적화 (1-1) D M A I C
대안인자 X3 & X4 : Descum process & DI rinse process 공정 순서
1. 내용 : Descum & DI rinse process 공정 추가 시 두 공정의 순서에 대한 선정이 필요함.
2. 대안 창출
현재 process 대안 1 대안 2
Writing Writing Writing
Develop Develop Develop
Dry etching Descum DI rinse
Strip DI rinse Descum
Dry etching Dry etching
Strip Strip
Vital Few X’s 최적화 (1-2) D M A I C
대안인자 X3 & X4 : Descum process / DI rinse process 공정 순서
3. 대안 평가 (Using Pugh-Matrix)
Criteria 가중치 대안 1 대안 2
Particle성 defect 발생률 10 + -
DI rinse effect 10 + -
Operation 용이성 (작업 동선) 8 + -
Dry etcher 오염 영향도 6 + -
ASP5000 contamination 영향도 5 S S
Descum 장치 contamination 영향도 5 - +
Sum of Positives 4 1
Sum of Negatives 1 4
Sum of Sames 1 1
Weighted Sum of Positives 34 5
Weighted Sum of Negatives 5 34
☞ 최종적으로 Descum process후 DI rinse process(대안1) 선정
Vital Few X’s 최적화 (2) D M A I C
대안인자 X3 : Descum process 장치
1. 내용 : Descum process를 실행할 장치의 선정이 요구됨.
2. 대안 창출 및 대안 평가
☞ 최종적으로 Descum process 장치로 M258을 선정함.
Vital Few X’s 최적화 (3-1) D M A I C
대안인자 X3 : DI process
1. 내용 : ASP5000을 이용한 DI rinse process시 사용할 dispense nozzle 선정이 요구됨.
2. 대안 창출
구분 현상태 대안 A 대안 B
Fan spray nozzle 뿐만 아니
라 High pressure를 사용하
DI rinse process를 ZEP Fan spray nozzle을 이용한
내용 는 Full jet rinse nozzle을
process에 적용하지 않음 DI rinse process를 적용
추가적으로 사용하여 DI
rinse effect를 높임
3. 위험 평가
● Full jet rinse nozzle 사용 시, high pressure DI에 의해 pattern damage의 영향으로 인하여
clear defect의 증가가 예상됨.
(특히, Contact / Via와 같은 DK field tone의 CL pattern에서 다발)
Vital Few X’s 최적화 (3-2) D M A I C
4. 대안 실험 결과
● DK field tone과 CL field tone의 두 가지 경우에 대해 구분하여 pilot run test 실행
(1) CL field tone layer (2) DK field tone layer
CL field tone layer에 대해서는 full jet 사용 시, Cr DK field tone layer에 대해서는 full jet 사용에 따
defect 감소 효과 있으며 clear defect의 증가는 없 른 Cr defect의 감소 효과가 없으며 오히려 아래와
는 것으로 나타남. 같은 clear defect 및 Dog bone 현상이 발생함.
Normal Clear Normal Dog Bone
defect
Vital Few X’s 최적화 (3-3) D M A I C
5. 최적안 선정
☞ 최종적으로 DI process는 대안 C로 결정.
Vital Few X’s 최적화 (4) D M A I C
대안인자 X5 : Dry etcher chamber particle
1. 내용 : Dry etcher chamber particle을 최소화하는 방안이 필요함
2. 개선 안
● Dry etcher chamber cleaning 주기 단축 및 설정
Module 개선 전 변경 후
CM 1회 / day 1회 / day
TM n/a 1회 / week
PM 1회/ 3 months 1회 / month
Cf. PM cleaning시에는 모든 part를 교체
(Ceramic plate, finger, tip, bellows, liner, electrode, etc.)
Vital Few X’s 최적화 (5) D M A I C
대안인자 X9 : Develop chamber exhaust pressure
1. 내용 : Develop chamber exhaust pressure를 최대화 하는 방안이 필요함.
2. 대안 창출
● Utility exhaust pressure를 최대로 증가시킴.
3. 위험 평가
● Exhaust line이 다른 설비와 병렬로 연결되어 exhaust pressure를 최대로 증가시키는데
한계가 있음
● Develop 설비(C3155)에 exhaust pressure maximum limit(1.4 mmHg/㎤)이 있어 그 이상이 되면
interlock이 걸림
4. 개선 안
☞ Exhaust pressure를 현재의 1.1 mmHg/㎤ 에서 1.4 mmHg/㎤로 증가시킴.
개선안 요약 D M A I C
항목 개선 전 개선 후 Remark
1. Descum 장치 : M258
Writing Writing
2. DI rinse nozzle
(1) CL field tone layer
Develop Develop : Fan Spray + Full Jet rinse
(2) DK field tone layer
Develop 후
: Only Fan Spray
Descum & Dry etching Descum
DI rinse
process 추가
DI rinse
Dry etching
● Chamber cleaning 주기
Dry etcher 단축 및 설정
chamber N/A
particle ● CM robot 동작 부위에 Cap
장착
Develop
chamber
1.1 [mmHg/㎤] 1.4 [mmHg/㎤]
exhaust
pressure
결과 검증 (I) D M A I C
대상 공정 및 특성 : ZEP process / Yield
측정 일자 : 2003. 8. 24 ~ 2003. 9. 11
측정도구 : N/A
개선 전 개선 후
81.1 % 90.5 %
2.38 σ 2.81 σ
0.43 σ 개선 됨
ZEP process
의 불량률의
sigma level이
2.81σ로서
0.43σ 개선됨
결과 검증 (II) D M A I C
대상 공정 및 특성 : ZEP process / Prime rate
측정 일자 : 2003. 8. 24 ~ 2003. 9. 11
측정도구 : N/A
개선 전 개선 후
33.0 % 52.5%
1.06 σ 1.56 σ
0.50 σ 개선 됨
ZEP process의
prime rate의
sigma level이
1.56σ 로서
0.50σ 개선됨
결과 검증 (III) D M A I C
대상 공정 및 특성 : ZEP process / DPU
측정 일자 : 2003. 8. 24 ~ 2003. 9. 11
측정도구 : N/A
개선 전 개선 후
506.9 0.693878
-∞ 1.50 σ
DPU 개선
ZEP process의
defect은 sigma
level이 개선 후
1.50 σ 수준으
로 향상됨.
ZLT = -0.0009 σ
결과 검증 (IV) D M A I C
대상 공정 및 특성 : ZEP process / MTT(Mean To Target) – SSK / L018 / Active layer
측정 일자 : 2003. 8. 24 ~ 2003. 9. 11
측정도구 : CD SEM
Mean to target 특성sigma level은
4.47σ 수준으로서 개선 전의 2.9σ에
비해 향상된 결과를 나타냄. 즉, 공정
변화가 MTT 특성에 악영향을 미치
정규 확률지에 타점된 데이터들이 직선에 가깝고 지는 않는다.
P-value가 0.907로써 0.05보다 크므로 정규분포를 ZLT : 2.97σ (Cf. sample size가 작아서 sigma
따른다고 할 수 있다. level이 높게 나온 것으로 판단됨.)
결과 검증 (V) D M A I C
대상 공정 및 특성 : ZEP process / Uniformity – SSK / L018 / Active layer
측정 일자 : 2003. 8. 24 ~ 2003. 9. 11
측정도구 : CD SEM
Uniformity 특성sigma level은 4.26σ
수준으로서 개선 전의 3.96σ에 비해
향상된 결과를 나타냄. 즉, 공정 변화
가 uniformity 특성에 악영향을 미
정규 확률지에 타점된 데이터들이 직선에 가깝고 치지는 않는다.
P-value가 0.072로써 0.05보다 크므로 정규분포를 ZLT : 2.76σ (Cf. sample size가 작아서 sigma
따른다고 할 수 있다. level이 높게 나온 것으로 판단됨.)
결과 검증 요약 D M A I C
Term : 2003. 8. 24 ~ 2003. 9. 11
Base line Goal (목표) Results
Y’s
지표 ZST 지표 ZST 지표 ZST
Yield 81.1 % 2.38 σ 90.0 % 2.78 σ 90.5 % 2.81 σ
Prime rate 33.0 % 1.06 σ 40 % 1.25 σ 52.5 % 1.56 σ
DPU 506.9 -∞ 2 0.4 σ 0.693878 1.50 σ
MTT n/a 2.9 σ n/a 2.9 σ 4.47 σ
Uniformity n/a 3.96 σ n/a 3.96 σ 4.26 σ
총 기회 4 4 4
전체 DPU 0.94716402 0.786682475 0.575554922
전체 DPMO 229,706 196,671 143,889
전체 ZST 2.24 σ 2.35 σ 2.56 σ
● 전체 ZST 산출 시 DPU 특성은 제외.
● MTT / Uniformity 특성의 경우 개선 후 data sample size(8ea) 가 작아서 신뢰성이 결여된 data
이므로 향후 계속적으로 monitoring 예정. (단, 특성이 악화되지는 않은 것으로 판단됨)
D M A I C
Control 단계
● Control plan
● Control chart
● SOP(표준화)
● 개선 전/후 공정능력 평가
● COPQ 산출
● 활동정리
Control plan D M A I C
프로젝트명 : ZEP process yield 향상 담당부서 : 기술1부 / 노광1팀 담당일자 : 2003. 9. 1 ~
Frequency of
Control Subject Goal Unit of measure Recording Criteria for Action to be By
No Sensor Remark
Subjects or Target measure How How Method action taken whom
often many
MD2100 CM cleaning / Dry
Dry etcher PC
1
Mean to target 특성sigma level은
정규 확률지에 타점된 데이터들이 직선에 가깝고 3.89σ 수준으로서 개선 전의 2.9σ에
비해 향상된 결과를 나타냄. 즉, 공정
P-value가 0.203로써 0.05보다 크므로 정규분포를 ZST : 3.89σ 변화가 MTT 특성에 악영향을 미치
따른다고 할 수 있다.
지는 않는다.
Process Capability (V) D M A I C
대상 공정 및 특성 : ZEP process / Uniformity – SSK / L018 / Active layer
측정 일자 : 2003. 9. 7 ~ 2003. 10. 16
측정도구 : CD SEM
Uniformity 특성sigma level은 3.87σ
수준으로서 개선 전의 3.96σ와 유사
한 수준이다. 따라서, 공정 변화가
정규 확률지에 타점된 데이터들이 직선에 가깝고 uniformity 특성에 악영향을 미치지
P-value가 0.120로써 0.05보다 크므로 정규분포를 ZST : 3.87σ 는 않는다.
따른다고 할 수 있다.
Process Capability 비교 D M A I C
Term : 2003. 9. 7 ~ 2003. 10. 16
Base line Goal (목표) Results
Y’s
지표 ZST 지표 ZST 지표 ZST
Yield 81.1 % 2.38 σ 90.0 % 2.78 σ 91.5 % 2.81 σ
Prime rate 33.0 % 1.06 σ 40 % 1.25 σ 52.5 % 1.73 σ
DPU 506.9 -∞ 2 0.4 σ 0.492537 1.78 σ
MTT n/a 2.9 σ n/a 2.9 σ n/a 3.89 σ
Uniformity n/a 3.96 σ n/a 3.96 σ n/a 3.87 σ
총 기회 4 4 4
전체 DPU 0.94716402 0.786682475 0.516486867
전체 DPMO 229,706 196,671 129,122
전체 ZST 2.24 σ 2.35 σ 2.60 σ
● 전체 ZST 산출 시 DPU 특성은 제외.
COPQ 절감 효과 D M A I C
● 기초 자료
- Blank mask 단가 : 736,122 원
- Plate당 chemical 사용 단가 : 78,624 원
- 월 노광 장비 감가상각비 : 58,623,941 원
- 개선 전 yield : 81.1 % (input :1103, reject : 208) term : 1/1 ~ 7/18 ( 199 days)
- 개선 후 yield : 91.5 %
- 평균 노광 시간 : 3.65 hour / plate (overhead time 포함)
- COPQ = 불량 mask 원자재(blank + chemical) loss + 장비 감가상각비 loss
● 공정 개선 전 COPQ [ 원 /년 ]
= {Blank 단가 + chemical 단가 + ( 노광시간 × 시간당 감가상각비) } × (Reject mask 수량) × (365 ÷ 199)
= {736,122 원/장+ 78,624원/장 + (3.65 시간/장 ×81,422 원/시간) }×(176장) ×(365일÷ 199일 ) = 424,212,080 [원/년]
● 공정 개선 후 예상 COPQ [ 원 /년 ]
= {Blank 단가 + chemical 단가 + ( 노광시간 × 시간당 감가상각비) } × (예상 연간 reject mask 수량)
= {736,122 원/장+ 78,624원/장 + (3.65 시간/장 ×81,422 원/시간) }×(152.5장) = 169,566,698 [원/년]
● 재무성과
= (개선 전 COPQ) – (개선 후 COPQ) = (358,948,683 원/년) – (222,387,260 원/년) = 254,645,382 [원/년]
활동정리 D M A I C
반성 및 교훈
● Project team으로 운영됨에 따라 각 개인의 적극적인 참여가 절실함
● 잠재적 X’s 발굴 시 key point가 누락되어 measure step 재실행
Time loss 발생
● 단순 수치적 접근이 아닌 data 분석을 통한 공정 평가 필요성
● 해결책 자체가 중요 원인이라고 생각되지 않은 부분에서 도출됨
아무리 사소한 부분이라도 주의 깊게 관찰하는 자세가 필요
향후추진방향
● 철저한 사후관리 (지속적인 SPC 활동)
● 문제점에 대한 이론적 규명을 통해 타 공정에 응용
● 혁신적 품질 기법으로서의 6 sigma에 대한 전파 교육
● 지속적인 6 sigma를 통한 문제 해결 활동