테스트 공정은 전사에서 가장 많은 데이터를 생성하지만, 해당 데이터를 원할하게 핸들링할 수 있는 툴의 부재로 데이터 활용에 한계가 있었습니다. 특히, 웨이퍼 테스트 공정에서 생성되는 데이터는 Fab의 품질 수준을 반영하고 있지만, 엔지니어들이 일부만 활용하고 있는 수준이었습니다. 이런 Test Data의 활용도를 높여 수율/품질 향상에 기여하기 위해 JMP에서 지원하는 ML 알고리즘을 접목하여 웨이퍼 테스트의 CTQ 도출하는 사용자 친화적인 CTQ Define Add-in을 개발하게 되었습니다. 본 발표에서는 해당 add-in을 기반으로 Target 별 CTQ를 Define하며 CTQ Item을 대상으로 현장 적용을 위한 최적의 Coefficient 조건까지 도출하는 일련의 분석 과정을 소개하도록 하겠습니다.
