세미콘 코리아는, 국제반도체장비재료협회(SEMI) 주최로 국내외 반도체 재료 및 장비 업체들이 참여하는 전시회로,
우리나라에서는 1987년 189개 부스로 시작하여 현재는 반도체 산업을 대표하는 전시회가 되었다.
최신 반도체 재료, 장비 및 관련 기술을 선보이는 전시회를 주축으로 컨퍼런스, 부대행사 등을 통해 업계 최신 정보를 확인 할 수 있으며, 글로벌 반도체 재료 장비 업계의 현재와 미래를 점검할 수 있다.
이번 전시회는 2월 1일(수)부터 3일(금)까지 서울 코엑스 전관(=1, 3층 + 세미나 Hall)에서 진행되었다.
각 업체에서 반도체 생산 관련 장비, 재료, 부품, sub-system, facility, SW 등을 전시/소개하였으며, 이번에는 부스마다 채용상담 진행하는 모습도 간간히 보였다. 방역지침이 풀려서인지 인파가 몰려 입장등록 할 때부터 유난히 줄도 길었고 참관동안 병목 구간도 간간히 발생하였다.
| ■ 참관요약 - 기간 / 장소 : '23.2/1(수)~3(금), 서울 코엑스 - 규모 : 450개 사 2015부스 규모로 참가했다. 주최측 추산 방문객 6만명 (참고사항 - 작년 SEDEX(항상 하반기에 함) 253개 기업 800부스. '22년 세미콘 코리아 500기업 2,000부스. '21년 세미콘 차이나 1,100개 4,000부스 (※ '22년엔 코로나로 행사취소) 즉, 세덱스보다는 세미콘이, 세미콘 코리아 보다는 세미콘 차이나 쪽 규모가 큼) - 결론 : 올해 Downturn 및 경쟁사와의 점유율 경쟁, 상대적으로 그리 호의적이지 않은 정책, 인건비, 고객사 눈높이와 ESG 인해 국내 칩 메이커 부담이 매우 큰 상황 (투자 ↓)+ n차 업체 파급 우려 또한 큼 설비 업체간 기술력의 양극화는 더 커진 느낌 (예 : ASML - 7/5nm 극자외선 노광장치 기술 vs 협력사 x업체 12년전 x모델 검사기 또 나옴) 현재 수요가 공급을 따라가지 못 함. 하반기에는 수요가 어느정도 회복 될 것으로 예상됨 세미콘 규모, 참여도는 코로나 직전 수준으로 회복 (규모는 '19년이 정점이었다고 함) 관심을 가졌던 스마트 팩토리에 대해 인상깊은 업체 적용사례(양산 적용 모델) 없었음 |
이미 우리도 Downturn에 대해 조금씩 체감이 되고 있는 바와 같이,
① 팬데믹 특수의 영향성 ② 러시아-우크라이나 전쟁 장기화와 ③ 글로벌 경기 둔화 영향으로 세계 반도체 시장 성장세도 주춤할 것으로 보인다. 지난해 세계 반도체 판매는 상반기까지 강세를 보이다가 하반기부터 성장세가 크게 둔화되었으며, 이러한 흐름이 올해 최소 3/4분기까지는 이어질 것으로 보인다.
세계반도체무역통계기구(WSTS)에서 올해 세계 반도체 시장 매출 규모가 작년보다 4.1% 줄어든 5565억 달러(약 724조7300억원)로 예상하였으나, 며칠 전(2/1) SEMI 시장조사 통계 부문 애널리스트에 따르면, 시장은 작년보다 7% 하락할 것으로 예상되나 최대 22%까지 하락할 수 있다고 하였다. 큰 흐름으로 보자면 AI, IoT, 자율주행 자동차 등 첨단산업 발달로 인해 반도체 수요는 장기적으로는 계속 성장세를 유지할 것으로 보이지만, 올해는 그 비중이 높지 않을 것으로 보인다.
게다가 미-중간 갈등 격화로 칩 액트 등 여러 법이 제정되면서 유럽에까지 주요 국가들이 자국 내 투자를 강조하고 있는 추세로 국내에는 여러모로 상황이 좋지 않아 보인다.
※ 업체별 반도체 시장 규모에 대한 이야기는 지난번 세덱스 포스팅을 참조해주세요 (점유율 크게 변동없음)
제 24회 반도체 대전(SEDEX 2022) 참관 리뷰 (tistory.com)
행사기간 중 컨퍼런스도 함께 진행되는데 3개의 기조연설 후 20여개(120여명의 반도체 전문가 연사로 참여)도 함께 진행되었다. 나는 부서의 현재 검사/계측 자동화 방향과 우리 조직의 스마트팩토링이 어느정도 업계 로드맵에 맞춰가고 있는지 궁금했으므로, 이번 세미콘에서 단순 기술 동향 뿐 아니라 Smart Manufacturing 부분 포럼과 각 업체에서 정의하고 있는 스마트팩토리에 관심을 가지고 있었다 (스마트팩토리에 대한 포스팅은 2월 내 별도 진행 예정)
※ 연사분들의 강연이 영문이라 전달이 정확하지 않을 수 있습니다.
혹시 보완할 내용이 있으시거나 연설문 전문을 공유해주시면 업데이트 하겠습니다.
■ Keynote Speech (기조연설)
1. 상호 연결된 세계에서 무어의 법칙을 깨다
(Beating Moore’s Law in an Interconnected World. AMD사 Joseph Macri)
AMD 기술 동향 소개. 현재도 '무어의 법칙이 계속 되고 있다'는 이야기는 불가능에 대해 도전적인 일을 하고 있다는 문학적인 장치이고, AMD는 나노대 집적도 및 수율 기술적 한계를 극복하기 위해 IP Block별로 칩을 조립할수 있는 칩렛 기술에 대한 개발 및 비전을 이야기함
(인텔을 무너뜨린 리사수님의 걸작품 - 칩렛이란? Homo Nomad님 블로그를 참조 : https://lifeisenjoyable.tistory.com/22)
2. 3차원(3D) 통합 기술: 이기종 시스템 확장 지원
(3D Integration Technology: Enabling Heterogeneous System Scaling. imec 사 Eric Beyne)
전자 시스템이 더욱 복잡해지고 CMOS 스케일링이 더욱 전문화됨에 따라 이를 구현하기 위해서는 다양한 이기종 소자 기술이 필요하며, 시스템 온 칩(SOC) 설계 방법론을 통해 효과적인 "3D-SOC" 이기종 시스템 설계 방법론을 설명함.
높은 대역폭, 낮은 대기 시간, 저에너지 2.5D 및 3D 통합 기술이 필요한 별도의 다이("칩렛")에서 시스템의 기능적 분할 필요함. 업체의 개발방향 및 비전을 이야기함
3. 실험실에서 팹까지 혁신 가속화
(Accelerating innovation – from lab to fab. Lam Research사 Patrick Lord)
실험실의 프로세스 개발부터 공장의 생산성 최적화에 이르기까지 가치 사슬 전반에 걸쳐 혁신을 가속화하는 데 어떻게 집중하고 있는지 내용/ 효과사례 공유. 업체 개발 방향 및 비전설명
■ SEMI Technology Symposium (세션)
반도체 제조공정을 6개 분과(Lithography, Materials, Device, Etch, CMP & Cleaning, Package)로 나누어 각 분과별로 최신 반도체 제조 기술에 대한 발표를 진행하였다.
주요 칩 메이커인 삼성전자, SK하이닉스뿐만 아니라 반도체 소부장(소재, 부품, 장비) 기업 및 학계에서 참여하여
전체 서플라이 체인 관점에서 반도체 제조기술의 혁신을 위한 기술 로드맵을 공유하였다.
1. MI포럼
MI(Metrology and Inspection) 포럼에서는 ‘계측과 검사의 융합 시대’를 주제로 반도체 산업의 주요 기업에서 다양한 관점의 솔루션을 제안
(이번엔 차라리 MI쪽을 좀 더 자세히 볼 걸 그랬나 싶다..)
2. Smart Manufacturing 포럼
‘미래의 스마트 팩토리’를 주제로 스마트 제조를 위한 데이터 분석 기술과 모범 사례를 공유
나의 이번 세미콘의 관심주제로, 아래와 같이 세부 9개의 강연이 있었음
① 미래의 AI 기반 자율 스마트 공장
(AI-Driven Autonomous Smart Factory of the Future. UMC사 James Lin)
SEMI 협회의 공통 비전과 로드맵을 통해 스마트 제조를 효율화 하자는 내용(현재 반도체 장비·재료 분야로 시작된 SEMI가 전자 산업 전체로 확대되고 있음)
스마트 제조 성숙도 평가 모델(스마트화 기준) 및 GEC(글로벌 엔지니어링 센터) 플랫폼/솔루션 로드맵 조사를 수행하는 방법 설명
② EDA, SEMI 표준 프로토콜을 넘어
(Next Generation Automation for Semiconductor Industry. Doople사 Hyungsu Kim)
자동화, 계측 시대에 적합한 새로운 프로토콜(SEMI EDA Standard)과 파생되는 Platform에 대한 설명,
SEMI EDA Standard (Equipment Data Acquisition : 웹 서비스를 통해 모든 장비에서 모든 데이터 소비자에게 고속 데이터 게시를 정의하는 SEMI 표준 모음)에 대한 장점 설명
③ 반도체 산업을 위한 차세대 자동화
(Next Generation Automation for Semiconductor Industry. Schneider Electric사 Sang-Hun Suh)
새로운 자동화 방안에 대한 업체의 개발방향 및 비전을 이야기함
(현재의 '개방형 자동화'가 충분히 개방적이지 않으며, 자사의 상호 운용이 가능한 휴대용 애플리케이션 소프트웨어가 차세대 산업에 더 적합함을 설명)
④ 데이터 기반 프로세스 최적화 및 고객 협업을 위한 디지털 트윈
(Digital Twin for Data-driven Process Optimization & Customer Collaboration. Global. Merck. Safa Kutup Kurt )
디지털 트윈(물리적 객체의 가상 모델(유: 시뮬레이션). 객체의 수명 주기에 걸쳐 지속되며
객체의 센서에서 전송된 실시간 데이터를 사용하여 동작을 시뮬레이션하고 작업 모니터링 : https://www.daliworks.net/insights-blog/what-is-digital-twin/)하기 위한 두가지 특징,
첫째, 비즈니스 및 제조 프로세스를 충분히 디지털화하여 실제 작업을 정확하게 나타내는 디지털 트윈을 생성
둘째, 디지털 트윈의 데이터 온톨로지(Ontology :존재하는 사물과 사물 간의 관계 및 여러 개념을 컴퓨터가 처리할 수 있는 형태로 표현하는 것)를 활용하여 설명적, 예측적, 규범적 솔루션을 조직 전체에 배포하는 포괄적인 데이터 분석 프로그램 구축에 대한 자사 솔루션 및 비전을 이야기함
⑤ 반도체 Wet-cleaning 장비 최적화 및 실시간 장애 감지를 위한 장비 레벨 FDC 시스템 도입
(Introduction of Equipment Level FDC System for Semiconductor Wet-cleaning Equipment Optimization and Real-time Fault Detection. ZEUS사 Nam-Jin Kim)
자사 FDC 시스템 소개 (반도체 장비의 최적화 및 이상 탐지를 위한 장비 수준의 FDC 시스템 제시. 다양한 장비의 데이터를 실시간으로 처리하여 Host에서 문제를 파악하고 대응하기 전 장비차원에서 선제적으로 문제 파악)
⑥ AI 기반 프로세스 진단 및 제어: 추세, 격차 및 미래
(AI Driven Process Diagnostics and Control: Trends, Gaps and Future. 삼성전자 Jae Yong Park)
AI 기반의 완전 자동화된 공정 제어에 있어서 현재 업계가 부족한 영역과 이유 설명.
현재 전반적인 인프라 구축(빅데이타, 기계학습, 신경망 칩 확대) 가속화 현상에 비해 AI 자동화 간극 (범위설정 오류, 딥러닝 편향) 발생
→ 이상과 현실을 메우기 위해 XAI(eXplainable Artificial Intelligence : 설명가능한 AI)와 물리 기반 머신 러닝에 보완점 발생
⑦ 반도체 제조용 가상 계측 모델을 지속적으로 배포하기 위한 대규모 기계 학습 플랫폼
(Large-Scale Machine Learning Platform for Continuously Deploying Virtual Metrology Models
for Semiconductor Manufacturing. Gauss Labs사 Brendon Choe)
제조 데이터와 관련된 기술적 문제(의미없는 로그 빅데이타, 보안취약 - 프로세스, 장비 등 구조 노출시킴)를 효과적으로 처리할 수 있는 데이터 수집, 데이터 전처리, 기능 선택, 모델 교육 및 모델 제공을 촉진하기 위한 ML(머신러닝) 플랫폼을 제시함 (가상 계측 모델 개발, 의미없는 데이타 제거 로직, 모델학습, 모델관리, 머신러닝 모델 성능 평가 등). 자사 솔루션 및 비전 이야기
⑧ 반도체 제조의 Digital Transformation
(The Digital Transformation of Semi manufacturing. Inficon사 John Behnke)
Semi의 Smart Manufacturing 5개년 비전과 예상되는 업계의 변화 검토, 2030년까지 Semi 로드맵(스마트 솔루션과 탄소중립화 등 안건)에 대한 논의
⑨ 반도체 Sub-Fab 및 설비에 대한 AI 기반 자산 성능 관리 시스템 및 사용 사례
(AI-driven Asset Performance Management System and Use Cases for Semiconductor Sub-Fab and Facility. BISTelligence사 James Hyuk-Jun Na)
제품 수율, 품질, 운영 유연성 및 효율성을 개선하기 위해 펌프, 칠러 및 스크러버와 같은 반도체 서브팹 및 시설의 중요 자산 관리(Fab 운영의 위험과 불확실성 감소) 논의
APM(자산 성능 관리)과 제조에 특화된 인공 지능을 결합하고, 장비 가동 중지 시간 제거, 설비 수명 연장 등 서브팹 및 핵심 자산의 실제 사용 사례 소개
3. Sustainable Manufacturing 포럼
지속가능성은 모든 산업 영역에서 가장 뜨거운 주제이다.
첨단산업의 핵심인 반도체 산업에서도 지속가능성에 대한 리더십을 갖기 위해 다양한 활동이 진행되고 있다.
Sustainable Manufacturing 포럼은 온실가스 배출량 감소, 에너지 저감 및 탄소중립을 위한 반도체 산업의 연대 방안 등과 같은 주제를 다루었다.
특히 해당 세션에 DS(삼성반도체)는 ‘Sustainability for All’이라는 주제로 참가하여
지속가능성 구현을 위해 함께 노력하고 있는 반도체 업계 내에서 리더로서의 역할과 비전에 대해 공유했다.
환경 전략뿐 아니라 ‘협력’을 키워드로, 업계, 고객, 지역, 정부를 비롯한 다양한 이해관계자들과 반도체 전 가치사슬의 지속가능성을 높이고자 하는 의지와 활동들을 소개함.
첫째, 국내 재생에너지 시장 확대를 위해 주요 발전사들과 MOU를 체결해, 단순히 재생에너지를 거래하는 것뿐만 아니라 공급을 다양화하고 국내 시장 전체가 성장할 수 있도록 하는 중장기적 협력의 발판을 마련하고자 노력함.
둘째, 사업장 인근 지역의 자치단체들과도 지속가능성을 위한 협력 도모. 지역에서 나오는 하수의 재이용을 위해 환경부 및 인근 지자체와 MOU를 체결함
수자원 활용 기술을 바탕으로 수원•용인•화성•평택•오산시 공공하수처리장의 방류수를 반도체 사업장에서 필요한 공업용수 수준으로 처리해 재이용 및 학계 내 연구를 지원해 저전력, 고성능 반도체 제품 기술을 개발하고, 한국반도체산업협회를 통해 반도체 연구와 개발에 필요한 패턴 웨이퍼를 지원하는 등 향후 미래 반도체 산업의 지속가능성을 위한 기술 발전도 도모, 사회 약자 계층을 위한 협력 사례 공유
4. 테스트 포럼
테스트 솔루션 분야 리딩 컴퍼니와 주요 칩 메이커에서 참여하여 인사이트를 제공
5. 마켓 트렌드 포럼
반도체 산업 전문 조사 기관에서 참여하여 반도체 서플라이 체인 전반에 걸친 시장 전망을 비롯한 무역 갈등으로 인해 발생하는 반도체 산업의 영향논의
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■ 참조 / 참고문헌
1. 반도체 소재·부품·장비 한자리에 ‘세미콘 코리아 2023’ 개최
http://www.mtnews.net/news/view.php?idx=15371
2. 세미콘코리아
https://www.semiconkorea.org/
3. 반도체 시장 ‘경직’, 설비투자(CAPEX) ‘축소’
http://smtfocus.co.kr/article/articleView.asp?idx=1693
4. 디지털 트윈이란
디지털 트윈이란 | 정의, 규모와 종류, 기대효과 - 달리웍스 (daliworks.net)
3. Homo Nomad - 칩렛(Chiplet)이란
https://lifeisenjoyable.tistory.com/22
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