웨이퍼 팹에 대한 와딩턴 효과

By 제니퍼 로빈슨

계속 권장해 온 대로 다운타임이 팹 사이클 타임에 미치는 영향을 완화하기 위한 메트릭, 우리가 궁금해하는 것 중 하나는 와딩턴 효과의 영향입니다. 와딩턴 효과는 저자 제임스 P. 이그니지오가 명명하고 홍보한 개념으로, 제2차 세계대전 당시 영국 공군의 B-24 리버레이터 폭격기 정비에 대한 연구를 기반으로 합니다. C. H. 와딩턴 연구원과 그의 팀은 이러한 항공기의 정기 정비가 너무 잦을 경우 "상대적으로 만족스러운 상태를 방해함으로써 긍정적인 해를 끼칠 수 있다"는 사실을 발견했습니다. 특히 와딩턴은 예정된 정비 후 예기치 않은 다운타임이 감소하기보다는 오히려 증가한다는 사실을 발견했습니다. (자세한 내용은 마이크 부쉬의 스포츠 항공 매거진 기사를 참조하세요.)

이 결과는 이 뉴스레터의 권장 사항과 상충될 가능성이 있는 것으로 보입니다( 22.01호, 예) 및 사이클 타임 코스 를 통해 유지보수 이벤트를 그룹화하지 말 것을 요청했습니다. 이러한 주장은 사용 불가능한 시간이 길면 짧은 기간보다 사이클 타임에 훨씬 더 좋지 않다는 관찰에 근거하여 나온 것입니다. 다른 모든 조건이 동일하다면 이는 확실히 사실입니다. 그러나 예정된 유지보수 이벤트가 더 자주 발생하여 예정되지 않은 다운타임이 더 길어지면 전체 주기 시간이 더 길어질 수 있습니다.

이 문서에서는 와딩턴 효과와 와딩턴 효과 플롯에 대해 소개합니다. 그런 다음 더 빈번한 유지관리 이벤트에 대한 권장 사항과 덜 빈번한 유지관리를 수행하라는 와딩턴의 암묵적 권장 사항 사이의 명백한 충돌에 대한 해결책을 제안합니다. 언제나 그렇듯이 여러분의 피드백을 환영합니다.

2010년 9월호에 실린 제임스 이그니지오의 글에 따르면, 군사 작전 연구 협회의 계간지 PHALANX 매거진에 실린 C. H. 와딩턴은 제2차 세계대전 중 영국군 작전 연구 그룹에 배치된 유전학자였습니다. 작전 연구 그룹은 항공기가 비행 사이에 지상에 머무는 시간을 줄임으로써 영국 폭격기 사령부의 효율성을 높여 달라는 요청을 받았습니다.

이니치오는 이렇게 보고합니다:

"성공할 수도, 실패할 수도 있는 계획에 대해 서둘러 브리핑을 하기 전에 와딩턴과 그의 팀은 대담하게도 잠시 멈춰서 생각했습니다. 그들은 근거 데이터를 요청하여 분석하고, 유지보수 직원들과 이야기를 나누고, 실제 유지보수 이벤트를 주의 깊고 개인적으로 관찰하는 시간을 가졌습니다."

이그니치오는 그들이 발견한 것을 '와딩턴 효과'라고 불렀습니다. 이들은 예정되지 않은 다운타임 이벤트의 수와 가장 최근에 예정된 유지보수 이벤트 이후의 시간을 그래프로 표시했습니다. 그래프에 따르면 예정된 유지보수 이벤트 직후에 필요한 수리 횟수가 증가하다가 시간이 지나면서 다음 유지보수 이벤트가 예정된 시점까지 감소하는 것으로 나타났습니다.

와딩턴은 다음과 같이 결론을 내렸습니다(이그니치오의 말을 인용):

"[점검은] 고장을 증가시키는 경향이 있으며, 이는 상대적으로 만족스러운 상태를 방해함으로써 긍정적 인 해를 끼치고 있기 때문일 수 있습니다. 둘째, 항공기의 다음 [예방 정비] 시기가 도래하는 40~50시간 비행 후 고장률이 다시 증가하기 시작한다는 징후는 없습니다."

다시 말해, 이니치오는 이렇게 말합니다:

"와딩턴 효과는 예정된 이벤트 이후 예정되지 않은 이벤트의 수와 빈도가 '거의' 급증한 다음, 예정되지 않은 이벤트의 발생률이 '보다 정상적인 수준'으로 점진적으로 감소한 후 다음 예정된 유지 관리 이벤트 이후에 이와 같은 골치 아픈 효과가 반복되는 것으로 정의됩니다."

이에 대한 해결책으로 워딩턴 팀이 제안한 것은 유지 관리 이벤트의 실행과 일정을 개선하는 것이었고, 여기에는 훨씬 더 나은 문서화를 추가하는 것도 포함되었습니다. 이러한 개선의 결과로 장비나 인력을 추가하지 않고도 영국 해안사령부 항공대의 유효 규모를 60% 늘릴 수 있었습니다. 산업 공학이 이룰 수 있는 일이 놀랍지 않나요?

여기서 한 가지 더 주목할 점은 와딩턴 효과는 많은 기계 장치에서 관찰되는 욕조 모양의 고장률 곡선 중 고장률 감소(DFR) 부분의 일부로 간주될 수 있다는 것입니다. 초기 결함으로 인해 고장률이 감소하는 초기 기간이 지나면 상대적으로 일정한 고장률(CFR)이 나타나는 기간이 이어집니다. 이후 시스템이 노후화되고 마모되기 시작하면서 고장률이 증가하는 기간(IFR)이 관찰됩니다. (자세한 내용은 호프와 스피어먼의 공장 물리학 (Irwin, 1996) 참조). 웨이퍼 팹에서는 IFR의 결과가 높기 때문에 PM은 실패율이 증가하는 후반기에 앞서 실시하는 것이 이상적입니다.

이그니치오의 저서인 ' 공장 성능 최적화 '(맥그로힐, 2009)에서 그는 공장의 장비 다운타임을 분석하고 줄이기 위해 와딩턴 효과 플롯을 사용할 것을 제안합니다. 와딩턴 효과 플롯은 와딩턴과 그의 팀이 사용한 것과 같은 그래프로, 예기치 않은 다운타임의 증가가 예방적 유지보수 이벤트(PM)와 밀접한 관련이 있는 상황을 파악하기 위한 것입니다.

도구에 대한 와딩턴 효과 플롯을 만들려면 각 시간을 X축으로 하고 막대의 높이가 해당 시간 동안의 다운타임 양을 나타내는 막대 그래프를 만들어 예약 또는 미예약에 따라 색을 지정하면 된다고 이그니치오는 설명합니다. 이그니치오는 40시간마다 5시간(평균)의 PM이 필요한 장비에 대한 실제 팹 데이터를 기반으로 한 예제를 책에서 보여줍니다. 이 예에서는 PM 직후에 예기치 않은 상당한 다운타임이 발생한 후 다음 12시간 동안 감소하는 것을 보여줍니다.

Excel에서 만든 유사한 예가 아래에 나와 있습니다. 첫 번째 긴 오후(노란색으로 표시)는 3.8시간 동안 지속되고 곧이어 2.7시간의 예기치 않은 다운타임이 이어집니다. 이후 더 많은 다운타임이 이어지다가 점점 줄어듭니다. 두 번째 긴 오후 시간은 4.5시간 동안 지속되며, 마찬가지로 예정되지 않은 다운타임이 증가하다가 점차 줄어듭니다.

와딩턴 이펙트 플롯이 직접적으로 있는 것은 아니지만 FabTime 보고 모듈에 예약된 다운타임과 예약되지 않은 다운타임만 포함하도록 필터링하면 비슷한 정보를 전달하는 장비 상태 간트 차트가 있습니다. 아래 차트는 5일 동안의 두 장비에 대한 예정된 다운타임과 예정되지 않은 다운타임의 패턴을 보여줍니다. 이 예는 데모 서버에서 가져온 것으로, 각 장비의 예약된 다운타임 직후에 발생하는 대규모의 예약되지 않은 다운타임 블록을 보여줍니다. 이 차트를 보고 예약된 다운타임이 예약되지 않은 다운타임에 영향을 미쳤다고 결론을 내릴 수 있습니다(실제로는 더 긴 기간 동안 더 많은 데이터를 보고 싶겠지만).

FabTime 소프트웨어 사용자는 관심 있는 장비를 포함하도록 장비 상태 간트 차트를 필터링하고("장비", "장비Grp" 또는 "영역" 필터 사용) 관심 있는 시간 창을 선택한 다음 "E10St" 필터에 "Sched, Unsch"를 입력하면 비슷한 보기를 쉽게 만들 수 있습니다. 그런 다음 차트를 홈 페이지 탭에 추가하여 저장할 수 있습니다.

이그니치오는 와딩턴 효과의 존재를 확인하기 위해 육안 검사 또는 "자동화된 패턴 인식 분석"을 사용할 것을 권장합니다. FabTime의 장비 상태 간트 차트를 사용하여 와딩턴 효과 플롯을 만드는 다음 단계는 특정 장비에 대한 와딩턴 효과를 육안으로 확인하는 대신 어떤 식으로든 자동으로 감지하는 것입니다.

이를 위한 한 가지 아이디어는 예약된 다운타임 이벤트 후 정의된 시간 내에 발생하는 예약되지 않은 다운타임의 비율을 기록하고 이를 장비의 전체 예약되지 않은 다운타임 비율과 비교하는 것입니다. 하지만 어떤 시간대를 사용해야 할까요? 모든 오후 시간대에 이 작업을 수행해야 할까요, 아니면 일정 시간 이상의 시간대에만 수행해야 할까요?

다행히도 인피콘에는 이러한 질문에 대해 신중하게 생각하고 구현할 솔루션을 추천할 수 있는 새로운 데이터 과학 팀이 있습니다. 와딩턴 효과 탐지를 고려하거나 구현해 본 적이 있는 구독자 중 의견을 공유하고 싶은 분이 있다면 Jennifer Robinson에게 보내주시기 바랍니다. 다음 호에서 이 주제에 대한 후속 조치를 취하겠습니다.

와딩턴 효과를 감지한 경우 어떻게 해야 하는지 살펴보기 전에 와딩턴의 결과가 유지 관리 이벤트를 분리하라는 이 뉴스레터의 권장 사항과 상충되는지 다시 한 번 살펴봅시다.

와딩턴 효과는 어떤 경우에는 일이 순조롭게 진행 중일 때 PM을 수행하면 시스템이 교란되어 문제가 발생할 수 있음을 보여줍니다. 이 효과가 발생하는 경우 PM을 그룹화하는 아이디어를 뒷받침할 수 있습니다. 각 PM이 예기치 않은 다운타임의 발생 가능성을 크게 높인다면 PM을 더 적게 수행하는 것이 더 나을 수 있습니다.

하지만 사이클 시간 운영 곡선에 대한 작업을 통해 알 수 있듯이 일반적으로 사용 불가능한 시간이 길수록 사이클 시간이 짧을 때보다 훨씬 더 나쁩니다. 예를 들어 아래 차트는 동일한 총 사용 불가능 시간에 대해 짧고 빈도가 높은 PM(파란색 그래프)과 길고 빈도가 낮은 PM(녹색 및 빨간색 그래프)의 영향을 보여줍니다. 주별 PM의 방문당 주기 시간은 일일(7분의 1 길이) PM의 방문당 주기 시간보다 거의 두 배나 더 길어, 더 긴 PM이 주기 시간에 훨씬 더 큰 영향을 미칩니다.

이그니치오는 팔란스 매거진 기사로 돌아가서 와딩턴 효과의 원인을 파악한 다음 불필요한 복잡성과 과도한 가변성을 목표로 삼아 그 효과를 제거하거나 줄이는 데 중점을 둡니다. 그는 유지보수 사양을 명확하게 문서화하는 것이 특히 중요하다고 말합니다.

이 조언을 바탕으로 팹을 위한 권장 사항을 소개합니다. 와딩턴 효과가 감지되면 즉시 조치를 취해야 합니다:

1. 사용 가능한 모든 데이터를 분석하여 효과의 근본적인 원인을 파악합니다.
2. 특히 변동성을 줄이는 데 중점을 두고 이러한 근본적인 원인을 제거합니다.
3. 이 경험을 통해 배우고 앞으로 문제를 피할 수 있는 방법을 팀과 소통하세요.

일화적인 예로, 특정 클러스터 장비에 대한 대규모 PM(40시간)이 끝난 후 와딩턴 효과를 관찰한 한 팹에서 근무한 엔지니어와 이야기를 나눴습니다. 이 팹은 이 효과의 근본 원인을 제거하기 위한 광범위한 노력에도 불구하고 문제를 해결하는 데 어려움을 겪었습니다. 결국 이후 공정 흐름에서 해당 장비를 삭제했습니다. 그러나 다른 경우에는 품질과 재현성에 집중함으로써 와딩턴 효과의 가능성을 줄일 수 있었습니다.

이 팹에서는 일반적으로 PM이 짧을수록 '옆으로 갈 위험'이 적고, 따라서 더 짧고 더 빈번한 PM이 더 긴 PM보다 와딩턴 효과의 영향을 덜 받는다는 사실을 발견했습니다. 물론 이는 전반적으로 사용 불가능한 시간을 짧게 유지하라는 전반적인 권장 사항과도 일치합니다.

여기서 주목할 점은 오랫동안 와딩턴 효과를 홍보해 온 이니치오가 팹에서 PM이 사이클 타임에 미치는 영향을 줄이기 위해 PM을 '해체'할 것을 옹호한다는 점입니다.