본고에서는 솔더 페이스트 프린트 프로세스와 자체 대응 검사 프로세스의 퀄리티를 보장하기 위한 방법론을 제시했다. 방법론은 프린팅 프로세스를 컨트롤하기 위해 검사 프로세스로부터 즉각적인 피드백이 가능하도록 해야 한다. 방법론에서는 표준화된 방법을 작성하기 위해 레퍼런스 보드 및 스텐실을 활용했다. 분석 장비의 높은 반복정밀도 및 정확도가 퀄리티를 보장하고, 시간 및 환경 변화에 걸쳐 최적화된 프로세스 안정화를 구축하는 것이 중요하다.
 

캐파빌리티 조사를 통한 ‘직무방식’
캐파빌리티 조사로부터 이점을 누리고 작업 내 개선사항을 수행할 수 있게 하기 위해서 확실한 조사루틴과 표준화된 직무방식을 구축할 필요가 있다. 작업자 교육을 그래서 시작할 때부터 프로젝트에 통합시켰다. 일반적인 생산 루틴 내에서 작업자들이 수월하게 사용하는지를 평가하기 위해 이 부문을 레퍼런스 보드 생성 시에 포함시켰다. 이 프로세스는 또한 작업자에게 이점을 제공한다. 왜 그리고 어떻게 레퍼런스 보드가 사용되고 취급될 필요가 있는지 더 심도 있게 이해할 수 있게 도움을 주기 때문이다. 그림 1에서는 앞서 언급한 캐파빌리티 조사에 이용된 직무방식을 단계별로 설명하고 있다.

첫 번째 단계는 테스트에 사용할 수 있도록 솔더 페이스트 프린트와 솔더 페이스트 검사기를 설정하는 작업을 포함시켰다. 작업은 단지 일반적인 생산 순서대로 기본적으로 실행되었는데, 다른 점은 일반 생산보드 대신 레퍼런스 보드가 사용되었다는 것이다. 두 번째 단계에서는 실제 프린팅/검사 작업 실행을 포함시켰다. 이 부분 또한 전자기기 생산과 관련 있는 표준 직무방식이다. 세 번째 단계는 프린트 침전을 검사하는 것이고, 인쇄 침전이 수용할만한 수준인지 아닌지를 평가하는 것이다. 이들 단계가 완벽하게 수행되었을 때 관련 데이터가 분석되고 확보될 것이다. 데이터의 내용을 토대로, 설비 파라미터 업데이트 혹은 필요에 따라 설비들 주위의 직무방식에 적용될 수 있다.
이 방식의 주 사용은 솔더 페이스트 프린팅 캐파빌리티의 검증을 예정대로 실행하는 것이다. 이러한 조사를 시작할 때, 퀄리티 편차에 있어서 어떠한 단기적인 이유도 존재하지 않는 것을 보증하기 위해서 자주 실행해야(최소한 시프트 당 한번) 하는 것을 제안하였다. 데이터가 수집되고 분석된 후 프로세스가 안정화되었다면, 캐파빌리티를 검증하는 빈도는 줄어들 것이다. 그런 후에, 조직체는 캐파빌리티 검증에 있어서 적당한 빈도를 규정하려는 설비에 대한 충분한 경험을 얻을 것이다.
이 방법을 활용하는 것은 또한 솔더 프린팅 프로세스 내 퀄리티 레벨을 빠르게 이해하게 하여 생산 관리를 가능하게 할 것이고, 앞으로 어떻게 향상시켜야 할지를 결정하는 데에도 큰 도움을 줄 것이다. 그러나 직무방식에서 어떠한 변화가 있더라도 새로운 루틴과 템플리트들을 사용하기 위해서 유지관리를 지속적으로 모니터하는 것이 중요하다. 이는 퀄리티 레벨을 지속적으로 상승시키는데 도움을 주는 캐파빌리티 검증을 위해서이다.

데이터 및 결과들

비록 앞서 언급한 방법이 솔더 페이스트 프린팅 프로세스가 예정된 캐파빌리티를 제공하는지를 확인하는데 주로 사용된다고 할지라도, 지식을 늘리고, 사실을 수집하고 향후 프로세스를 최적화하기 위한 많은 부수적인 방법에도 사용될 수도 있다. 가장 유용한 시나리오 중 일부는 다음 섹션에서 설명한다.

프로세스 파라미터 최적화
캐파빌리티 검증 방법론의 첫 번째이자 틀림없이 가장 중요한 활용은 프린팅 프로세스 파라미터를 최적화하는 것이다. 공정 파라미터의 특정한 최적화 작업을 수행할 때, 특별한 파라미터에 대한 최적의 조건들을 발견하는 동안 다른 사항들이 변화하는 특정한 변수들이 고정되는 것이 때론 필수적이다.
일부 프로세스의 경우, 이는 쉬운 작업이다. 최종 결과에 영향을 미치는 파라미터가 그렇게 많지 않기 때문이다. 그러나 솔더 페이스트 프린팅의 경우, 반드시 그런 것만은 아니다. 재료 특징, 설비 상태, 유지보수, 작업자 취급 능력, 주변 환경뿐만 아리라 설비 세팅에 의해서도 프린팅 결과가 영향을 받기 때문이다. 이들 파라미터들의 일부는 효과적으로 제어될 수 있지만 다른 사항들은 제어하기 매우 어렵다.
최적의 조건을 찾기 위해서 제어된 방식 내에서 변화하는 모든 변수의 방법은 잘 알려진바 대로 DoE(Design of Experiment)이다. 솔더 페이스트 프린팅에 대한 완벽한 DoE(즉, 모든 다른 가능한 값을 위한 모든 변수의 다양성)를 구현한다는 것은 불가능 혹은 최소한 비현실적일 것이다. 생산환경에서 프린팅 결과에 중대한 역할을 하는 다량의 변수가 존재하기 때문이다. 대신에, 간편한 방법이 사용되고 있는데, 이는 하나를 제외한 모든 파라미터가 고정되고 변경된 것을 의미한다. 여러 중요한 파라미터가 적용되었다:
▶ 프린트 속도
▶ 스퀴지 압력
▶ 엔클로즈 프린트-헤드 압력
▶ 분리 속도
▶ 보드 지지대

평가한 결과는 이하의 그림들을 통해 함께 보여주고 있다.

프로젝트의 최초 목표는 프린팅 파라미터의 기본 사항을 발견하는 것이다. 프린터에 스퀴지 대신 페이스트를 밀기 위해 엔클로즈드 프린트 헤드가 사용되었기 때문에 엔클로즈 헤드 내부 압력을 조사하는 것은 흥미로운 일이었다. 이 압력은 페이스트를 스텐실의 개부 아래로 밀어내기 위해 주로 사용되었다. 그래서 내부 압력은 페이스트 제공업자 그리고 엔클로즈드 프린트 헤드에 주어진 제안된 수치 언저리로 단계별로 변했다. 각 단계의 경우, 다른 프린팅 속도가 수행되었고 프린팅 결과가 분석되었으며, 그림 2에 그 결과를 나타냈다. 이들 결과들로부터 확실한 점은 최적 조건의 압력은 1~1.4bar 사이였다는 것이다.

조사된 다음 파라미터는 스텐실과 비교하여 스퀴지의 압력에 따라 프린트 결과가 어떻게 달라지는 것이다. 이 경우 스퀴지 압력을 제외한 모든 프린팅 파라미터는 고정시켰고, 데이터를 분석하였고, 그림 3에서 묘사한 바와 같이 SPI의 다른 수용할만한 레벨(±10% ~ ±100%)에 대해서 프린트 에러의 퍼짐을 구분했다. 

기본 파라미터를 규정한 이후, 프로젝트는 다른 중요한 파라미터들을 조사함으로써 솔더 페이스트 프린팅 프로세스를 최적화하는 작업을 지속했다. 그림 4에서는 보드 및 스텐실 간의 다양한 분리 속도의 결과를 보여주고 있다. 이후 프린팅 프로세스가 완료되었다. 프로젝트에 있어서 확실한 최적 조건은 2mm/s 분리 속도의 설정으로 규정하였다.

조사했던 또 다른 중요 파라미터는 보드 지지대가 프린팅 퀄리티에 얼마나 영향을 미치는지를 알아보는 것이다. 생산라인에서 고정 및 가변되는 보드 지지대는 유연성과 비용상의 이유로 사용되고 있다. 레퍼런스 보드에는 이들 2가지 방식 모두를 셋업했고, 서로 다른 생산 방식 사이에서 중대한 차이점이 존재하는지를 알아보기 위해 분리 속도를 다양하게 하였다. 그 결과는 그림 5에 나타냈다. 고정된 보드 지지대의 편에서 최대와 최소 불량비율 사이의 분포가 약 10% 차이난다는 점을 확실히 알 수 있었다.

신규 재질들
솔더 페이스트 프린팅 프로세스 내의 퀄리티를 보장하기 위한 방법론들이 주로 발전했다고 하지만, 프로세스에 소개되었던 신규 재질들을 평가하기 위한 효과적이고 일반적인 방법임이 증명될 수도 있다. 이 섹션에서는 솔더 페이스트 프린팅 프로세스를 보장하고 더욱 진화시키기 위해 실행되어 왔던 일부 테스트들을 설명하고 있다.
첫 번째 테스트는 솔더 페이스트의 printability 테스트이다. Printability 테스트 동안, 솔더 페이스트는 보드 패드에 동일한 사이즈 그리고 동일한 모양으로 스텐실 개구를 통해 인쇄되었다. 그런 후 인쇄된 모든 솔더 페이스트 침전의 체적을 SPI로 분석했고, 그 다음으로 동일한 사이즈 개구로부터의 솔더 페이스트 침전 체적을 분류하였고, 체적 분포를 다른 솔더 페이스트와 비교하였다. 그림 6에서는 레퍼런스 스텐실의 0.4 × 0.4㎟ 개구를 통해서 인쇄된 서로 다른 솔더 페이스트에 대한 솔더 페이스트 체적 분포를 보여주고 있다. 양쪽의 솔더 페이스트는 Type 4의 파티클 사이즈였으나 이들은 서로 다른 점착성, 유동성 및 점도 성능을 지니고 있다.

레퍼런스 보드의 중앙에는 스텐실 테스트 단계별을 알아보기 위해 의도적으로 구성했다. 이 에어리어 주변은 서로 다른 사이즈의 패드와 중앙 부분으로 향하는 서로 다른 길이로 되어 있다. 그림 7에서 이를 보여주고 있다.

테스트 보드는 0.25mm, 0.35mm, 0.45mm, 0.7mm, 1.1mm, 1.7mm 및 3.0mm인 옆면-너비의 가장자리가 둥글게 된 정사각형 구조로 제작되었다. 동일 패드 사이즈 사이의 피치들은 표 1에 나타내고 있다.

테스트 보드 패드에 1:1 개구 비율의 테스트 스텐실을 가지고 사용된 곳에서 테스트가 진행되었다. 5mm의 기본 두께로 한 5개의 레이저-절단으로 제작한 스텐실을 이번 테스트에 사용하였다. 각각의 스텐실은 단지 하나의 step 높이만을 가지고 있으며, 서로 다른 스텐실의 스텝 높이는 1mil, 2mi, 3mil, 4mil 그리고 5mil이었다. 그림 9에서 프린트 결과의 예를 보여주고 있다.

각각 인쇄된 이후 솔더 페이스트 침전을 SPI로 분석하였고, 스텝 엣지로부터의 거리와 관련된 솔더 페이스트 체적분포를 분석하였다. 다른 스텝 높이와 스텝 엣지로부터의 서로 다른 거리에서 동일한 개구 사이즈에 대한 분포의 예는 그림 10에서 보여주고 있다.

조사했던 다른 생산 툴은 스텐실에 대한 2가지 제조 방식(레이저 절단과 에칭) 간의 차이점이다. 테스트를 위해 2개의 스텐실을 주문했고, 여러 다른 스텐실 개구의 에어리어를 측정함으로써 확인했다. 그런 후에 각각의 스텐실은 10번의 솔더 페이스트 인쇄 작업에 사용하였다. 그 결과를 분석하여 그림 11에 나타냈다. 그림 11의 그래프에 있는 ‘Manufacturing method one’은 레이저 절단 제품이고, Manufacturing method Two는 에칭으로 제작된 제품이다.

앞서 언급한 모든 테스트는 생산현장에서 사용된 설비들, 환경, 작업자, 소모품 관련 프로젝트의 결과들이고, 제시된 결과들은 일반적인 사실로 간주되지 않을 수도 있다. 대신에 이 결과들은 본고 내에서 제시된 방법론이 솔더 페이스트 프린팅 프로세스에 있어서 최상의 적합한 솔루션을 모색하는데 사용될 수 있는지를 쉽게 이해시킬 수 있다고 입증되었다. 각 제조 사이트에서는 이들 방법들을 활용하여 자신만의 조사방식을 수행한다는 것을 제안하는 바이다. 여기에서 제시된 결과를 모방하게 쉽게 사용하기 어렵기 때문이다.

유지보수, 검증 및 문제해결

제시된 레퍼런스 보드를 이용하여 더 나은 프린팅 프로세스를 이해하는 것 또한 가능하다.
▶ 유지보수 문제
▶ 검증 및 문제해결

제시된 레퍼런스 보드의 활용은 상태-기반 유지보수에 사용될 수 있다. 즉, 특정 유지보수는 일정표에 기반을 두는 대신에 필요한 경우에 따라 실시하였다. 이는 일정한 기준을 두고 레퍼런스 보스를 사용함으로써 이룰 수 있었고, 프로세스가 원하는 퀄리티 레벨에서부터 벗어났을 때 빠르게 보기 위해 결과를 분석하였다. 설정된 루틴과 넓어진 포인트로 인해, 상태-기반 유지보수 운영이 가능했다.
레퍼런스 보드는 검증 및 문제해결 시나리오의 경우에도 사용하였다. 제품의 제조 동안 퀄리티 저하가 존재할 때가 전형적인 트러블슈팅의 예이다. 그래서 방법론은 프린팅과 검사 프로세스가 변하거나 혹은 문제들이 제품 디자인과 좀 더 관계되었는지를 확인하는데 사용될 수 있다. 문제들을 규정하였다면, 퀄리티 저하의 근본적인 원인을 확인 및 교정하기 위한 Ichikawa 및 kaizen-events와 같은 6-시그마 분류에 유용하게 사용할 수 있음을 증명한다.

프로세스 입증의 실행작업의 경우, 그림 12에서 보이는 가이드라인이 생산라인에서 적용될 수 있다. 이는 프로세스 제어를 증대해서 설정 한계를 넘어 프로세스가 저하되지 않는 것을 보장하기 위한 목적이다.

결론   

본고에서는 솔더 페이스트 프린트 프로세스와 자체 대응 검사 프로세스의 퀄리티를 보장하기 위한 방법론을 제시했다. 방법론은 프린팅 프로세스를 컨트롤하기 위해 검사 프로세스로부터 즉각적인 피드백이 가능하도록 해야 한다. 방법론은 비교 결과의 표준화된 방법을 생성하기 위해 레퍼런스 보드 및 스텐실을 활용했다. 이 표준화는 다음의 사항들을 가능하게 한다.
▶ 캐파빌리티 조사 수행
▶ 프로세스 파라미터 최적화
▶ 신규 재질 및 소모품 평가
▶ 효율적인 트러블슈팅 실행
▶ 상태 기반 유지보수 추진

또한 분석 장비의 높은 반복정밀도 및 정확도가 프린팅 퀄리티를 보장하는데 일익을 하고, 시간 및 환경 변화 전반에 걸쳐 최적화된 프로세스 안정화를 구축하는 것이 중요하다.