SK하이닉스가 2027년부터 가동하는 용인 반도체 클러스터에 인공지능(AI) 기술을 대거 적용한다. 세계 최고 수준 자동화 기술 확보를 목표로 내걸어 주목된다.
15일 업계에 따르면 SK하이닉스는 현재 건설 중인 용인 반도체 공장에 '추적 자동화 품질(TAQ)' 시스템 등 AI 기술을 도입할 방침이다.
반도체 생산성을 극대화하기 위한 포석으로, 회사는 '세계 최고 수준 달성'을 목표로 세웠다. 지속가능경영보고서에 이런 내용을 담을 만큼 강력한 의지를 보여 사람의 손이 필요치 않는 '완전 자동화'를 구현할 것으로 예상된다.
SK하이닉스는 구체적인 실현 방법 중심에 AI를 뒀다.
도입하겠다고 밝힌 TAQ 시스템은 AI가 반도체 장비 예방정비(PM) 정합성을 검증, 설비 재가동 전에 정상 여부를 자동으로 확인하는 기술이다.
기존에는 이 작업을 엔지니어가 수동으로 실시했지만, TAQ 기술을 통해 AI가 실시간으로 데이터를 분석한 뒤 이를 토대로 객관적인 판단을 내리는 게 가능해졌다.
작업자의 자의적인 판단이 개입되지 않는다는 점에서 정확도와 대응 속도를 높일 수 있다는 장점이 있다.
SK하이닉스는 “TAQ 시스템 도입으로 1건당 판정 시간을 기존 방식 대비 30분 단축했다”며 “업무 생산성이 75% 향상됐다”고 설명했다.
회사는 지난해부터 국내외 반도체 양산 라인에 TAQ 시스템 구축을 시작했다. 용인 클러스터에 들어서는 반도체 팹으로 적용을 확대할 예정이다.
SK하이닉스는 TAQ 이외에 AI 기반 '적응형 계측 샘플링(AMS)' 기술도 개발했다. AMS 시스템은 반도체 계측 필요성을 AI가 스스로 판단하고, 불필요한 경우에는 계측을 생략하는 기술이다.
반도체 품질을 높이기 위해서는 회로 패턴 두께나 간격 등을 측정하는 계측 공정이 이뤄져야 한다. 다만 많은 비용과 시간이 투입된다는 점에서 불필요한 계측은 줄여야 효율성을 개선할 수 있다. 필수적인 계측 공정만 수행하는 게 핵심이다.
AMS 시스템은 '인접 시기에 동일 조건으로 진행된 공정은 특성이 유사할 것'이라는 알고리즘을 기반으로 계측 생락 여부를 판단한다. 현재 자재와 유사한 과거 레퍼런스가 존재한다면 검증이 끝났다는 가정하에 계측하지 않는 게 시스템의 골자다.
SK하이닉스는 AMS 시스템을 전체 장비로 확대하면 5명의 엔지니어가 수행할 수 있는 월간 3000건의 판정을 자동화, 업무 효율성을 높일 수 있을 것이라고 내다봤다. 회사는 미래기술연구원에서 운영 중인 실험 자재에 지난해부터 AMS 기술을 적용하고 있는데, 용인 공장으로 활용 폭을 넓힐 것으로 예상된다.
SK하이닉스가 AI 기술 개발과 도입에 적극적인 건 반도체 공장 자동화·무인화 구현이 중요한 과제이기 때문으로 풀이된다. 자동화 공장을 구축하면 생산 라인에 투입되는 인력을 최소화해 비용 절감이 가능하다. 무엇보다 장비 오류를 줄이고, 효율적인 설비 운용으로 생산성을 극대화할 수 있다.
SK하이닉스는 용인 클러스터가 대규모 생산 기지인 만큼 이곳에 신기술 역량을 결집시키는 것으로 분석된다. 용인 반도체 클러스터는 총 126만평 규모로, SK하이닉스는 이곳 60만평 부지에 공장 4개를 건설할 예정이다. 지난 2월 착공에 돌입한 1기 공장은 2027년 5월 완공이 목표다.
SK하이닉스 측은 “용인 공장을 세계 최고 수준 자동화 팹으로 구축할 계획”이라며 “첨단 시스템 적용 등 AI 기술을 기반으로 스마트 제조 솔루션 도입을 확대, 기술 경쟁력을 강화하겠다”고 밝혔다.
