아티클 스터디

[ 아티클 스터디 ] AI가 수율을 바꿨다…하이닉스가 보여준 제조업의 미래

da-hong 2025. 6. 21. 23:58

📰 오늘의 아티클: AI가 수율을 바꿨다…하이닉스가 보여준 제조업의 미래 (2025.06.17)

 

"AI가 수율을 바꿨다…하이닉스가 보여준 제조업의 미래"[AI 자율제조, 미래를 열다] - 아시아경제

"우리가 가장 잘 아는 산업이자 가장 경쟁력 있는 제조업에서 인공지능(AI) 혁신이 일어날 수 있다면 한국은 진짜 AI 강국이 될 수 있다. 꼭 그 판을 바꿔보고 싶...

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✅ 요약 

SK하이닉스 반도체 공정에 적용된 가우스랩스의 AI 기반 예측 시스템이 모든 웨이퍼 단위의 품질을 실시간 분석·제어해 공정 변동성을 29% 감소시키고, 수율 향상으로 수천 개의 칩 추가 확보 효과를 내고 있다. 이 AI는 미세한 온도·진동·업무 교대 후 이상 징후 등을 모두 추적하며 자동 학습·재설정하는 구조로 동작한다.
가우스랩스 김영한 대표는, 대기업이 아닌 중소기업도 AI를 활용하려면 데이터 인프라 격차를 해소하고, '구독형 제조 AI 서비스' 모델과 정부 지원 정책이 병행되어야 한다고 강조한다.

🔑 주요 포인트 

제조업 중심 국가인 한국이 AI 시대를 돌파하려면 산업 현장의 문제를 푸는 기술에 집중해야 한다.

 

SK하이닉스 반도체 공정에 적용된 가우스랩스의  AI 기술

 

(도입 전)

  • 수천 장의 웨이퍼 가운데 극히 일부만 선별해 정밀 계측 장비로 검사 → 전수 검사 어려움
  • 웨이퍼 장당 검사에 수십 분이 걸림
  • 품질 관리에 한계

(도입 후)

  • 모든 웨이퍼의 공정 조건, 장비 이력, 센서값 등 수천 개의 데이터를 AI가 실시간으로 분석해 품질 예측 → 100% 전수 검사
  • 머신러닝 알고리즘을 통해 공정 결과를 예측, 실시간으로 공정이나 장비의 제어 및 모니터링, 계측 최적화
  • 공정 변동성 29% 감소, 수율 개선 → 수백억 원대 추가 수익

 

국내 제조업 AI 확산의 과제

  • 대기업과 달리 중소기업은 데이터 인프라가 부족 → 데이터 인프라 격차 해소가 우선 
    • 공통된 데이터 표준 마련
    • 구독형 AI 서비스(SaaS) 도입
    • 정부의 지원과 정책 기반 마련

➕ 추가 조사

[기업] 가우스랩스

- 2020년 출범한 산업용 AI 스타트업

- AI를 통한 제조 산업의 혁신을 만들고자 하는 "Normalize AI"의 목표

- SK그룹의 100% 투자(5,500만 달러)를 받아 탄탄한 기반을 마련

📎 https://www.gausslabs.ai

 

 

[기술] Panoptes VM

: 제조 공정 결과를 센서 데이터를 활용해 예측하는 가상 계측 AI 솔루션

* 가상 계측: 물리적인 측정 대신 장비 센서 등의 데이터에 기반해 가상으로 품질을 예측하는 것

  •  SK하이닉스 Panoptes VM 1.0 도입 (2022년)
    • 박막 증착 공정에 적용하여 공정 산포 평균 21.5% 개선 및 수율 향상 
    • 공정 중에 발생하는 챔버 안의 압력, 온도, 분사 거리, 가스 주입량, 전류량 등의 데이터를 수집해 Panoptes VM을 통해 웨이퍼 위에 증착된 필름의 굴절률과 두께와 같은 공정 결과값을 예측
    • AI 알고리즘과 엔지니어의 도메인 지식을 결합한 정교한 예측
    • APC(Advanced Process Control)와 연동하여 웨이퍼 낱장까지 공정 제어 가능
    • 📎 https://news.skhynix.co.kr/panoptes_vm/ 
  • Panoptes VM 2.0 출시 및 확대 적용 (2024년)
    • SK하이닉스가 기존 박막 증착 공정에 이어 식각 공정까지 적용 확대
    • 업데이트된 기능
      • 멀티 스텝 모델링: 이전 공정 데이터를 함께 활용해 식각 공정의 가상 계측 정확도 향상
      • 유사 공정 통합 모델링: 데이터 부족 문제 해결을 위한 유사 공정 데이터 통합 활용
      • 알고리즘 자동 선정: 데이터 특성에 따른 최적 예측 알고리즘 자동 선택
    • 📎 https://news.skhynix.co.kr/panoptes-vm-2-0-release/

💬 나의 의견

기사를 읽고 AI 기반 예측 시스템이 반도체 제조 공정에 미치는 정량적 성과가 매우 크다는 점을 확인할 수 있었다. 따라서 앞으로는 공정 엔지니어가 AI와 협업하는 일이 더욱 많아질 것 같다. 단순한 공정 모니터링을 넘어 데이터 해석 능력과 AI 모델에 대한 구조적 이해까지 갖추는 것이 엔지니어에게 필수적이라고 생각한다.