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인터뷰 [헬로AX] AI가 공장에서 일하기까지...아이브이웍스의 7년의 시행착오

기사 1편을 보시고 오면 좋습니다. [헬로AX] 자동화는 이미 '끝났다'...아이브이웍스가 '자율공정'을 말하는 이유 제조 현장에 AI를 적용하려면 AI가 무엇을 정상으로 보고 어떤 상황을 이상으로 판단해야 하는지 학습할 데이터가 필요하다. 화합물 반도체 소재 전문기업 아이브이웍스가 2019년 생산 현장에 AI를 도입할 당시 택한 방법도 데이터에서 출발하는 것이었다. 외부의 범용 AI 솔루션을 생산라인에 적용하는 대신, 질화갈륨(GaN) 에피웨이퍼 생산 과정에서 나오는 데이터를 직접 모으고 이를 분석하는 AI 모델과 자동화 시스템도 자체 개발했다. 현재 아이브이웍스가 보유한 생산 시계열 데이터는 3억 3000만 건 이상, 반도체 결정이 성장하는 상태를 실시간으로 보여주는 RHEED(반사 고에너지 전자회절) 데이터는 30TB를 넘는다. 회사는 이를 기반으로 AI 에피택시 플랫폼 ‘DOMM’을 고도화하고 실제 양산라인의 분석과 자동화에 활용하고 있다. 실제 양산라인에 적용하는 과정에서는 시행착오도 있었다. 연구 단계에서 성능이 좋았던 AI도 실제 생산라인에 들어가자 정상적인 상황을 이상으로 판단하는 오탐이나 예상하지 못한 예외 상황에 부딪혔다. 같은 종류의 생산

이동재 기자

2026-09-03 17:40

인터뷰 [헬로AX] 자동화는 이미 '끝났다'...아이브이웍스가 '자율공정'을 말하는 이유

생산설비가 사람이 미리 정해둔 순서대로 움직이는 것과, 생산 중 발생하는 상황을 파악해 다음에 무엇을 해야 할지 시스템이 스스로 판단하는 것은 완전히 다르다. 전자가 ‘자동화’라면, 후자는 ‘자율공정’이다. 화합물 반도체 소재 전문기업 아이브이웍스(IVWorks)의 생산라인에서는 이미 웨이퍼를 로딩(장비 내부에 투입)한 뒤 성장공정(기판 위에 질화갈륨 결정층을 형성하는 과정)을 수행하고, 이후 언로딩(공정이 끝난 웨이퍼를 장비 밖으로 꺼내는 작업)하는 등의 주요 공정이 대부분 자동화돼 있다. 회사의 설명에 따르면 생산 조건과 입력값을 엔지니어가 직접 승인하는 비율도 현재 3% 미만이다. 하지만 예상하지 못한 문제가 발생하면 얘기가 달라진다. AI가 이상을 발견하더라도 어떤 조치를 취할지는 여전히 사람이 판단해야 하는 경우가 있고, 일부 주변 설비는 작업자가 직접 조작해야 한다. 사람이 현장에 올 때까지 생산이 멈출 수도 있다는 의미다. 아이브이웍스가 이 간극을 AI 에이전트와 추가 설비 자동화로 줄이는 작업에 나섰다. 회사는 최근 중소벤처기업부의 ‘제조AI특화 스마트공장 구축지원사업’ 도입 기업으로 선정됐다. 향후 9개월간 국비를 포함해 약 29억원을 투입해

이동재 기자

2026-09-01 17:00