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
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
화합물 반도체 소재 전문기업 아이브이웍스가 중소벤처기업부 주관 ‘제조AI특화 스마트공장 구축지원사업’ 도입 기업으로 최종 선정돼 설비 가동률을 기존 84%에서 89%까지 높이는 공정 완전 자율화에 나선다. 아이브이웍스는 이번 선정에 따라 향후 9개월간 국비 지원을 포함해 약 29억 원을 투입하고, 현재 추진 중인 ‘AI 기반 스마트공장 시스템 고도화’ 작업에 속도를 낼 예정이라고 14일 밝혔다. 제조AI특화 스마트공장 구축지원사업은 제조 현장의 업종과 공정에 특화된 맞춤형 AI 지원을 통해 기업 경쟁력을 강화하는 것을 목적으로 한다. 아이브이웍스는 지난 7년간 AI 기반 스마트공장 시스템 ‘DOMM(돔)’을 독자적으로 구축해왔다. RHEED 수집 파이프라인과 분석 모델 6종, XRD 측정 자동화, MRA(MBE Run Automation) 등 핵심 기술을 기반으로 AI 정량 계측(Lv.1~2), AI 판정 기반 공정(Lv.3), AI 기반 자동생산(Lv.3)까지 단계별 시스템을 완성했다. 현재는 다음 단계인 ‘자율 공정 운영(Lv.4)’을 추진하고 있다. 이번 지원을 통해 해당 단계에서 발생하는 구조적 한계를 해결하고 AI 에이전트 개발과 설비 자동화를 추진
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