완전 자동화 위해서는 AI와 디지털트윈 기술 개발 및 인력 양성 필요
'큐타임 스케줄링'과 'OHT 경로 설정' 등 제약 극복 관건
SK하이닉스 "기업·학계와 협력해 완전 자동화 이룰 것"
인공지능(AI)과 디지털트윈(Digital Twin) 기술이 반도체 공정 자동화의 핵심요소로 꼽혔다. 반도체 제조공장(팹)의 자동화 수준을 높이려면 '예측 솔루션'이 필요한데 여기에는 AI와 디지털트윈 기술 발전이 필수라는 것. 이를 위해 실현 가능한 AI 연구와 인력 창출이 필요하다는 게 업계의 설명이다.
반도체 공장은 최신 공정이 들어가는 300mm 웨이퍼 팹을 중심으로 자동화가 진행된 것으로 알려졌다. 정유인 SK하이닉스 TL은 2월 열린 세미콘코리아 컨퍼런스에서 "대부분 최신 반도체 팹은 3~4단계 수준의 자동화를 구축하고 있다"고 설명했다. 이어 "SK하이닉스 300mm 웨이퍼 팹도 이 수준"이라고 밝혔다.
자동화 공정 단계는 1~5단계로 평가된다. 숫자가 높을수록 자동화가 구축이 잘 이뤄진 것을 의미한다. 5단계는 완전한 자동화를 의미한다. 현재 최신 반도체 팹 수준인 3~4단계는 대부분 업무가 자동으로 진행되는 상태다. 사람이 팹 내 모든 상황을 모니터링할 필요가 없다. 수율이나 생산성 등 결괏값은 사람이 작업한 것과 비슷하거나 높은 수준이다.
반도체 공장은 자동화가 중요하다. 반도체 팹은 24시간 체제로 돌아간다. 잠깐이라도 생산라인이 멈추면 라인에 들어간 웨이퍼 전량을 폐기해야 한다. 2018년 3월 삼성전자는 정전사고로 평택공장이 30분간 라인이 멈춰 400~500억원대 손실을 보기도 했다. 정전이나 지진 등 재해 때는 어쩔 수 없지만, 평상시에 발생할 수 있는 피해요소를 막기 위해선 완전 자동화가 필요하다는 게 업계 관계자의 설명이다. 그는 "완벽한 자동 시스템을 만들고 사람은 관리만 하는 것이 이상적인 반도체 공장의 모습"이라며 "이를 통해 변수를 막을 수 있고 반도체 생산에 중요한 수율을 높일 수 있다"고 설명했다.
정 TL은 SK하이닉스의 경우 자동화 수준 5단계인 완전 자동화를 목표로 하고 있다고 밝혔다. 그는 "SK하이닉스는 5단계 자동화를 목표로 미세한 프로세스까지 자동화하고 지능화하는 방향으로 공정을 발전시키고 있다"고 설명했다.
반도체 공장의 완전 자동화를 위해 필요한 기술은 '예측 솔루션'이다. 정확한 예측을 바탕으로 생산성 및 수율 상승, 비용 감소 등을 실현할 수 있어서다.
반도체 자동화 공정에서 발생하는 대표 제약사항은 '큐타임(Cue-time) 스케줄링'과 'OHT(OverHead Transport) 경로 설정'이다. 공정에서 발생할 수 있는 변수로 인해 시간과 경로 등이 자동으로 설정하기 어렵다고 평가된다.
큐타임은 공정의 시작과 끝을 정한 시간을 뜻한다. 반도체는 생산까지 여러 공정을 거치는데, 앞 공정에서 작업이 끝난 로트(Lot)는 다음 공정 장비에 들어갈 때 정해진 큐타임에 들어가야 하는 제약이 있다. 제한 시간을 초과하면 공정상 문제가 생긴다. 큐타임 스케줄링은 이 문제를 막기 위한 시스템이다. 하지만 이 시스템은 아직 자동화가 구현되지 못했다. 자동화를 위해 최근 AI를 활용하는 연구가 진행되고 있지만, 아직 만족할만한 결과가 나오진 못했다는 게 업계의 설명이다.
OHT는 웨이퍼를 공정 순서에 맞춰 장비 챔버를 자동 운반하는 장치다. OHT가 엉뚱한 방향으로 이동하거나 순서에 맞게 움직이지 않으면 작업 동선이 꼬여버린다. 그만큼 OHT 경로설정은 중요하다. 이 분야는 현재 디지털트윈을 활용하는 방향으로 자동화 기술이 개발되고 있다.
디지털트윈은 현실 세계를 컴퓨터에 똑같이 만들어 발생할 수 있는 사항을 시뮬레이션해 결괏값을 예측하는 모니터링 기술이다. OHT 레일설계, 라우팅 문제, 장비 투자, 챔버 수 결정 등을 시뮬레이션을 통해 가장 우수한 결괏값을 현실에 반영할 수 있다.
업계 관계자는 "현재 반도체 팹이 가진 자동화 제약사항을 극복하기 위해서는 AI와 디지털트윈 기술 개발이 필요하다"면서 "두 기술을 활용하면 반도체 공정 자동화 수준이 높아 반도체 생산율이 증가할 것"이라고 강조했다.
정 TL도 "자동화 5단계로 가기 위해서는 알고리즘 고도화와 라인 변동성을 줄일 수 있는 예측 정확도가 중요하다"면서 "소프트웨어 기술 향상과 이를 활용할 수 있는 인력 양성이 필요하다"고 말했다. 이어 "SK하이닉스는 자동화 5단계에서 목표로 하는 수율과 생산성을 달성하기 위해 기업 및 학계와 협업체계 구축을 모색하고 있다"고 덧붙였다.
AI타임스 김동원 기자 goodtuna@aitimes.com
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