반도체 웨이퍼 AI 생산혁신…SUMCO, 수율 10% 개선해 300억 엔 절감

세계 반도체 웨이퍼 상위 기업인 일본 SUMCO가 인공지능(AI)을 활용한 수율 개선으로 신규 공장 투자 없이 생산량을 늘리는 데 성공했다. 니혼게이자이신문은 6일(현지시각) SUMCO가 AI로 웨이퍼 불량 원인을 즉시 분석해 생산성을 높이고, 대규모 설비 투자를 절감하는 전략을 추진한다고 보도했다.

하시모토 마사유키 SUMCO 회장 겸 최고경영자(CEO)는 니혼게이자이신문 인터뷰에서 "AI 활용 등 근대화 투자에 2026년부터 4~5년간 수백억 엔을 투입한다"고 밝혔다.


SUMCO는 데이터센터와 자동차, 전자부품 반도체에 사용하는 웨이퍼를 생산한다. 첨단 웨이퍼는 빠른 양산이 필수인 데다 중국 기업 등과 품질과 가격 경쟁도 치열하다.

회사는 공장 내 장비의 전류와 전압, 온도 등 가동 상황 데이터를 모두 기록해 AI로 분석한다. 이를 바탕으로 개선해 양산 확립 기간을 단축하고 조기 안정화를 이룬다는 계획이다. 향후에는 실시간으로 분석과 예측을 수행해 생산성과 품질, 원가 경쟁력을 높인다.
웨이퍼 검사 공정에도 AI를 적용한다. 기존에는 숙련된 작업자가 육안으로 판정했지만, AI로 양품 판정 자동화는 물론 불량 원인 분석까지 수행해 신속한 개선으로 연결한다.

하시모토 회장은 생산성 향상 여지가 "많다"고 강조했다. 대만 파운드리(반도체 위탁생산) 공장을 견학하면서 힌트를 얻었다. 해당 공장은 다품종 대량생산으로 고객 요구에 맞춰 생산을 재편하는 경우가 잦았다. 공정을 빠르게 하려고 "가장 효율적인 제품과 제조 장비 조합을 즉시 결정한다"는 사실을 파악했다. 이에 필요한 '즉각적' 개선을 AI로 구현하기로 했다.

SUMCO는 2018년 'AI추진본부'를 설립해 AI 활용 준비를 진행했다. 2021년부터는 공장 각 부문 인력이 정보기술(IT)을 배우는 '사내 유학' 프로그램을 시작했다. AI를 포함한 디지털전환(DX) 도구 활용법을 익히는 교육으로, 2025년까지 약 40명이 수료했다.

2023년에는 시가대학과 협력 협정을 맺었다. AI 활용 노하우 공유와 인력 교류를 이어가며, 제조 현장 데이터로 이전에는 놓쳤던 생산 설비 고장을 예측하는 시스템 등을 개발하고 있다.

재고와 생산량, 시황 등 과거 데이터 분석을 통해 고정밀 수요 예측도 목표로 한다. 물류 효율 향상에도 활용할 계획이다.

사가현 이마리시 주력 제조 거점에서는 1000대가 넘는 전체 장비에서 가공과 품질 관련 데이터를 매초 1만 건 이상 수집해 AI로 분석하는 작업을 시작했다.

웨이퍼는 연마와 세척, 검사 등 수십 개 공정을 거친다. 화상과 동작음 데이터로 항상 이상 징후를 찾아 원인을 규명한다.

효과는 이미 나타났다. 이마리 대형 300밀리미터(mm) 웨이퍼 주력 공장에서 총 생산 매수를 종전보다 10% 이상 개선했다.

해당 공장은 설비 증설 공간이 없었다. AI 활용으로 수율을 높여 생산량을 늘린 것이다. 300억 엔(약 2770억 원) 이상 투자를 절약하고, 연 40억 엔(약 370억 원) 이상 이익에 기여했다고 회사 측은 평가했다. AI로 직원 작업은 연 2500시간 이상 줄일 수 있다고 밝혔다.

SUMCO는 수요 증가에 대응해 지금까지 규슈 지역에서 공장 증설에 누적 2000억 엔(약 1조 8500억 원)이 넘는 투자를 했다.

반면 AI 관련 근대화 투자는 수백억 엔 규모로 "(당분간) 영업현금흐름을 훨씬 밑돈다"고 하시모토 회장은 설명했다. AI는 투입 자금과 감가상각 부담이 큰 신규 공장보다 비용 대비 효과가 크다고 본다. AI 투자를 통해 수익도 끌어올린다는 구상이다.

업계에서는 반도체 수요가 AI와 데이터센터 확대로 계속 늘어날 것으로 전망하고 있다. SUMCO의 AI 기반 생산성 향상 전략은 대규모 설비 투자 부담을 줄이면서도 시장 수요에 유연하게 대응하는 새로운 방식으로 평가받는다.


박정한 글로벌이코노믹 기자 park@g-enews.com