AI 수요 폭증 속 생산 확대·제조 복잡성 이중 과제
2030년 자율형 팹 구축 목표…제조 혁신 본격화
엔비디아 GTC 2026 패널 토론에 참석한 도승용 SK하이닉스 부사장(DT 부문장)(사진=SK하이닉스) ©팝콘뉴스
(팝콘뉴스=서한나 기자) SK하이닉스가 AI 반도체 수요 급증에 대응하기 위해 생산능력 확대와 제조 혁신을 동시에 추진하며 2030년까지 '자율형 팹' 구축에 나선다.
고부가 메모리 중심으로 제조 환경이 복잡해지는 가운데 AI 기반 생산 체계로 전환해 경쟁력을 끌어올리겠다는 전략이다.
도승용 SK하이닉스 부사장(DT 부문장)은 17일(현지시각) 미국에서 열린 엔비디아 GTC 2026 패널 세션 'Building the Future of Manufacturing'에 참석해 이 같은 구상을 밝혔다.
도승용 SK하이닉스 부사장(DT 부문장)은 AI 시대 반도체 산업이 생산능력 확대와 제조 복잡도 증가라는 이중 과제에 직면했다고 진단했다.
반도체 수요는 빠르게 증가하지만 생산 설비 확장은 같은 속도로 진행되기 어려운 구조적 한계가 있다는 설명이다.
특히 AI 메모리 수요 확대에 대응하기 위해 한국과 글로벌 생산능력 확장을 추진 중이며 미국 인디애나 투자도 이러한 전략의 일환이라고 밝혔다.
다만 신규 팹은 건설과 양산 안정화까지 시간이 소요되는 만큼 기존 생산라인의 효율 개선이 병행돼야 한다고 강조했다.
제조 환경의 복잡성도 주요 과제로 제시됐다. HBM 등 고부가가치 맞춤형 제품 비중이 확대되면서 팹 운영 난이도가 높아지고 품질, 비용, 속도 간 균형을 맞추는 의사결정이 더욱 어려워졌다는 분석이다.
이에 따라 기존 경험과 규칙 기반 자동화 방식의 한계도 지적했다.
SK하이닉스는 이러한 문제를 해결하기 위해 2030년을 목표로 자율형 팹 구축을 추진하고 있다.
공장이 스스로 학습하고 의사결정을 수행하는 구조를 통해 설계부터 양산까지 전환 속도를 획기적으로 단축한다는 계획이다.
자율형 팹 구현을 위한 핵심 축으로는 오퍼레이셔널 AI, 피지컬 AI, 디지털 트윈이 제시됐다.
오퍼레이셔널 AI는 공장의 두뇌 역할을 수행하며 엔지니어의 판단과 노하우를 데이터 기반으로 전환해 의사결정에 활용한다.
이를 통해 설비 유지보수와 결함 분석 등 주요 공정에서 처리 시간을 50% 이상 단축했다.
피지컬 AI는 실행 체계로 기존 자동화를 고도화하고 사람 중심 작업 영역까지 확장한다.
웨이퍼 이송 장치와 같은 물류 시스템을 AI와 연계해 지능화하고 비전 기반 로봇과 자율주행 물류 로봇을 활용해 물류 효율과 안전성을 높이고 있다. 이를 통해 부품 재고를 약 30% 절감하는 효과가 기대된다.
디지털 트윈은 가상 시뮬레이션 환경으로 실제 공장을 디지털 공간에 구현해 생산 흐름과 자재 이동, 설비 배치를 사전에 검증하는 역할을 한다.
SK하이닉스는 엔비디아 옴니버스를 기반으로 디지털 트윈을 구축해 생산 중단 없이 시뮬레이션과 AI 학습, 운영 최적화를 동시에 수행하고 있다고 설명했다.
SK하이닉스는 이 세 가지 축을 결합해 보다 유연하고 효율적인 차세대 제조 체계를 구축한다는 방침이다.
AI 메모리 중심으로 재편되는 반도체 시장에서 제조 경쟁력이 핵심 변수로 떠오르는 만큼, 생산 혁신을 통해 글로벌 경쟁력을 강화하겠다는 전략이다. [팝콘뉴스]
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서한나 기자
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