생산능력 확대 vs 제조 복잡도…AI 시대 반도체 공장의 구조적 과제
오퍼레이셔널·피지컬 AI·디지털 트윈 결합…‘자율형 팹’ 전환 가속
SK하이닉스가 AI 시대 반도체 수요 급증에 대응하기 위해 ‘자율형 팹(Autonomous FAB)’ 구축에 속도를 내고 있다. 생산능력 확대와 제조 복잡도 증가라는 이중 과제를 해결하기 위한 전략이다.
도승용 SK하이닉스 부사장은 엔비디아 GTC 2026 패널 토론 ‘Building the Future of Manufacturing’에서 “AI 수요 증가에 대응하기 위해 생산능력을 확대하는 동시에 제조 혁신을 병행해야 하는 상황”이라고 밝혔다.
도 부사장은 “반도체 수요는 빠르게 증가하지만 제조는 같은 속도로 확장되기 어려운 구조적 한계가 있다”고 설명했다. 신규 팹은 건설부터 양산 안정화까지 시간이 필요한 만큼 기존 생산라인의 효율 개선이 중요하다는 점도 강조했다.
SK하이닉스는 글로벌 생산능력 확대도 추진 중이다. 도 부사장은 미국 인디애나 투자 역시 이러한 전략의 일환이라고 설명했다.
동시에 제조 환경은 더 복잡해지고 있다. HBM 등 고부가가치 제품 비중이 확대되면서 팹 운영 난이도가 높아졌고, 품질·비용·속도 간 균형을 맞추는 의사결정이 더욱 어려워졌다는 분석이다. 이에 따라 기존 경험과 규칙 기반 자동화 방식의 한계도 지적했다.
SK하이닉스는 이를 해결하기 위해 2030년을 목표로 자율형 팹 구축을 추진하고 있다. 공장이 스스로 학습하고 의사결정을 수행해 설계부터 양산까지의 전환 속도를 단축하는 것이 목표다.
오퍼레이셔널 AI·피지컬 AI·디지털 트윈…3대 축으로 제조 혁신
자율형 팹 구축은 세 가지 축을 중심으로 진행된다. ‘오퍼레이셔널 AI’, ‘피지컬 AI’, ‘디지털 트윈’이다.
오퍼레이셔널 AI는 공장의 의사결정을 담당하는 시스템이다. 엔지니어의 판단과 노하우를 데이터 기반으로 구현해 설비 유지보수와 결함 분석 등에 활용한다. 이를 통해 처리 시간을 50% 이상 단축했다고 설명했다.
피지컬 AI는 실제 공정 실행을 담당한다. 기존 자동화를 고도화하고 사람 의존 영역까지 확장하는 개념이다. 웨이퍼 이송 장치(OHT)를 AI와 연계해 지능화하고, 비전 기반 로봇과 자율주행 물류로봇(AMR)을 활용해 물류 효율과 안전성을 높이고 있다. 이를 통해 부품 재고를 약 30% 절감할 수 있을 것으로 기대된다.
디지털 트윈은 시뮬레이션 환경이다. 엔비디아 ‘옴니버스’를 기반으로 실제 팹을 가상 공간에 구현해 생산 흐름과 자재 이동, 설비 배치 등을 사전에 검증한다. 생산 중단 없이 시뮬레이션과 AI 학습을 병행할 수 있다는 점이 특징이다.
SK하이닉스는 세 가지 축을 결합해 보다 유연하고 빠른 차세대 제조 체계를 구축한다는 계획이다.
김국헌 기자
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