“20만개 핀 불량, AI가 본다”…천안서 시작된 TSE·제이이노텍의 M.AX 공장실험[AX골든이어]

TSE 직원이 직접 제품을 현미경으로 보면서 초미세 툴로 제품을 수리하는 장면. 현재는 모든 제품 수리 보정 작업을 사람이 직접 담당하고 있다. TSE측은 프로브 마스킹작업(보정)을 자동화 해 생산성을 향상하겠다고 밝혔다. [TSE]

천안 AX 실증산단서 본 제조 AI의 현장…현미경 검사·도면 설계부터 바뀐다
TSE, 프로브 유닛 공정 AI 적용…프로브 카드까지 확산 목표
제이이노텍, 300여대 물류설비 경험 바탕 도면·코드 자동화 도전

[헤럴드경제=홍석희 기자] 지난 12일 오후 충남 천안 직산읍 TSE 3사업장. 회의실 스크린에 손바닥보다 훨씬 큰 원형 기판 사진이 떴다. 반도체 웨이퍼를 검사할 때 쓰이는 프로브 카드였다. 화면을 확대하자 육안으로는 거의 구분하기 어려운 작은 탐침들이 빽빽하게 들어차 있었다. TSE 관계자는 “큰 제품은 메인 PCB 기준으로 520~540㎜ 정도이고, 세라믹 기판은 약 320㎜ 정도 된다”며 “많으면 20만 핀까지 실장돼 있다”고 말했다.

20만개. 사람 손끝으로 다루기에는 너무 많은 숫자다. 지금까지 이 세계를 버텨온 것은 숙련자의 눈과 손이었다. 현미경을 보며 불량 가능성을 찾고, 미세 팁으로 탐침 위치를 보정하고, 솔더가 제대로 녹았는지 판단하는 일이다. TSE 관계자는 “지금은 사람이 다 현미경으로 보면서 검출하고 있다”며 “PCB나 세라믹 보드는 한 사람이 불량을 찾아내는 데 많이 걸리면 4~5시간 걸리는 경우도 있다”고 설명했다. 하루 근무시간을 8시간으로 계산하면 하루에 프로브카드 하나 또는 하나반 가량만을 확인 할 수 있는 작업량이다.

TSE 직원이 프로브 검사 설비를 운용하고 있는 모습. TSE측은 비전 검사용 이미지 분류 및 객체 탐지 알고리즘을 개발할 예정이다. 회사측은 사전에 불량 제품을 선별해 최종 제품의 품질 향상을 높일 예정이다. [TSE]

▶산업부·산단공, 충남 천안에 디스플레이 제조인공지능전환(M.AX) 심는다=TSE가 들어선 천안은 산업통상부와 한국산업단지공단이 추진하는 AX 실증산단의 주요 거점이다. 충남 천안 AX 실증산단은 디스플레이 분야를 중심으로 구축된다. 수행기관은 충남테크노파크이고, 선도기업 대상 업체는 TSE, 제이이노텍 등이다. 총사업비는 228억원은 국비 140억원, 지방비 56억원, 민간 32억원으로 구성된다. TSE는 ‘피지컬 AI 자율제조’, 제이이노텍은 ‘AI 도면설계 학습·자동화’를 맡는 대표 선도공장이다. 충남TP 디스플레이혁신공정센터에는 130평 규모 제조AI 오픈랩도 구축된다.

산업부가 이번 사업으로 겨냥하는 목표는 AX확산이다. 산단별 대표 앵커기업 2~3곳에 AX 기술을 도입해 입주기업이 AI 도입 효과를 체감할 수 있는 선도사례를 만들고, 이를 1·2차 협력기업이나 유사 기업군으로 확산해 대한민국의 제조업을 보다 강하게 만들겠다는 것이다. 데이터 표준화, 실증 테스트베드, AX 종합지원센터, 클라우드 기반 제조 AI 서비스가 함께 붙는다. TSE의 AX전환은산업단지 제조업 전체가 AI를 받아들이는 방식에 대한 시험이기도 하다.

▶반도체 제조 필수품…프로브카드 제작 TSE=기자가 방문한 TSE는 한국산업단지공단이 주도하는 ‘AX실증’ 구축 사업의 선도공장으로 꼽힌 기업이다. 이 사업은 전국 주요 산업단지에 입주한 기업들에 인공지능을 도입, 제조업 인공지능 전환(M.AX)을 확산이 목적이다. 충남 천안 산단에 책정된 총사업비는 228억원이고 국비 140억원 등이 책정됐다. 기존 제조업 공장에 AX를 접목해 작업 효율성 등을 높여 실제로 AX가 ‘비용 대비 효율성’이 높다는 점을 확인하면, 이를 표준화 시켜 범용 AX로 다른 기업들에도 확산해 제조업 강국을 만든다는 것이 사업의 목적이다.

TSE가 제작하는 프로브 카드는 반도체 검사 공정에서 사용되는 웨이퍼와 테스터를 잇는 핵심 소모품이다. NAND용은 1억원 안팎, DRAM용은 2억~3억원 수준으로 알려져 있고, HBM용은 이보다 더 비싸다. 무게는 약 30kg이고 소모품인 탓에 수명은 3년 안팎인데, 웨이퍼와 접촉한 횟수(통상 100만회 이상)를 기준으로 교체된다. 팁 하나의 오염이나 정렬 오차가 접촉저항 상승, 재검 증가, 수율 저하로 이어질 수 있어 세정·정렬·평탄도 관리가 매우 중요한 제품이다.

TSE는 AX분야를 도입할 공정을 수입검사 부문, 프로브 컷팅 부문, 프로브 본딩 부문 등 모두 세곳으로 잡고 있다. 가장 먼저 손대는 영역은 수입검사다. 외주에서 들어온 부품이 도면과 맞는지, 스크래치나 결함은 없는지, 홀이 제대로 뚫렸는지 확인하는 단계다. 현재는 사람이 현미경과 검사 장비를 이용해 확인한다. TSE 관계자는 “수입검사는 제조업에서 범용성이 있는 영역”이라며 “가공한 부품의 스크래치나 홀 가공 불량은 저희 회사 말고도 다른 회사에서 많이 겪을 수 있어 AX접목 확산 대상으로 잡았다”고 설명했다.

공정별로 살펴보면 왜 AI가 도입돼야 하는지가 분명해진다. 반도체가 미세화될수록 칩의 간격은 더 촘촘해진다. TSE 관계자는 “예전에는 하나의 웨이퍼에 칩이 100개 있었다면 요즘은 2000개가 들어간다”며 “칩이 작아져도 테스터에서 보낼 수 있는 신호 가닥 수는 동일하기 때문에 그 신호 가닥 수를 확장하는 작업을 프로브 카드에서 해줘야 한다”고 했다. 신호를 얼마나 정확히 보내고, 얼마나 안정적으로 받아내느냐가 곧 검사 품질과 연결되는 셈이다.

프로브 본딩 공정도 AI 적용 대상이다. 프로브를 서브스트레이트에 붙이는 접착 상태에 대한 품질 관리가 필요하다. 지금은 장비마다 작업자가 붙어 판정한다. TSE 관계자는 “사람마다 판단 기준이 조금씩 다르다”며 “뒤에 가서 문제가 되는 경우가 있어 균일한 기준으로 판단해보려고 AI 알고리즘을 개발하고 있다”고 했다.

조립 공정에서는 무게가 문제다. TSE 관계자는 “프로브 카드 하나가 30㎏ 정도 나간다”며 “작업을 위해 윗면으로 놓고, 측정할 때 다시 뒤집어야 하는데 지금은 사람이 다 뒤집고 있다”고 했다. 그는 “뒤집다가 쓸려서 데미지가 나거나 근골격계 문제가 생기기도 한다”며 “이 부분을 자동화하려 한다”고 말했다. 300㎜ 기준으로 고객사가 요구하는 평탄도는 30마이크로미터 이내다. 이를 맞추기 위해 작업자는 조립과 탈착, 레벨링을 반복한다.

TSE가 구상하는 AX 공장은 검사, 본딩, 마스킹, 조립, 물류가 모두 데이터로 이어지는 공장이다. 여기에 사내 AI 챗봇 시스템, 생산관리시스템(MES( 기반 실시간 생산 모니터링, 자율주행물류로봇(AMR)으로 물류 자동화 시스템이 함께 붙는다. TSE측은 공정 AI도입과 관련해 내부 팀도 운영중이다. 대략 11명 가량인데 AI엔지니어 2~3명과 백엔드, 프론트엔드 작업자, 그리고 현장 접목(도메인)인원 등이다. 자체적으로 AI도입을 준비하려했는데, 마침 한국산업단지공단측에서 먼저 연락이 왔고 ‘선도기업’ 지정을 신청해 선정이 됐다고 했다.

TSE측은 ‘실증산단’ 사업이 종료되는 오는 2028년 어떤 회사가 될 것이라 기대 하냐는 질문에 “단순 장비 제조기업을 넘어, 제조 데이터와 AI 기반 공정 최적화 역량을 갖춘 스마트 제조 혁신 기업으로 자리매김하는 것이 목표다. 특히 디스플레이와 반도체 분야에서 축적한 초정밀 제조 데이터를 기반으로 차세대 AX 제조 모델을 선도하는 기업으로 성장하고자 한다”고 강조했다.

제이이노텍 천안 본사에 전시돼 있는 인스펙션 모듈과 로봇연계 검사 모듈 제품 사진 [홍석희 기자]

▶설계와 코드개발 AX 접목… 제이이노텍=천안 AX 실증산단의 또 다른 축은 제이이노텍이다. TSE가 검사와 공정 운영의 AX라면, 제이이노텍은 설계와 코드 개발의 AX다. 제이이노텍은 디스플레이, 반도체, 배터리, 자동차, 바이오 분야의 스마트팩토리 개발을 하는 기업이다. 회사는 자율주행 플랫폼 및 스마트팩토리 전문기업으로, 주력 사업은 자동화 모빌리티, CIM·MES, 자율주행 플랫폼이라고 설명했다. 직원 수는 30명, 2026년 예상 매출은 40억원가량이다.

제이이노텍이 내세우는 강점은 장비 제어부터 상위 시스템 연동까지 아우르는 수직적 통합 역량이다. 회사는 PC 소프트웨어, PLC, 전장, 비전 검사, CIM 등 스마트팩토리 분야에서 하드웨어 제어부터 상위 소프트웨어까지 다양한 개발 역량을 보유하고 있다고 설명했다. 제이이노텍 관계자는 “저희 회사의 주 키워드는 스마트팩토리”라며 “검사 장비와 물류 장비 비중이 크고, 소프트웨어가 주력이다. 고객의 요구에 따라 맞춤제작형으로 제품을 공급 납품한다”고 했다.

제이이노텍이 천안 AX 사업에서 디스플레이를 잡은 이유도 분명하다. 제이이노텍 관계자는 “천안은 대한민국 디스플레이 산업의 메카”라며 “디스플레이 라인은 공정이 매우 길고 초정밀 물류 제어가 필수적이기 때문에 당사의 AX 기술인 시뮬레이션과 자동제어의 효용을 입증할 수 있는 최적의 테스트베드라고 판단했다”고 말했다.

제이이노텍이 구상하는 AX 공장은 자연어로 요구사항을 입력하면 로직을 즉각 시각화하고, 이를 기반으로 제어 코드를 자동 생성한 뒤 시뮬레이션과 무결성 검증을 거쳐 최종 코드, 설계 도면, 검증 리포트를 일괄 산출하는 구조다. 회사는 기능 설계, 로직 해석·매핑, 코드 자동 생성, 검증시스템 확인, 최적화 산출물 도출의 5단계 코드 어시스트 AI 서비스를 제공한다.

제이이노텍 천안 본사에 전시돼 있는 로봇. 우측 파란색 장비는 잔디를 깎는 등의 용도로 활용되는 로봇이고, 좌측 로봇은 물체를 들어올려 원하는 지점까지 이동할 수 있도록 하는 로봇이다. [홍석희 기자]

예시는 더 구체적이다. 예컨대 작업자가 “리프트 모듈이 탑재된 바퀴가 두개인 AMR코드를 제공해줘”라고 입력하면 시스템이 이를 해석해 AMR에 적용 가능한 샘플 제어 코드를 제시하고, 이를 한눈에 검증할 수 있는 플로우차트까지 시각화해 보여준다. 생성형 AI가 현장 엔지니어가 실제 설비에 적용하기 전 로직을 검증할 수 있게 하는 구조다.

현장 데이터도 핵심이다. 제이이노텍은 “AI의 성능은 양질의 현장 데이터가 좌우한다”며 “300여대의 스토커와 리프터를 운영하며 쌓은 풍부한 현장 데이터와 도메인 노하우가 저희 AI 모델의 학습 재료가 되기 때문에 타사 대비 압도적인 현장 적합성을 보장한다”고 말했다.

TSE와 제이이노텍의 역할은 맞물린다. TSE는 AMR을 활용해 무거운 프로브 카드를 조립 공정에서 측정 공정으로 옮기는 등 물류 자동화를 추진한다. 제이이노텍은 이런 AMR을 더 빨리 설계하고 제어 코드를 만들 수 있는 AI 어시스트 시스템을 개발한다. 한쪽은 제조 현장에서 AI가 적용될 실제 문제를 제공하고, 다른 한쪽은 그 문제를 풀 장비와 소프트웨어 개발 방식을 바꾸는 셈이다.

‘AX실증’ 사업의 주요 목표는 AI 기반 불량 예측과 공정 최적화로 제조까지 소요되는 시간을 15% 줄이고 수율을 5% 이상 높이는 것이 목표다. AMR과 물류 자동화, 지능형 에너지 관리를 통해 운영비용 10%를 절감이 일단의 목표다.

[제이이노텍]