반도체 라인 무인화(스마트팩토리) 가능성에 대해

 삼성이 반도체 라인 무인화 도입을 위해 TF를 구성하고 2030년을 목표로 진행한다고 합니다. 2030년까지 라인 무인화 도입이 가능한 것인지에 가능성에 대해 현업에서 일했던 내용을 바탕으로 얘기해 보겠습니다.

 

1. 생산

 생산량은 매년 목표가 정해지지만 시황에 따라 유동적으로 변하게 되고 계획이 변경됨에 따라 웨이퍼 투입, 출하, 생산속도 등을 변경해주는 작업이 필요로 합니다. 생산목표를 달성하기 위해서는 생산설비 확보 및 가동유지가 필수 적이며 이 부분에서는 생산량을 담당하는 제조부서와 설비관리를 하는 8 대공 정부 서간에 회의 및 조율을 통해 진행되어야 하는데 무인화가 도입되면 이런 과정이 AI를 통해 이루어져야 합니다. 그렇게 되면 상호 간 소통이 아닌 일방적인 상부 부서의 지시에 따라 불가능 목표를 이뤄야만 하는 불합리가 생길 수는 있을 것으로 보입니다. 비인간적이긴 하지만 회사 입장에서는 무인화 도입이 가능해 보이긴 합니다.

 

2. 물류

 이미 라인 물류는 인력이 아닌 로봇으로 모든 반도체 웨이퍼 이동이 가능한 상태입니다. 무인화 및 자동화가 100% 이루어진 상태고 반도체 생산을 위한 인력은 현재 필요치 않아 그동안 물류를 담당하던 인력들은 이미 장기적인 계획에 따라 타 부서 이동이나 정리가 된 상태입니다. 라인 무인화 중 가장 먼저 실현이 가능했던 부분입니다.

 

3. 설비

 반도체 생산을 위해선 설비 24시간 가동이 필수적입니다. 이를 위해서는 수많은 엔지니어들이 유지보수 및 ISSUE 해결을 위해 업무를 하고 있는 중입니다. 무인화가 도입된다고 하면 이런 부분이 로봇을 통해 이루어져야 하는데 이런 수준은 2030년까지 불가능할 것으로 보이고 이 부분은 인력이 줄어들지 못할 것으로 보입니다. 반도체 웨이퍼에 결함의 가장 큰 원인은 설비에서 비롯한 ISSUE인데 무인화가 도입된다고 해서 저절로 줄어들지는 못할 것이라 이런 부분을 해결하기 위한 인력도 당분간 줄이기는 힘들어 보입니다.

 

4. 품질

 반도체 품질을 확인하기 위해서는 실시간으로 품질 모니터링을 하게 되는데 이를 위한 자동화 시스템은 구현되어 있으나 이상 발생 시 해결하는 일은 아직까지 자동화가 되어있지 않습니다. 지금까지는 이상 발생 시 엔지니어의 판단이 개입되어 조치를 하게 되는데 이런 부분은 AI로 대체 가능할 수 있을 것으로 보입니다. 현재 의사나 판사의 판단도 AI로 대체 가능한 수준이라고 알고 있는데 반도체 엔지니어링도 그동안에 데이터를 활용하여 조치하는 것이 대부분이라 AI를 활용 시 더욱 합리적으로 해결할 수 있는 일도 있을 것으로 판단됩니다.

 

5. 정리

 2030년까지 반도체 라인 무인화가 100% 이루어지긴 현실적으로 쉽지 않지만 얼마든지 현재 상태에서 인력감축은 가능한 상태로 보입니다. 앞으로 반도체뿐 아니라 수많은 회사들이 인건비를 낮추고 기업이익을 높이기 위해 무인화 도입을 고려할 수밖에 없을 것으로 보입니다. 회사에서 일하는 분들에게는 안 좋은 소식이지만 현실임을 하루빨리 깨닫고 본인이 AI에 대체되는 상황이 오지 않도록 대비해야겠습니다. 물론 회사 업무를 자의적으로 바꾸거나 다른 분야로 이직을 쉽게 할 수 있는 분들이 많지 않은 게 현실이기에 AI로 인한 미래가 밝은 것만은 아닌 거 같습니다.