[새너제이(미국)=이세연 기자] SK하이닉스가 2030년까지 '자율형 팹'을 구축하겠다는 계획을 세웠다. 그동안 경험과 룰을 기반으로 진행된 자동화 시스템의 한계를 넘어 팹이 스스로 판단해 제조 효율을 높이는 체계를 구축하겠다는 구상이다.

도승용 SK하이닉스 DT부문장 부사장은 17일(현지 시간) 미국 새너제이에서 열린 엔비디아 'GTC 2026' 패널 세션 'Building the Future of Manufacturing'에 참석했다. 이 세션에는 레브 레바레디언 엔비디아 부사장 등이 참여해 AI와 자동화 기술을 활용한 생산 시스템 혁신 방안을 논의했다.

이날 도승용 부사장은 AI 수요 급증에 대응하는 과정에서 생산능력 확대와 제조 혁신이라는 이중 과제에 직면해 있다고 설명했다. 반도체 수요는 빠르게 늘고 있지만 제조는 같은 속도로 확장되기 어려운 구조적 한계가 있다는 것이다. 특히 HBM 등 고부가가치·맞춤형 제품 비중이 확대되면서 팹 운영 난이도가 높아졌고, 품질·비용·속도 간 균형을 맞추는 의사결정도 더욱 복잡해졌다고 진단했다.

도 부사장은 "AI 메모리 수요 증가에 따라 한국 및 글로벌 차원의 생산능력 확대를 추진 중이다. 미국 인디애나 투자도 그 일환"이라며 "신규 팹은 건설부터 양산 안정화까지 시간이 필요한 만큼, 기존 라인의 효율 개선이 병행돼야 한다"고 말했다.

그러면서 그는 "SK하이닉스는 2030년을 목표로 '자율형 팹(Autonomous FAB)' 구축을 추진 중"이라며 "공장이 스스로 학습하고 의사결정을 수행해 설계부터 양산까지의 전환 속도를 획기적으로 단축하는 것이 목표"라고 말했다. 단순한 설비 자동화를 넘어 공장 운영 전반을 고도화된 수준의 자동화 체계로 전환하겠다는 설명이다.

자율형 팹은 '오퍼레이션 AI', '피지컬 AI', '디지털 트윈' 세 가지 축을 중심으로 구축된다. 각각 공장의 두뇌, 몸, 시뮬레이션 기능을 담당하며 제조 시스템 전반을 유기적으로 연결하는 역할을 한다.

도 부사장은 "고도로 자동화된 팹에서도 여전히 많은 핵심 의사결정은 숙련된 엔지니어의 경험에 의존하고 있다. 우리는 이러한 전문 지식을 체계화하고, AI 에이전트를 통해 데이터를 분석하여 실제 공장 운영에 필요한 실행으로 연결하고 있다"며 "그 결과 장비 유지보수나 결함 분석과 같은 영역에서 처리 시간을 50% 이상 단축하는 성과를 거두었다"고 강조했다.

두 번째 축인 피지컬 AI에서는 두 가지 접근법을 사용한다. 첫째는 기존 시스템을 더욱 지능화하는 것이다. 예컨대 OHT와 같은 이송 로봇은 이미 지능형 물류 제어 시스템의 명령에 따라 자동으로 웨이퍼를 이동시키고 있다. 도 부사장은 "이를 오퍼레이션 AI와 더욱 긴밀하게 연계하여, 보다 지능적으로 반응하고 병목 현상을 최소화하도록 하고 있다"고 말했다.

둘째는 아직 사람의 의존도가 높거나 자동화가 어려운 영역까지 자동화를 확대하는 것이다. SK하이닉스는 부품 공급, 화학 물질 처리, 장비 유지보수 등의 영역에 비전 기반 로봇과 AMR(자율이동로봇)을 도입하고 있다. 물류 효율을 개선해 부품 재고를 약 30% 수준까지 줄일 수 있다는 게 회사 측 설명이다.

디지털 트윈 역시 자율형 팹 구축의 핵심 축으로 꼽힌다. SK하이닉스는 '엔비디아 옴니버스'를 기반으로 실제 팹을 가상 공간에 구현해 생산 흐름과 자재 이동, 레이아웃 등을 사전에 검증하고 있다. 이를 통해 생산 중단 없이 시뮬레이션과 AI 학습, 운영 최적화를 동시에 수행하고 있다는 설명이다. 회사 측은 세 축을 유기적으로 결합해 보다 빠르고 유연한 차세대 제조 체계를 구축한다는 계획이다.

도 부사장은 "(디지털 트윈을 통해 실제 생산에 영향을 주지 않고도 대규모 시뮬레이션을 수행하고, AI 모델을 학습시키며, 공정과 운영을 최적화할 수 있다"고 전했다.