김민지 기자

[헤럴드경제=김민지 기자] “1년 동안 수많은 엔지니어들이 해결 못 하던 문제를 램리서치의 AI 솔루션 도입된 후 불과 4~6주만에 해결하는 성과를 거뒀습니다. 수율 2% 개선 효과도 있는데 이건 팹(반도체 생산시설)당 연간 1억달러(한화 약 1300억원) 이상의 매출 증대 효과와 같습니다”(러셀 도버 램리서치 고객 지원 사업부 제품 라인 및 사업개발 총괄)

글로벌 톱 3위에 드는 반도체 장비 업체 ‘램리서치’가 국내에서 처음으로 자사 ‘장비 인텔리전스(Equipment intelligence, 이하 EI)’를 소개하고 AI와 머신러닝을 통한 반도체 생산 효율화 성과를 공개했다. 국내 주요 반도체 제조사들이 이미 도입하고 있는 EI 솔루션은 현재 테스트 중인 2나노 공정에도 적용 가능해 향후 확장성도 열려있다.

램리서치는 31일 서울시 강남구 코엑스에서 열린 ‘세미콘 코리아 2024’에서 ‘AI 시대로의 전환’라는 주제로 미디어 간담회를 열고 자사 EI 솔루션을 소개했다. EI 솔루션은 자가 인식이 가능한 툴과 오프툴 머신러닝 및 자동화를 결합한 포괄적 스마트 제조 솔루션이다. 일례로 생산 뿐 아니라 부품도 자동 교체해 반도체 생산 중단 없이 가동이 가능해 반도체 팹 생산성을 극대화한다는 설명이다. 램리서치의 최신 식각 장비 센스아이에도 EI 기술이 적용됐다.

발표를 맡은 러셀 도버 총괄은 “EI 시스템은 램리서치 자체 솔루션으로 개발한 알고리즘과 소프트웨어를 활용한다”며 “기존 마더팹(핵심팹)을 가지고 있는 고객사들이 차일드팹(하위팹)을 새로 지을 경우, 팹 간의 시스템을 빠르게 매칭해 단기간에 시스템을 셋업할 수 있도록 한다”고 말했다.

램리서치의 최신 식각 장비 센스아이 [램리서치코리아 제공]

EI 솔루션을 적용하면 팹 내 문제해결 시간을 크게 단축할 수 있을 뿐 아니라 수율 및 가용성도 높일 수 있다고 부연했다. 러셀 총괄은 “한국의 한 고객사에서 1년 동안 엔지니어들이 고생했지만 해결하지 못하던 상당히 까다롭고 어려운 문제가 있었는데 저희 EI를 구입하고 4~6주안에 해결하게 됐다”며 “AI 머신러닝을 통해 학습 사이클을 빠르게 개선해 문제를 이해하고 파악하는 속도를 고객사따라 다르지만 최대 5~10배 가량 개선할 수 있다”고 말했다.

이어 “EI 도입시 가용성이 2~5% 개선되는데, 이는 팹당 연간 2000만~5000만 달러의 비용 절감을 의미한다”며 “일부 고객사는 수율이 최대 2% 증가하기도 했는데 대규모 제조 시설이라면 연간 1억달러 이상 매출 증가 효과를 가져온다”고 말했다.

이밖에도 ▷유지 보수 사이클 변동성 50% ▷유지보수 시간 최대 30% 절감 등의 사례가 있다고 강조했다.

램리서치의 EI 솔루션은 현재 국내 주요 대형 반도체 제조사들 전부가 구매해 사용하고 있다. 삼성전자와 SK하이닉스 등도 포함된 것으로 파악된다. 보안 유지를 위해 데이터는 외부 유출 없이 고객사 방화벽 안에서만 이동 및 활용될 수 있도록 했다. 약 1000개 가량의 웨이퍼 데이터만 있으면 구축이 가능하다.

현재 테스트 중인 2나노 이하 공정에도 적용될 수 있을 정도로 신뢰도도 높다. 러셀 총괄은 “EUV(극자외선) 또는 하이NA가 설치된 팹에도 바로 적용이 될 수 있다”고 강조했다.

나아가 유덕환 램리서치코리아 엔지니어링 디렉터는 “EI 솔루션 도입을 통해 각 고객사의 인력들은 제한된 시간 내에 더 중요한 일에 집중할 수 있어 효율성을 개선할 수 있다”며 “AI 솔루션을 도입한 고객사에서 인력을 줄인 사례는 없었다”고 말했다.