[더테크 서명수 기자] AI 반도체 시대에 들어서면서 제품 성능 경쟁은 곧 제조 기술 경쟁으로 직결되고 있다. 특히 초미세 공정이 핵심인 반도체 산업에서는 생산 기술 자체가 기업의 생존을 좌우한다. 이러한 흐름 속에서 삼성전자가 2030년까지 전 세계 생산 거점을 AI 자율공장으로 전환하겠다고 밝힌 것은 단순한 자동화가 아니라 제조 패러다임을 근본적으로 바꾸는 전략으로 평가된다.
AI 공장의 핵심 목적은 수율 극대화다. 반도체·디스플레이·배터리 산업에서는 1%의 수율 차이가 수조 원 규모의 손익으로 이어진다. AI는 공정 데이터를 실시간 분석해 장비 이상과 미세 결함을 사전에 감지하고 자동 보정을 수행한다. 인간이 육안으로 확인할 수 없는 수준의 결함까지 탐지해 불량 발생 자체를 줄이는 것이 가능하다.
또한 AI 기반 제조는 생산비 절감과 24시간 최적 운영을 동시에 실현한다. 작업 스케줄과 설비 가동률을 자동으로 조정하고 에너지 사용을 최소화해 동일한 설비로 더 많은 생산량을 확보할 수 있다. 무인 생산 체계가 구축되면 인력 의존도 역시 크게 낮아진다.
전 세계 제조업이 겪고 있는 숙련 인력 부족 문제도 해결 대상이다. 고령화와 위험 작업 기피로 기술 인력이 감소하는 상황에서 AI는 숙련자의 노하우를 데이터로 축적하고 자동 의사결정을 수행한다. 로봇과 AI 협업을 통해 생산 품질을 일정하게 유지할 수 있다는 점도 중요하다.
시장 환경 변화에 대응하는 유연성 역시 AI 공장의 핵심 경쟁력이다. 과거 대량 생산 중심에서 벗어나 소량 다품종·맞춤형 생산이 확대되면서 제품 변경 시 공정 재설정과 생산 계획 수정이 필수적이다. AI는 이러한 변화를 실시간으로 반영해 생산 최적화를 수행한다.
삼성전자가 강조하는 자율공장의 기술 기반은 디지털 트윈이다. 실제 공장을 가상 공간에 동일하게 구현해 자재 입고부터 생산·출하까지 전 과정을 시뮬레이션한다. 새로운 공정 도입이나 설비 변경 시 발생 가능한 오류와 병목을 사전에 검증해 시행착오 비용을 최소화할 수 있다.
여기에 에이전틱 AI가 제조 현장의 의사결정을 담당한다. 품질 관리, 생산 스케줄링, 물류 배치 등 각 영역의 AI 에이전트가 실시간 데이터를 통합 분석해 최적의 판단을 내리고 설비 제어에 즉시 반영한다. 장기적으로는 조립봇·물류봇·오퍼레이팅봇과 같은 AI 기반 로봇, 나아가 휴머노이드 로봇까지 투입해 완전 자율 생산 체계를 구축한다는 구상이다.
환경과 안전 관리 측면에서도 효과가 크다. AI는 공장 내 센서와 영상 데이터를 분석해 사고 위험 요소를 사전에 감지하고 에너지 사용을 최적화해 탄소 배출을 줄인다. 전력 소비가 막대한 반도체 공장에서 이는 필수 기술로 평가된다.
결국 AI 공장은 단순한 생산시설이 아니라 데이터 기반 제조 플랫폼이다. 생산·장비·품질·공급망 데이터가 축적될수록 경쟁력은 강화된다. TSMC, 인텔 등 글로벌 기업들도 AI 제조에 막대한 투자를 진행하는 이유다.
삼성전자의 AI 자율공장 전환은 파운드리 경쟁력 회복, 초격차 전략 유지, 글로벌 공급망 안정이라는 세 가지 목표를 동시에 겨냥한 전략적 선택이다. 제조 기술이 곧 국가 산업 경쟁력으로 이어지는 시대에서 AI 공장은 선택이 아닌 필수 인프라로 자리 잡고 있다.
