몇 주 전, 저는 SEMI가 주최한 '반도체 제조 분야의 AI 기술' 워크숍에 참석했습니다. 이 행사에서는 반도체 제조사, 장비 공급업체, EDA 업체, 소프트웨어 제공업체들이 실제 제조 현장의 과제에 AI를 적용한 경험을 공유했습니다.
사용 사례는 다양했지만, 거의 모든 발표에서 한 가지 공통된 주제가 드러났습니다. 바로 업계가 고립된 AI 모델을 넘어, 제조 데이터를 종합적으로 분석하고 실행을 주도할 수 있는, 상호 연결되고 체계적으로 관리되며 점점 더 자율적인 시스템으로 나아가고 있다는 점입니다.
반도체 산업이 직면한 가장 큰 과제와 기회
이번 워크숍에서 가장 강조된 메시지 중 하나는 반도체 제조 업계가 데이터 부족 문제를 겪고 있는 것이 아니라는 점이었다. 오히려 데이터가 분산되어 있고, 워크플로가 단절되어 있으며, 정보를 실행 가능한 지식으로 전환하는 데 어려움을 겪고 있다는 것이 문제였다.
제조 관련 지식은 계측 시스템, 장비 센서, 공정 레시피, 엔지니어링 보고서, MES 시스템, 그리고 해당 분야 전문가들의 전문 지식에 걸쳐 분산되어 있습니다. 기술 노드가 점점 더 복잡해짐에 따라 이러한 요소들을 서로 연결하는 일이 점점 더 어려워지고 있습니다.
‘신뢰’ 역시 반복적으로 등장한 주제였다. 제조 기업들은 AI가 생성한 권장 사항을 실제 운영에 적용하기 전에 설명 가능성, 거버넌스, 재현성, 그리고 사람의 감독이 필요하다고 본다.
동시에, 업계는 예측 분석을 넘어 데이터 소스 간의 관계를 이해하고, 조치를 제안하며, 워크플로를 조정하고, 궁극적으로 통찰에서 실제 효과로 이어지는 시간을 단축할 수 있는 시스템으로 전환하고 있다.
워크숍 전반에 걸쳐 제시된 해결 방안
제조업 맥락을 기반으로 한 에이전트형 AI
여러 연사들이 분석, 기계 학습, 대규모 언어 모델(LLM)을 제조업 특유의 지식 및 워크플로우와 결합한 에이전트 기반 시스템을 시연했다.
반복적으로 제기된 주제는 제조 맥락의 중요성이었습니다. 여러 발표에서는 제조 데이터, 공정 지식, 엔지니어링 워크플로를 연결하기 위해 시맨틱 모델과 지식 그래프를 활용하는 방안을 강조했습니다. 이러한 접근 방식은 고립된 데이터 세트를 다루는 대신, AI 시스템이 제품, 공정, 장비, 계측 결과, 그리고 과거의 엔지니어링 지식 간의 관계를 종합적으로 분석하여 더 관련성 높고 설명 가능한 권장 사항을 도출할 수 있도록 합니다.
예측 유지보수 및 근본 원인 분석
장비 모니터링 및 예측 유지보수는 중점 분야 중 하나였습니다. 한 발표자는 예측, 이상 탐지, 그리고 운영자가 바로 활용할 수 있는 권장 사항을 생성할 수 있는 자율 에이전트를 결합한 아키텍처를 소개했습니다.
다른 발표들은 인과적 AI와 근본 원인 분석에 초점을 맞추며, 단순한 이상 탐지를 넘어 제조 문제의 근본적인 원인을 파악해야 할 필요성을 강조했습니다.
공통된 목표는 분명했습니다. 바로 조사 시간을 단축하고, 의사결정 능력을 향상시키며, 품질이나 생산성에 영향을 미치기 전에 선제적으로 개입할 수 있도록 하는 것이었습니다.
AI는 기존의 제조 도구를 기반으로 합니다
또 다른 관찰점은 AI가 기존의 제조 및 엔지니어링 도구를 대체하는 것으로 자리매김하고 있지 않다는 점이었다. 전통적인 분석 기법, 통계적 방법, 공정 제어 시스템, 그리고 분야별 전용 애플리케이션은 여전히 의사결정의 기반을 제공하고 있다. 대신 AI는 이러한 기능들을 연결하고, 조사 과정을 가속화하며, 관련 지식을 도출하고, 여러 시스템에 걸친 워크플로우를 조율하는 데 점점 더 많이 활용되고 있다. 많은 경우, 그 가치는 새로운 알고리즘 자체에서 비롯되기보다는 데이터를 이해로, 그리고 이해를 실행으로 전환하는 데 필요한 노력을 줄여줌으로써 창출된다.
이는 PDF 솔루션에 어떤 의미를 갖는가?
이번 워크숍을 통해 PDF Solutions의 비전을 뒷받침하는 세 가지 주제, 즉 ‘통합(Integration)’, ‘확대(Amplification)’, ‘확장(Extension)’의 중요성을 다시금 확인했습니다.
통합 은 모든 발표에서 일관되게 다뤄진 주제였습니다. 사용 사례가 예측 유지보수, 수율 향상, 또는 능동형 AI 중 어느 것이든 간에, 성공 여부는 여러 출처의 데이터를 통합하고 이를 이해하는 데 필요한 맥락을 제공하는 데 달려 있었습니다. 시맨틱 모델, 지식 그래프, 연결된 제조 데이터에 대한 반복적인 논의는 AI가 의미 있는 가치를 창출하기 전에 공통된 기반을 마련하는 것이 얼마나 중요한지를 강조했습니다.
확장 은 업계가 엔지니어링 전문 지식의 확장에 주력한 결과로 등장했습니다. 많은 발표자들은 엔지니어를 AI로 대체하려는 것이 아니라, 기존 지식을 더 쉽게 접근하고, 적용하며, 재사용할 수 있게 하려는 목적을 가지고 있었습니다. 설명 가능성과 신뢰성에 중점을 둔 점은 제조업에서 AI 도입이 분석 능력 향상만큼이나 인간의 의사결정을 지원하는 데 달려 있다는 현실을 반영한 것이었습니다.
확장 이는 에이전트 기반 워크플로우에 대한 관심이 높아지는 데서도 드러났습니다. 가장 주목할 만한 사례 중 일부는 AI가 도구, 데이터, 프로세스를 어떻게 연결하여 통찰력을 실행으로 옮기는 데 필요한 노력을 줄여줄 수 있는지 보여주었습니다. AI는 기존의 제조 애플리케이션을 대체하기보다는 이를 조율하는 데 점점 더 많이 활용되고 있으며, 이를 통해 엔지니어들이 복잡성을 헤쳐 나가고 워크플로우를 더 효율적으로 실행할 수 있도록 돕고 있습니다.
제가 특히 주목한 점은 이 세 가지 주제가 서로 독립적이지 않다는 것입니다. 업계는 연결된 데이터를 통해 AI가 전문성을 강화하고, 강화된 전문성을 바탕으로 보다 효과적인 자동화와 워크플로우 조정이 가능해지는 모델로 나아가고 있는 것으로 보입니다. 이제 과제는 개별 AI 모델을 구축하는 것에서 벗어나, 데이터, 지식, 분석, 그리고 실행이 유기적으로 연계되는 환경을 조성하는 데 더 중점을 두고 있습니다.
이러한 방향성은 PDF Solutions의 새로운 AI 우선 아키텍처인 Exensio® Aurora의 비전과 밀접하게 부합합니다. 워크숍 전반에 걸쳐 논의된 많은 과제들은 근본적으로 AI 문제가 아니었습니다. 오히려 데이터 및 운영상의 문제들이었습니다. 제조 데이터는 다양한 도구, 조직, 공급망 파트너들 사이에 분산되어 있습니다. 귀중한 엔지니어링 지식은 종종 보고서, 워크플로우, 그리고 해당 분야 전문가들의 경험 속에 숨겨져 있습니다. 또한 인사이트가 도출되더라도 이를 신뢰할 수 있고 반복 가능한 조치로 전환하는 것은 여전히 어려운 과제입니다.
Exensio Aurora는 바로 이러한 과제를 해결하기 위해 특별히 설계되었습니다. 이 솔루션은 반도체 특성을 고려한 데이터 기반, 페타바이트 규모의 제조 데이터를 처리할 수 있는 확장 가능한 분석 기능, 통합된 MLOps, 워크플로우 오케스트레이션, 그리고 수십 년에 걸친 제조 분야 전문 지식을 바탕으로 한 에이전트형 AI를 결합하고 있습니다. 또한, 워크플로우는 엔지니어링 모범 사례를 포착하고, 맥락을 보존하며, 설명 가능성을 제공함으로써, 제조 환경에서 신뢰할 수 있는 AI 도입에 필요한 안전 장치를 마련하는 중요한 역할을 합니다.
여러 면에서 이번 워크숍을 통해 미래는 단순히 더 많은 AI 모델을 개별적으로 도입하는 것이 아니라는 점이 다시 한번 확인되었습니다. 미래는 데이터, 분석, 분야별 전문 지식, 운영 워크플로를 하나의 통합 시스템으로 연결하여, 신뢰와 거버넌스를 유지하면서 의사결정을 가속화하는 데 있습니다. 이것이 바로 Exensio Aurora가 지원하고자 하는 방향입니다.
이러한 개념들 중 상당수에 대해 다음 행사에서 더 자세히 다룰 예정입니다. PDF Solutions CONNECT 2026에서 확장 가능한 분석, 제조 환경을 고려한 데이터 모델, 워크플로우 기반 자동화, 그리고 반도체 제조 공정 및 광범위한 공급망 전반에 걸친 에이전트형 AI의 실제 적용 사례 등 다양한 개념을 더 깊이 있게 다룰 예정입니다.
체험해 보세요 Exensio Aurora를 직접 체험하고, 개발팀을 직접 만나고, 일부 기능을 먼저 도입한 사용자들의 이야기를 들어보시려면 등록 후 PDF Solutions CONNECT 10월 15~16일, 캘리포니아주 샌프란시스코에서 열리는 행사에 참가하세요.
방문하기 PDF Solutions CONNECT 2026 컨퍼런스 웹사이트를 방문하여 의제, 연사, 장소, 참가 안내 및 등록에 대한 자세한 정보를 확인하세요: https://events.pdf.com/connect2026/