설계 도면 정합성이 조금만 어긋나도 수백억원대의 치명적인 양산 불량과 납기 지연 손실로 이어지는 반도체 장비 산업 리스크를 인공지능(AI)과 단일 플랫폼 기술로 돌파하는 가이드라인이 제시됐다.

김정호 다쏘시스템코리아 컨설턴트는 21일 'AI 기반 반도체 장비 개발 전략 웨비나'를 진행했다.

이번 웨비나에선 기구·회로·소프트웨어(SW) 설계부터 공정(M-BOM), 서비스(S-BOM) 단계를 하나로 엮는 디지털 연속성 확보 방안과 함께 현장에 즉시 적용 가능한 도메인 특화 AI 활용 전략을 공개했다.

다쏘시스템은 산업 현장의 목적에 맞춰 역할을 세분화한 세 가지 형태의 AI인 오라(Aura), 레오(Leo), 마리(Mari)를 제안했다. 인간의 경험을 대체하는 것이 아니라 중심 업무 능력을 강화하는 목적형 AI다.

오라는 생성형 AI를 기반으로 문서 작성과 요약 등 비즈니스 콘텐츠 생성을 지원하는 파트너다. 레오는 설계 및 엔지니어링 최적화를 담당한다. 

사용자가 채팅창에 이미지를 업로드하면 플랫폼 내 유사한 3D 모델을 추천하고 기존 설계 이력을 살려 형상을 자동 생성한다. 마리는 과학적 연구를 지원하는 AI로 원자 배합비나 화학 재료의 포뮬레이션을 가상 시뮬레이션해 최적의 설계 레시피를 역으로 추천한다.

김정호 컨설턴트는 “레오는 단순히 모델링만 돕는 것이 아니라 시뮬레이션 해석까지 그 자리에서 바로 처리한다”라며 “설계 품질이 올라가는 혁신을 현장에서 곧바로 체감할 수 있다”고 설명했다.

반도체 장비 업체는 그동안 캐드(CAD)와 자재명세서(BOM)를 부서별로 개별 관리해 설계, 공정, 서비스 단계가 단절되는 문제를 겪어왔다. 앞단에서 설계가 바뀌어도 뒷단에 실시간으로 공유되지 않아 오발주나 양산 불량으로 수백억 원의 손실을 입기도 했다.

다쏘시스템은 캐드 데이터가 곧 기준 정보(E-BOM)가 되는 통합 플랫폼 체계로 이 문제를 해결한다. 기구, 회로, SW 설계를 초기 단계부터 3D 기반으로 통합해 정합성과 간섭을 사전 검증한다.

이 구조는 공정 BOM(M-BOM) 및 서비스 BOM(S-BOM)과 실시간 연계된다. 설계 변경 시 업데이트가 필요한 공정 부품과 서비스 형상 내역이 실시간으로 추적되어, 매뉴얼 등 가상 콘텐츠의 재작업 없이 자동 반영된다.

김 컨설턴트는 “BOM을 양산 직전에야 만들면 늦는다”라며 “초기 작업 단계부터 플랫폼 안에서 하나로 흘러가야 품질 사고를 막을 수 있다”고 강조했다.

최근 반도체 장비 도면 용량이 1기가바이트(GB)를 초과하면서 기존 파일 기반 캐드는 성능 한계에 직면했다. 네트워크를 통해 대용량 파일 전체를 로딩해야 하므로 속도 저하와 지연이 발생하기 때문이다.

관련기사

다쏘시스템은 데이터베이스(DB) 기반 캐드인 카티아 V6(CATIA V6)를 대안으로 제시했다. 데이터를 메타 정보 형태로 DB에 쌓고 필요한 부분만 실시간 호출해 편집하는 방식이다. 파일 기반 캐드 대비 작업 퍼포먼스가 수배에서 수십 배까지 향상된다.

김정호 컨설턴트는 “단일 플랫폼 위에서 전사 데이터의 추적성과 정합성을 확보해야만 AI가 정확한 학습을 할 수 있다”라며 “올바른 데이터 인프라가 선행되어야 환각 현상(Hallucination) 없는 산업 최적화 AI가 실현된다”고 말했다.