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불량 검출 정확도 90% 달성, AI 비전 및 MLOps 기반 자율제조 성공 사례 | 신한다이아몬드공업
■ 무결함 반도체 부품 제조의 장벽, 육안 검사의 한계와 공정 변수 통제
반도체 웨이퍼 표면을 거울처럼 매끄럽게 깎아내는 CMP(화학적 기계적 연마) 공정에는 패드 표면을 다듬는 'CMP 다이아몬드 디스크'가 필수적입니다. 디스크 표면에 박힌 5만 개의 미세 다이아몬드 입자 중 단 하나라도 박리되거나 돌출되면 웨이퍼에 치명적인 스크래치를 유발하여 반도체 수율 저하로 직결됩니다.
이토록 완벽한 무결함이 요구됨에도, 마이크로 단위의 입자를 인간의 눈과 손끝 감각에 의존해 평가하는 방식은 한계가 뚜렷했습니다. 작업자의 피로 누적에 따른 검사 편차는 물론이고, 심화되는 현장 인력난이 생산성의 발목을 잡았습니다. 무엇보다 시시각각 변하는 복잡한 도금 공정 변수를 실시간으로 포착하지 못하고 사후 검사에 의존해야만 하는 구조적 장벽을 극복할 혁신이 필요했습니다.
■ 3D 비전부터 물리 기반 알고리즘까지, 하나로 통합된 몬플랜트(MonPlant) 인프라
신한다이아몬드공업은 공정의 모든 순간을 끊임없는 정밀 데이터로 번역하여 스스로 판단하는 '자율제조 시나리오'를 완성하기 위해 몬드리안에이아이의 엔터프라이즈 AI 플랫폼 몬플랜트(MonPlant)를 전격 도입했습니다. 몬드리안에이아이는 몬플랜트(MonPlant)를 기반으로 현장 작업자들이 수작업으로 쏟아낸 10만 건 이상의 고품질 데이터셋이 원활하게 학습될 수 있도록 강력한 데이터 파이프라인을 설계했습니다.
마이크로 단위의 결함을 훑어내는 초정밀 AI 비전 센서부터, 입자 배열을 결정짓는 3D 비전 시스템, 그리고 첨가제 농도를 읽어내는 전기화학적 측정 장비까지 분절된 이기종 장비들을 단일 신경망으로 통합했습니다. 특히 평탄도 제어 단계에서는 단순 데이터 학습을 넘어 실제 물리 법칙을 융합한 '물리 기반 신경망' 알고리즘이 적용될 수 있도록 엣지 단의 컴퓨팅 자원 배분과 상태 시각화 모니터링 시스템을 완벽하게 구축했습니다.
■ 현장의 숙련된 노하우를 디지털 자산으로 전환, 압도적 검사 정확도 달성 [몬플랜트(MonPlant)]
도입 이후, 수십 년간 작업자의 직관과 감각에 머물던 현장의 암묵지(Tacit Knowledge)는 시스템 스스로 변수를 통제하는 완벽한 디지털 자산으로 전환되었습니다. 엣지 환경에서 센서와 알고리즘이 실시간으로 상호작용하며 오차를 보정하는 지능형 체계가 마련되면서, 아래와 같은 가시적인 제조 혁신 성과를 달성했습니다.
- AI 학습 데이터셋 확보: 100,000건
- 불량 검출 정확도 향상: 60% → 90% 달성
- 제품 검사 시간 단축: 22분 36초 → 13분 20초
- 시간당 생산량 증대: 기존 138개/시간 → 143개/시간
- 불량률 10% 개선: 기존 6% → 5.4%
이러한 성과는 가동 중단을 막고 예방 차원의 맞춤형 제어를 수행한 결과입니다. 신한다이아몬드공업의 사례는 방대한 제조 현장의 변수를 막힘없이 순환시키는 몬플랜트(MonPlant)가 대한민국 반도체 공구망의 제조 경쟁력을 획기적으로 선도할 수 있음을 입증합니다.
