사진. 인터엑스

AI·HBM 시대가 본격화되면서 반도체 산업에서 품질과 수율을 확보하는 제조 역량의 중요성이 높아지고 있다.

과거 반도체 경쟁이 더욱 미세한 회로를 구현하는 선단 공정 기술을 중심으로 전개됐다면, 최근에는 HBM과 첨단 패키징, 칩렛 등 후공정 기술이 성능 향상의 핵심으로 부상하고 있다. 이에 따라 복잡해진 반도체를 안정적인 품질과 수율로 생산하기 위한 검사와 공정 관리 기술의 중요성도 함께 커지는 상황이다.

특히 PCB와 패키지 기판은 반도체와 전자 시스템을 연결하는 핵심 부품으로 신호 전달과 전력 공급, 발열 관리, 장기 신뢰성 등에 영향을 미친다. 회로가 미세해질수록 표면의 작은 결함이나 패턴 이상, 공정 편차가 최종 제품의 성능과 수율에 영향을 줄 가능성이 커진다.

(주)인터엑스(이하 인터엑스)가 반도체 PCB·패키지 기판 제조공정에 주목한 이유도 여기에 있다. 완성된 반도체를 검사하는 것뿐 아니라 칩을 연결하고 패키징하는 기판이 만들어지는 과정에서부터 품질을 정밀하게 관리해야 전체 제조 경쟁력을 확보할 수 있다는 판단이다.

AX 자율제조 전문기업 인터엑스는 반도체 PCB·패키지 기판 제조 현장을 대상으로 AI 기반 품질검사 솔루션 ‘Inspection.AI’를 적용하며 반도체 시장 공략을 강화하고 있다.

Inspection.AI는 제조 과정에서 축적되는 품질 데이터를 AI로 분석해 미세 결함과 이상 패턴을 식별하고, 작업자의 경험과 판단에 의존하던 검사 기준을 데이터 기반으로 표준화하는 솔루션이다.

범용 비전 AI가 이미지 판독을 중심으로 접근한다면 Inspection.AI는 제조설비와 검사장비, 제품 규격, 공정 조건 등 실제 생산라인의 특성을 함께 고려한다. 이를 통해 검사 정확도뿐 아니라 미검출과 과검출, 생산속도, 현장 운영 편의성까지 양산 환경에서 요구되는 조건을 종합적으로 관리하는 데 초점을 맞췄다.

반도체 PCB 생산현장은 제품과 규격이 다양하고 정상과 불량의 경계가 미세하다. 새로운 불량 유형이 지속적으로 발생하는 만큼 단순히 높은 검사 정확도를 확보하는 것만으로는 부족하다. 실제 생산라인에서 지속적으로 운영할 수 있는 AI 검사체계를 구축하는 것이 중요한 이유다.

인터엑스의 경쟁력은 특정 AI 모델 자체보다 실제 제조현장에 솔루션을 적용하며 축적한 산업 특화 경험에 있다.

인터엑스는 국내 주요 반도체 공급망 기업인 H사, D사, S사 등을 대상으로 품질검사 AI와 제조 데이터 표준화, 공정 분석, AI 에이전트 프로젝트 등을 수행해왔다. 일부 고객사에서는 3년 이상 양산라인에서 솔루션을 지속 운영하고 있으며, 품질검사에서 시작해 제조 데이터 분석과 AI 에이전트 영역으로 적용 범위가 확대된 사례도 확보했다.

반도체 PCB·패키지 기판 제조기업마다 제품과 설비, 공정 조건은 서로 다르다. 인터엑스는 이러한 상이한 환경에 AI를 적용하는 과정에서 산업 현장의 품질 문제와 데이터 구조, 검사 방식, 생산 운영 특성을 축적해왔다.

이는 단순히 범용 AI 기술을 제공하는 것과 차별화되는 부분이다. 실제 제조현장에서 발생하는 데이터를 기반으로 AI를 검증하고 운영하면서 산업에 특화된 적용 노하우를 확보했다는 것이 인터엑스의 설명이다.

인터엑스는 Inspection.AI를 일회성 품질검사 시스템으로 한정하지 않고 제조 AX를 확대하기 위한 단계적 사업 모델로 활용하고 있다.

첫 단계는 하나의 생산라인에서 검증된 기술을 동일 공정의 다른 라인으로 확대하는 ‘라인 확장’이다. 이후 유사 검사 업무와 다른 제품군으로 적용 범위를 넓히는 ‘제품·공정 확장’으로 이어진다.

세 번째 단계에서는 품질검사를 넘어 공정 예측과 최적화, 레시피 관리 등으로 솔루션 적용 범위를 확대한다. 최종 단계에서는 개별 AI 모델과 제조 데이터를 AI 에이전트로 연결해 분석 결과가 실제 생산 의사결정과 실행으로 이어지는 자율제조 체계를 구축한다.

이러한 확장의 핵심 기반은 제조 데이터 표준화다. 인터엑스는 3년 이상 단일 문제 해결에 그치지 않고 제조현장에서 활용할 수 있는 데이터 구조와 표준화 체계를 축적해왔다. 데이터가 표준화되면 하나의 라인에서 검증한 AI 모델을 다른 라인과 제품으로 확장하고, 나아가 동일 산업의 다른 제조현장으로 이식하는 것도 용이해진다.

결국 AI 모델의 정확도뿐 아니라 검증된 기술과 데이터를 얼마나 빠르게 재사용할 수 있는지가 제조 AX의 확산 속도와 사업 확장성을 결정한다는 것이 인터엑스의 전략이다.