[HBN뉴스 = 이동훈 기자] SK하이닉스가 2030년을 목표로 공장이 스스로 학습하고 판단하는 미래형 공장 '자율형 팹' 구축을 추진한다. HBM 등 고부가가치 반도체의 수요 폭증과 복잡해진 제조 공정의 한계를 AI와 디지털 트윈 기술로 돌파해 생산 효율성과 대응 속도를 높인다는 방침이다.

도승용 SK하이닉스 부사장(DT 부문장)은 미국 현지시간 17일 엔비디아 GTC 2026 패널 세션 ‘Building the Future of Manufacturing’에 참석해 “AI 확산으로 반도체 수요가 빠르게 늘고 있지만 생산능력 확대와 제조 복잡도 증가라는 과제가 동시에 나타나고 있다”고 밝혔다. 

 엔비디아 GTC 2026 패널 토론에 참석한 도승용 부사장(오른쪽 두번째) [사진=SK하이닉스] 
그는 반도체 생산이 설비 투자와 양산 안정화까지 상당한 시간이 필요한 구조적 특성을 지닌 만큼, 단기간 내 생산능력을 확대하는 데에는 제약이 있다고 설명했다.

이에 따라 SK하이닉스는 글로벌 생산기지 확충과 함께 기존 생산라인의 효율 개선을 병행하고 있으며, 미국 인디애나 투자도 이러한 계획의 일환으로 언급됐다.

제조 환경의 복잡도 역시 주요 변수로 제시됐다. 고대역폭메모리(HBM) 등 고부가가치 제품 비중이 확대되면서 공정 운영 난이도가 높아지고 있으며, 품질·비용·생산 속도를 동시에 고려해야 하는 의사결정이 증가하고 있다는 설명이다. 이에 따라 기존 경험과 규칙 기반 자동화 방식만으로는 대응에 한계가 있다는 점도 지적됐다.

SK하이닉스는 이러한 환경 변화에 대응하기 위해 앞서 언급한 자율형 팹 구축을 추진하고 있다. 자율형 팹은 공장이 데이터를 기반으로 스스로 학습하고 의사결정을 수행하는 형태의 제조 체계로, 설계부터 양산까지의 전환 시간을 단축하는 것을 목표로 한다.

이를 위해 회사는 오퍼레이셔널 AI, 피지컬 AI, 디지털 트윈을 중심으로 제조 혁신을 진행 중이다. 오퍼레이셔널 AI는 설비 유지보수와 결함 분석 등 의사결정 영역에 적용돼 처리 시간을 50% 이상 단축하는 데 활용되고 있으며, 피지컬 AI는 웨이퍼 이송 시스템(OHT)과 물류 설비에 적용돼 자동화 범위를 확대하고 물류 효율성을 높여 부품 재고를 약 30% 절감하는 효과를 기대하고 있다.

디지털 트윈은 엔비디아의 옴니버스(Omniverse) 기반 가상 환경에서 생산 흐름과 설비 운영을 사전 검증하는 데 활용되고 있다.

SK하이닉스는 이들 기술을 결합해 제조 공정의 효율성과 대응 속도를 높이고, 변화하는 반도체 수요 구조에 대응한다는 계획이다.

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