"인쇄회로기판 제조산업, AI 적극 활용해 생산라인 최적화"

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메니 간츠 오르보텍 PCB 부문 부사장
전통적 자동광학검사 솔루션에 접목
진성 불량 원인 파악·공정개선 선순환
비용 절감·수율 증가 '일석이조' 효과

“인쇄회로기판(PCB)·IC서브스트레이트 구조와 재료가 점점 더 정교해지고 복잡해짐에 따라 PCB 제조 산업은 인공지능(AI)을 적극 활용해 수익성 개선과 제조 비용 절감을 위해 수율을 증가시키는 데 중점을 둬야 합니다.”

메니 간츠(Meny Gantz) 오르보텍(Orbotech) PCB 부문 마케팅 담당 부사장은 “PCB 제조 산업은 AI를 접목한 자동화 생산 프로세스와 맞물려 전체 PCB 생산라인을 최적화할 수 있는 절호의 기회를 맞고 있다”며 이같이 밝혔다.

메니 간츠 오르보텍 PCB부문 마케팅 담당 부사장
<메니 간츠 오르보텍 PCB부문 마케팅 담당 부사장>

AI와 PCB 엔지니어 간 융합은 인간이 범하는 오류 임계치를 뛰어넘을 수 있다는 것이다. 세계적으로 AI는 자동 광학 검사(AOI) 솔루션과 같은 전통적 개별 시스템에 접목·적용하는 추세이다. PCB 기업은 AI 도입을 토대로 전통적인 AOI 공정에 비해 생산 현장에서 PCB 불량을 재확인하고 수정하는 업무를 줄이고 있다.

그는 “생산 시설을 글로벌 AI 모델로 전환해 얻는 장점은 PCB 진성불량(불량을 불량으로 판정) 가부를 확신할 수 있고 진성 불량 문제 원인을 파악한 후 공장 공정 개선을 자동화해 결과적으로 진성 불량 판정을 제거, 생산성을 높이는 피드백 선순환을 갖추는 것”이라고 말했다.

특히 PCB 생산라인에서 AI는 AOI 공정 등에서 생산성과 수율에 주목할 만한 영향을 나타낸다. 쇼트(Short), 단선(Open) 등 PCB 진성 불량과 가성 불량(정품을 불량으로 판정) 여부를 검사할 때 반복 작업에 의한 사람의 실수를 크게 줄여준다.

간츠 부사장은 “AI를 사용하지 않고 100개 패널을 검사하는 기존 AOI 방식에선 패널 당 20~30개의 불량을 찾아내고 이 중 약 75%는 가성 불량일 수 있다”면서 “가성불량 검토는 작업 시간을 낭비하고 PCB 공수를 증가시켜 새로운 불량을 또다시 불러올 수 있다”고 강조했다.

다시 말해 피로하거나 과로에 지쳐서 주의가 산만해진 작업자가 재확인 작업 과정에서 실수 또는 잘못된 판정을 내릴 수 있다는 것이다. 실제 오르보텍 내부 연구에 따르면 AOI 시스템에서 AI는 가성 불량을 최대 90%까지 줄여주는 것으로 파악됐다.

또 오르보텍은 첨단 디스플레이용 플렉스 기판·5G용 HDI PCB 대중화로 인해 PCB 기업은 해결해야 할 과제가 빠르게 증가하고 있다고 설명했다. 불량 감지가 점점 더 어려워지고 있는 두 가지 주요 부문은 플렉스 자재와 점점 정교해지는 미세 회로폭 때문이다.

간츠 부사장은 LCP(Liquid Crystal Polymer)·MPI(Modified Polyimide)와 같은 차세대 복합 자재는 AOI에서 검사, 이미지 획득, 취급, 변형, 미세 라인 등을 포함한 새로운 해결 과제를 PCB기업에 안겨주고 있다”고 말했다.

그는 “플렉스 PCB 생산용 자재는 더 많은 불량을 인식함으로써 가성 불량 수를 증가시킨다”면서 “기업은 플렉스 PCB 가성불량을 판단하는 AOI 공정에서 패널 취급을 최소화시키는 게 당면 과제”라고 강조했다.

그는 “5G용 HDI PCB 역시 더 미세한 라인폭과 곧은 회로 측벽(Straight Side-Wall), 그리고 매우 정확한 파라미터를 필요로 하기 때문에 불량 검출을 더욱 어렵게 만든다”면서 “AI가 향후 AOI 공정에서 겪는 고민을 해소할 것”이라고 덧붙였다.

안수민기자 smahn@etnews.com