"삼성전자 제조라인 '4시간 무인 가동' 성공…24시간 완전자율공장 추진"

(서울=뉴스1) 황진중 기자

삼성전자 디바이스경험(DX) 부문은 일부 공장에서 1~4시간가량의 자율 운영과 관련한 개념검증(PoC)을 진행해 유의미한 결과를 얻었습니다.

황일권 삼성전자 스마트팩토리센터장은 9일 오전 서울 여의도 콘래드서울 파크볼룸에서 'AI 대전환(AX) 산업지도 바꾼다-성공 키워드'를 주제로 열린 2026 뉴스1 미래산업포럼(NFIF)에서 '2030 AI Driven Factory: 사람과 AI가 함께 만드는 자율 제조' 강연을 통해 이같이 말했다.

황 센터장에 따르면 삼성전자의 자율 제조 공장은 3단계 계획에 기반을 두고 추진되고 있다.

모든 데이터를 수집하는 '커넥티드 팩토리'(Connected Factory)를 시작으로, AI가 의사결정을 보조하는 '인텔리전트 팩토리'(Intelligent Factory) 단계를 밟아 나간다는 방침이다. 최종 종착지는 AI가 의사결정의 주체가 돼 스스로 운영하는 '오토너머스 팩토리'(Autonomous Factory)다.

황일권 삼성전자 스마트팩토리센터장은 "삼성전자는 데이터가 연결된 커넥티드 팩토리에서 자율 운영을 시도하는 인텔리전트 팩토리를 거쳐, 최종적으로 스스로 통상 업무를 운영하는 자율 운영 공장으로 나아가는 단계를 밟고 있다"고 설명했다.

현장의 혁신 사례는 폭발적인 효율성을 보여주고 있다. 사람이 직접 눈으로 확인해 30초가 소요되던 표면 품질(SMD) 2차 시각 검사는 AI가 판정을 대신해 0.3초 미만으로 단축했다. 6개 법인의 TV 생산라인에선 화질과 외관 데이터를 AI가 분석해 조치하며 매주 112시간의 수작업 비효율을 덜어냈다.

위험하고 번거로운 공정도 대폭 개선했다. 냉장고 컴프레서 밀폐 검사의 경우 전통적인 수조 가압 방식을 벗어났다. 용접 시 발생하는 전류와 전압 신호를 3D 비전 AI가 실시간으로 분석하고 불량을 예측해 가스 누설 검출력을 30% 높였다.

황 센터장은 "AI 자동화를 기반으로 각종 업무를 고도화하고 있다"면서 "AI를 통해 공정을 제어하고, 불량 제품의 시장 유출을 제로(0)로 만드는 것을 목표하고 있다"고 말했다.

삼성전자의 연구개발(R&D)과 운영 인력의 일하는 방식 역시 획기적으로 변모하고 있다. 약 5000명의 현업 담당자가 클로드, 챗GPT 등 외부 생성형 AI를 업무에 활용하고 있다. 이를 통해 수십 년간 축적된 암묵적 노하우를 빠르게 자산화하고, 3D 컨셉 모델 기획 등에 활용해 실질적인 효율을 끌어올리고 있다.

삼성전자는 제조 현장 혁신을 위해 인력, 생산성, 품질을 3대 핵심 지표(KPI)로 설정했다. 우선 인력 감축에 기대지 않고 제조 인력의 역할을 고도화해 새로운 가치를 창출하는 것이 목표다. 또 지원·간접 업무를 고도화해 2030년에는 24시간 주 7일 연속 생산 현장을 시범 적용할 방침이다. 원인 분석과 피드백을 강화해 불량 제품의 시장 유출을 원천 차단할 계획이다.

비전 실행을 위해선 3대 기술 축과 3대 기반 요소를 융합한 세부 전략을 가동 중이다. 기술적 측면에선 지원 업무까지 사람 개입을 없애는 제로 터치 자동화(Automation), 전체 공정 데이터 자산화(Data), 지역 데이터를 구미 등 본사로 모으는 통합 제어(Operation)를 핵심으로 삼는다.

기반 요소로는 AI 중심의 업무 고도화를 위한 현장 인력 재교육(Organization), 협력사 상생 생태계 조성(Eco-System), 에너지 효율을 극대화한 친환경 안전 공장(ESG) 구축을 내세웠다.

황 센터장은 "제조업의 특성을 반영해 인력, 생산성, 품질 등 3가지를 핵심 지표로 설정해 추진하고 있다"면서 "3대 기술, 3대 기반을 바탕으로 세부 전략을 수립해 실행하고 있다"고 강조했다.

황 센터장은 방대한 데이터 인프라가 자율 운영의 성패에 영향을 줄 것으로 분석했다.

삼성전자는 기존에 지역별로 파편화돼 있던 전 세계 22개 법인 공장의 제조 데이터를 논리적으로 연결하기 위해 'DX 제조 데이터 레이크'를 확립해 통합 운영 중이다. AI가 즉시 이해하고 학습할 수 있도록 시스템을 구축했다.

올해 말까지 수집된 전체 데이터의 약 90%를 AI 활용 형태로 재가공해 자체 진화형 데이터 생태계를 완성할 예정이다. 이를 통해 엔드투엔드(End-to-End) 공정 최적화가 이뤄지면 사람과 AI의 역할 분담도 명확하게 재편될 수 있을 것으로 본다.

데이터 보고, 공정 이상 탐지, 설비 예지 보전 등 반복적인 분석과 물리적 실행은 AI와 로봇의 몫이다. 사람은 AI가 도출한 시나리오를 해석하고 신뢰성을 검증하며, 복합적인 상황에서의 문제 해결과 최종 의사결정에만 역량을 쏟을 수 있을 전망이다.

황 센터장은 "기존의 자동화가 정해진 일을 빠르고 정확하게 처리하는 것에 집중했다면, 이제는 AI를 통해 공장 스스로 판단하고 실행하는 형태로 패러다임이 전환되고 있다"면서 "특정 단위 공정의 최적화에 머무르지 않고 자재 입고부터 출하까지 이어지는 엔드투엔드 전체 공정의 최적화를 목표로 한다"고 말했다.

jin@news1.kr