반도체 테스트 부품사의 AI 에이전트 1편
한눈에 보는 핵심 요약
- 반도체 테스트 부품 AI 에이전트는 품질, R&D, 생산, 설계 네 업무에서 시스템과 엑셀, 메일에 흩어진 이력을 모아 대조합니다
- 원인 후보, 지연 공정, 설계 위험을 근거와 함께 보여 주고, 판정과 승인은 담당자가 합니다
- 엑스젠(XGEN)은 기존 MES·ERP를 바꾸지 않고 연결해 사내망 안에서 운영하므로, 고객 칩 사양과 공정 조건이 회사 밖으로 나가지 않습니다
월요일 아침, 테스트 소켓 시제품의 접촉 저항이 기준을 넘었다는 평가 결과가 올라옵니다. 개발자는 제작 조건이 적힌 엑셀, 지난 개발 보고서, 비슷한 핀 배열을 다뤘던 메일을 차례로 엽니다. 같은 시각 생산 담당자는 수주 건마다 어느 공정에 멈춰 있는지 확인하느라 전화를 돌립니다. 이 글은 반도체 테스트 부품 AI 에이전트가 이런 일을 어디까지 맡고, 어디부터 사람에게 넘기는지 네 가지 업무로 정리합니다.
1. 칩이 바뀔 때마다 설계도 바뀌는 업종, 반도체 테스트 부품
ⓒ생성형 AI로 제작한 이미지
테스트 소켓, 로드보드, 번인보드는 패키지를 마친 반도체를 검사 장비에 연결하는 부품입니다. 고객의 칩 패키지, 핀 수와 피치, 테스트 조건이 바뀌면 설계도 다시 합니다. 그래서 이 업종은 다품종 소량 생산이 기본이고, 시제품 평가와 설계 변경이 양산 직전까지 반복됩니다.
이 구조에서는 판단 기준이 과거 이력에 있습니다. 같은 고저항 불량도 제품 구조와 재료, 가공 조건에 따라 원인이 다르기 때문입니다. 문제는 그 이력이 한 곳에 없다는 점입니다. 생산과 검사 실적은 MES와 ERP에, 도면과 사양은 PLM에, 부적합 기록과 평가 데이터는 부서별 엑셀에, 고객과 주고받은 변경 요청은 메일에 남습니다. 이것들을 엮어 읽는 일은 모두 알고 있는 숙련자 몇 명의 시간에 기대고 있습니다.
국내 제조업 전체로 보면 AI는 아직 현장에 닿지 않았습니다. 제조기업 504곳 가운데 82.3%가 경영에 AI를 쓰지 않고, 활용률은 대기업 49.2%, 중소기업 4.2%로 열 배 넘게 벌어져 있습니다. 80.7%는 AI를 맡을 전문 인력이 없다고 답했습니다(대한상공회의소, 2025.11). 사람을 새로 두기 어렵다면 전사 프로젝트보다 가장 자주 막히는 업무 하나부터 고르는 편이 현실적입니다.
범용 생성형 AI 서비스는 이미 많은 엔지니어가 개인 업무에 쓰고 있습니다. 하지만 파일을 올려 질문하는 방식으로는 MES 실적을 직접 조회하지 못하고, 고객 칩 사양이나 가공 레시피를 회사 밖으로 보낼 수도 없습니다. 사내 시스템에 연결되고 부서마다 볼 수 있는 데이터가 다른 업무는 내부에 구축한 에이전트가 맡아야 합니다.
2. 반도체 테스트 부품 AI 에이전트가 맡는 네 가지 일
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AI 에이전트는 권한을 받은 대리 직원에 가깝습니다. 정해진 시스템을 조회하고 자료를 대조해 판단 근거를 만들지만, 결정은 담당자에게 넘깁니다. 플래티어의 에이전틱 AI 플랫폼 XGEN으로 테스트 부품사의 업무를 나눠 보면 네 가지가 후보로 올라옵니다.
품질: 부적합 원인 추적과 재발 경고
지금은 부적합이 나면 품질 담당자가 엑셀 대장에서 이력을 찾고, MES에서 해당 공정의 작업자와 설비, 변경점을 확인해 주간·월간으로 집계합니다. 에이전트는 PathFinder로 연결한 MES 실적과 부적합 이력, 고객 이슈 기록을 함께 조회해 같은 공정에서 바뀐 조건과 과거 유사 불량을 연결하고, 같은 품목 생산이 시작되면 이력을 먼저 띄웁니다. 원인 판정과 개선 대책 확정은 품질 담당자가 합니다.
R&D: 시제품 평가 이상의 원인 분석
개발자는 접촉 저항, 가압력, 수명 시험 데이터를 엑셀로 정리해 조건별로 비교하고, 구조가 비슷한 과거 개발 보고서를 따로 찾습니다. 에이전트는 평가 데이터에서 판정 기준을 벗어난 값을 표시하고, Ontology RAG로 핀 수·피치·구조가 같은 과거 제품의 불량 원인과 개선 사례를 따라가 재제작 조건 후보를 제시합니다. 가공 레시피가 오가는 업무라 온프레미스로 구축하고 RBAC·ABAC로 과제별 열람 범위를 나눕니다. 다음 시제품 조건은 개발자가 정합니다.
설계: 설계변경(ECO) 이력으로 위험 미리 알리기
핸들러 교체 키트(COK)처럼 반복 설계되는 부품은 과거 가공·조립 문제와 해결책이 ECO 기록과 메일, 엔지니어의 기억에 흩어져 있습니다. 에이전트는 신규 설계안의 재질과 구조를 받아 같은 조건에서 나왔던 문제와 적용해야 할 최신 사양을 출처와 함께 보여 줍니다. 설계 반영과 발주 승인은 설계자가 합니다.
생산: PO별 진척과 납기 지연 탐지
PO마다 생산과 검사가 어디까지 왔는지 담당자가 메일과 엑셀로 하나씩 확인합니다. 에이전트는 ERP·MES 실적과 대조해 늦어지는 공정을 FloUI 화면으로 알리고, 일정 조정과 납기 협의는 생산관리 담당자가 합니다. 이 업무는 후속 연재에서 따로 다룹니다.
네 업무 모두 에이전트에게 주는 권한을 단계로 나눕니다.
| 단계 | 에이전트가 하는 일 | 사람이 하는 일 |
|---|---|---|
| 조회 | MES, ERP, PLM, 엑셀 대장을 읽기 전용으로 조회 | 조회 범위와 열람 권한 설정 |
| 근거 제시 | 원인 후보, 지연 공정, 설계 위험을 출처와 함께 정리 | 근거 검토와 판정 |
| 알림 | 재발 이력, 납기 위험을 담당자에게 전달 | 대응 여부 결정 |
| 승인 후 반영 | 승인된 내용만 시스템에 등록, 감사 로그 기록 | 승인, 문제 시 Kill Switch로 중단 |
3. 반도체 업계는 사내 시스템 위에 에이전트를 올리고 있습니다
ⓒ생성형 AI로 제작한 이미지
반도체 제조사들은 이미 생산 현장의 시스템 위에 에이전트를 얹고 있습니다.
삼성전자는 2026년 3월 NVIDIA GTC에서 MES 위에 에이전틱 AI를 더해 대규모 제조 데이터를 실시간으로 분석하고 이상의 근본 원인을 찾는 방향을 소개했습니다. 설비 알람을 감지해 해결을 지원하고, 결함 탐지와 조치를 돕고, 수율 편차를 분석해 진단 조치를 추천하는 일입니다(삼성전자 반도체 테크블로그, 2026.3). 새 시스템을 깔기보다 이미 쌓인 MES 데이터를 에이전트가 읽게 하는 접근입니다.
SK하이닉스는 반도체 업무에 특화한 사내 플랫폼 GaiA를 공개하고, 장비 보전 에이전트 등을 개발과 양산 현장에서 베타로 쓰고 있다고 밝혔습니다. 임직원은 사내 보안망 안에서 생성형 AI를 쓰고, 현업의 지식과 경험은 사람이 검토하는 피드백 체계로 반영합니다(SK하이닉스, 2025.8 발표 기준).
두 사례에는 공통점이 있습니다. 에이전트는 사내 시스템과 사내망 안에서 일하고, 현업의 검토를 거쳐 다듬어집니다. 플랫폼을 직접 만들기 어려운 테스트 부품사라면 검증된 플랫폼을 사내에 설치하고, 위 네 업무 가운데 하나에서 시작하는 순서가 현실적입니다. XGEN은 이 순서를 네 가지로 받칩니다.
- 기존 시스템을 바꾸지 않고 연결합니다. PathFinder가 MES·ERP 같은 기존 시스템 화면 뒤의 API를 찾아 에이전트가 쓰는 도구로 바꿉니다. 시스템 교체나 별도 개발 없이 첫 업무를 붙입니다.
- AI 전담 인력이 없어도 현업이 흐름을 만듭니다. 업무 흐름을 코드 없이 화면에서 단계별로 이어 설계하므로, 업무를 가장 잘 아는 품질·개발 담당자가 직접 만들고 고칩니다.
- 근거 없는 답은 내보내지 않습니다. 하네스 엔지니어링(Harness Engineering)이 답변마다 근거를 검증하고, 기준에 못 미치면 다시 찾거나 걸러냅니다.
- 데이터는 회사 안에 남습니다. 온프레미스·망분리로 설치하고, 레시피 같은 민감한 데이터는 사내 모델로, 일반 업무는 외부 모델로 나눠 쓰는 멀티 LLM을 씁니다. TTA GS 인증 1등급(2026.7)을 받은 플랫폼입니다.
4. 이력을 찾는 데 가장 오래 걸리는 업무는 무엇인가요
첫걸음은 업무 하나를 고르는 일입니다. 위 네 가지 가운데 담당자가 자료를 찾느라 가장 오래 멈추는 업무를 정하고, 그 업무가 여는 시스템과 문서를 순서대로 적어 보십시오. 그 목록이 에이전트가 연결할 범위가 됩니다.
다음 편에서는 부적합 하나의 원인을 찾기까지 품질 담당자가 여는 데이터를 에이전트가 어떻게 묶는지 다룹니다.