에이아이비즈, 딥러닝 기반 공정 진단 플랫폼 제공
공정진단 AI 솔루션 DutchBoy로 제조 프로세스 생산성과 인사이트 제공
인공지능(AI)과 데이터 기술이 제조 현장에 본격적으로 도입되면서, 공정 운영 방식 역시 새로운 전환점을 맞이하고 있다. 설비와 공정에서 생성되는 방대한 데이터를 어떻게 분석하고, 이상을 조기에 감지하며, 근본 원인을 규명할 것인가는 스마트 제조 시대의 핵심 과제로 떠올랐다. 산업용 AI 솔루션 전문기업 에이아이비즈(AIBIZ)는 딥러닝 기반 공정 진단 플랫폼 ‘DutchBoy(더치보이)’를 통해 이러한 과제에 대한 해법을 제시하고 있다.
■ 자료 제공 I 에이아이비즈. 02-334-6988, www.ai-biz.net
1. 스마트 제조 시대, 새로운 과제와 기회
제조 산업은 지금 전례 없는 변화의 흐름 속에 있다. 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 빅데이터 기술이 결합되면서 ‘스마트 팩토리’는 더 이상 미래의 개념이 아니라 현실적인 산업 전략으로 자리 잡았다. 그러나 기술 도입이 확대될수록 제조 현장이 직면하는 문제 역시 복잡해지고 있다.
대표적인 과제는 데이터 활용이다. 제조 설비와 공정에서는 초 단위, 나노 초 단위로 수많은 시계열 데이터가 생성된다. 이 방대한 데이터를 단순히 저장하는 것만으로는 의미 있는 가치를 창출하기 어렵다. 공정 중 발생하는 미세한 이상 징후를 어떻게 실시간으로 감지할 것인지, 불량의 원인이 되는 공정이나 장비를 어떻게 신속하게 규명할 것인지가 기업 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소로 떠올랐다.
이러한 문제의식에서 출발한 기업이 산업용 AI 솔루션 전문기업 에이아이비즈(AIBIZ Co. Ltd.)다. 에이아이비즈는 다년간의 연구개발과 현장 적용 경험을 토대로, 딥러닝 기반 산업용 AI 플랫폼 ‘DutchBoy’를 개발했다. DutchBoy는 현장 엔지니어가 복잡한 AI 전문 지식 없이도 공정 데이터를 활용해 생산성과 수율을 개선하고, 공정 안정성을 확보할 수 있도록 설계된 것이 특징이다.
2. DutchBoy 플랫폼이란 무엇인가?
DutchBoy는 반도체, 이차전지, 자동차 등 고정밀 제조 산업을 위해 개발된 딥러닝 기반 산업용 AI 플랫폼이다. 제조 공정에서 발생하는 방대한 시계열 데이터를 실시간으로 분석해, 육안으로는 확인하기 어려운 미세한 이상 징후까지 탐지한다.
기존 제조 현장의 데이터 분석 방식은 샘플링 분석이나 사후 분석에 의존하는 경우가 많았다. 이는 전체 공정을 대표하기 어렵고, 문제가 발생한 이후에야 원인을 추적할 수 있다는 한계를 지닌다.
DutchBoy는 이러한 한계를 넘어, 실시간 전수 데이터 분석을 기반으로 공정을 진단한다는 점에서 차별성을 갖는다.
특히 DutchBoy는 이상 탐지에 그치지 않고, 이상 발생의 근본 원인을 추적하고 사전 예방 계획 수립까지 지원하는 통합형 솔루션으로 설계됐다. 이를 통해 제조 현장은 단순한 자동화 단계를 넘어, 데이터 기반의 예측·진단·의사결정이 가능한 지능형 공정 운영 단계로 전환할 수 있다.
3. DutchBoy의 핵심 기술: 빠르고, 확장 가능하며, 강건하게
DutchBoy의 성능과 현장 적용성은 에이아이비즈가 보유한 독자적인 핵심 기술에서 비롯된다. 주요 기술은 ADTW, GNN, TTTM 세 가지로 요약된다. 이러한 기술들은 보안성과 신뢰성, 확장성을 고려한 안정적인 AI 운영 환경과 함께 제공되며, 제조 현장에 적용 가능한 실용 기술로 구현된다.
(1) ADTW: 데이터 레이블링 없는 빠른 현장 적용
먼저 ADTW(Advanced Dynamic Time Warping)는 데이터 레이블링 없이도 빠른 현장 적용을 가능하게 하는 기술이다. 일반적으로 AI 모델 학습 과정에서 가장 큰 장벽은 데이터에 ‘정상’과 ‘이상’을 구분해 표시하는 레이블링 작업이다. 이는 많은 시간과 인력을 필요로 하며, 경우에 따라 1년 가까운 준비 기간이 소요되기도 한다. ADTW는 정상 데이터만을 자동으로 추출해 모델을 학습하기 때문에 별도의 레이블링 과정 없이도 약 1주일 만에 현장 적용이 가능하다.
(2) GNN: 데이터 간 상관관계를 통한 확장성 확보
제조 현장의 센서 데이터는 개별적으로 존재하는 것이 아니라 서로 복잡한 상관관계를 가진다. GNN(Graph Neural Network)은 이러한 센서 간 상호작용 구조를 학습해, 동일 장비군 내에서는 하나의 AI 모델을 공유할 수 있도록 한다. 이를 통해 장비마다 별도의 모델을 구축해야 하는 비효율을 줄이고, 모델의 확장성과 적용 유연성을 크게 높인다.
(3) TTTM: 장비 간 편차 극복 및 강건성 유지
동일한 장비라도 노후화나 부품 교체로 인해 데이터 패턴이 달라질 수 있다. TTTM(Tool To Tool Matching)은 장비 간 미세한 편차를 자동으로 보정하고, 패턴 변화를 감지해 AI 모델의 성능이 일관되게 유지되도록 한다. 엔지니어가 수작업으로 모델을 재조정하지 않아도, 시스템이 스스로 최적의 성능을 유지하는 구조다.
4. DutchBoy의 작동 방식: 데이터에서 인사이트까지
DutchBoy는 '수집 → 저장 → 분석 → 활용'의 체계적인 데이터 파이프라인과 4가지 핵심 모듈을 통해 제조 공정의 이상을 종합적으로 진단한다.
(1) 데이터 파이프라인
데이터 수집 단계에서는 레거시 시스템(Legacy System)과 IoT 장비 등 다양한 소스로부터 스트리밍 또는 배치 형태의 데이터를 받아들인다. 수집된 데이터는 Data Lakehouse와 인메모리(In-memory) DBMS를 통해 신뢰성 있게 저장된다. 이후 딥러닝 기반 AI 플랫폼이 자동 분석을 수행하며, 결과는 대시보드, 웹, 모바일 환경에서 실시간으로 확인할 수 있다.
(2) 핵심 모듈
핵심 모듈은 이상 탐지, 이상 검사, 이상 판정, 이상 진단 모듈로 구성된다. 이러한 구조를 통해 DutchBoy는 단순한 이상 감지를 넘어, 원인 분석과 대응 전략 수립까지 지원하는 통합 진단 체계를 구축한다.
■ 이상 탐지 모듈: 공정에서 발생하는 시계열 센서 데이터를 실시간 모니터링하여 이상을 탐지하고, 이상의 원인 센서 정보를 제공한다.
■ 이상 검사 모듈: 측정 데이터를 Wafer Map으로 시각화하고 하여 불량 패턴(Particle, Shot 등)을 자동으로 분류 및 분석하여 불량의 원인이 되는 공정과 장비 정보를 제공한다.
■ 이상 판정 모듈: 제품 이미지 데이터를 활용하여 불량을 판정하며, 불량 패턴을 자동으로 분류하고 불량 원인 공정과 장비 정보를 제공한다.
■ 이상 진단 모듈: 센서, 장비, 공정 측면의 다각도의 분석 결과를 종합적으로 분석, 시각화하여 불량의 근본 원인을 제공한다.
5. 적용 분야 및 현장 도입 효과
DutchBoy는 반도체, 이차전지, 자동차 산업 등 다양한 첨단 제조 분야에 적용되고 있다. 국내 반도체 장비 S사, 파운드리 D사, 이차전지 제조 L사 등 국내 유수의 기업들과의 PoC(Proof of Concept, 기술 검증) 및 상용화를 통해 그 성능을 입증받았다.
DutchBoy 도입을 통해 기업들은 불량률 감소, 설비 효율 향상, 공정 안전성 확보, 제품 수율 개선 등 가시적인 성과를 거두고 있으며, 데이터 기반의 객관적인 의사결정과 탐구적 업무 환경으로의 변화를 경험하고 있다.
6. 에이아이비즈, 산업 AI 혁신을 선도하다
2020년 설립된 에이아이비즈는 ‘2026년 산업용 AI 솔루션 글로벌 1위 기업’을 비전으로 빠르게 성장하고 있는 스타트업이다.
CES 2026 혁신상, 2025 세계일류상품 인증, IR52 장영실상 수상 등 대외적 성과를 통해 기술력을 인정받고 있다. 현재 등록 특허 24건, 출원 특허 30건(해외 출원 포함)을 보유하고 있으며, 이는 시계열 데이터 분석 기술 분야에서의 경쟁력을 보여준다.
에이아이비즈는 공정 진단 솔루션 'DutchBoy S' 외에도 R&D(연구·개발) 자동화 솔루션 'DutchBoy R', ELT자동화 솔루션 ‘DutchBoy E’를 통해 반도체 소자 개발 TAT(Turn Around Time) 단축과 데이터 추출, 저장, 변환 자동화를 지원하며, 지속적인 기술 혁신을 통해 산업 현장의 디지털 전환(DX)을 선도하고 있다.
7. 결론: 실시간 전수 검사로 여는 제조 품질 혁신
DutchBoy는 단순한 이상 탐지 툴을 넘어, 제조 현장의 엔지니어에게 AI라는 강력한 조력자를 제공하는 통합 플랫폼이다. 기존의 제조 현장에서는 불량 검사를 위해 주로 두 가지 방식에 의존해 왔다.
첫째는 제품 생산 후 카메라로 이미지를 촬영하여 불량을 판별하는 비전 검사 방식이었다. 이는 최종 생산 단계에서만 불량을 감지할 수 있어, 이미 발생한 불량품을 걸러내는 사후 조치에 불과하였다. 불량의 원인을 실시간으로 파악하기 어렵고, 불량이 발생하는 순간을 놓쳐 생산 효율성을 크게 저해하는 한계가 명확하였다.
둘째는 샘플링 검사 방식이었다. 이는 특정 수량의 제품만을 샘플링하여 검사하는 방식으로서, 전수 검사가 불가능할 뿐만 아니라, 검사 대상이 아닌 제품에서 불량이 발생할 경우 이를 인지하기조차 어려웠다. 또한, 생산된 제품의 일부를 손실해야 하는 비효율성 또한 존재하였다.
DutchBoy는 이러한 기존 검사 방식들의 근본적인 한계를 극복하며 제조 품질 관리의 패러다임을 혁신한다. DutchBoy는 생산 공정 중 실시간으로 수집되는 시계열 센서 데이터를 활용한다. 온도, 압력, 전압, 전류, 속도 등 수많은 공정 변수들의 미세한 변화를 초 단위, 나노 초 단위로 전수 검사하여 이상 징후를 즉각적으로 탐지한다. 이는 최종 제품이 나오기 전에, 심지어 불량이 시작되는 시점에서 이상을 감지하고 경고함으로써, 불량품 발생 자체를 최소화하고 생산 손실을 극적으로 줄이는 사전 예방적 관리의 가능성을 현실화한다.
이러한 실시간 전수 검사의 강점은 단순히 불량을 줄이는 것을 넘어선다. 공정 데이터의 상시 모니터링을 통해 미세한 성능 저하 징후나 잠재적 설비 고장 위험까지 예측할 수 있게 된다. 이는 계획된 유지보수를 가능하게 하여 예기치 않은 가동 중단을 방지하고, 설비의 수명을 연장하며, 전반적인 생산 효율성을 극대화하는 데 기여한다. 공정 자체가 정상 범위 내에서 최적으로 운영되도록 실시간으로 통제하고 관리하는 '능동적이고 지능적인 제조'를 가능하게 하는 것이다.
에이아이비즈는 DutchBoy솔루션을 통해 국내는 물론, CES, SEMICON West 등 글로벌 무대에서 기술력을 선보이며 K-산업 AI의 위상을 높이고 있다. 제조 공정의 혁신을 꿈꾸는 기업이라면, DutchBoy솔루션이 실시간 전수 검사 기반의 스마트 제조 실현을 위한 강력한 해답이 될 것이다.
작성일 : 2026-07-15
