AI in Manufacturing

[제31회 심층 칼럼] 픽셀의 완벽주의: LGD OLED 수율을 혁신하는 AI 생산 체계와 '하이디(Hi-D)' 아키텍처

AI-ALL 기술 분석팀 | 2026. 02. 19

디스플레이 제조, 특히 OLED 공정은 '나노미터 단위의 예술'이라 불릴 만큼 극도로 예민하고 복잡합니다. 유기물의 증착 두께, 미세한 이물질, 회로의 선폭 등 수많은 변수가 수율을 결정짓는 변수가 됩니다. 2026년 현재, LG디스플레이는 자체 개발한 AI 생산 체계와 제조 특화 AI 어시스턴트 '하이디(Hi-D)'를 통해, 엔지니어의 숙련도에 의존하던 수율 관리 패러다임을 데이터 기반의 자율 지능 체계로 완전히 전환했습니다.

1. 지능형 진단: 140개 공정의 실시간 데이터 전수 분석

OLED 한 장이 완성되기까지는 약 140개 이상의 세부 공정을 거치며, 이 과정에서 발생하는 설비 데이터는 기하급수적입니다. LGD의 AI 생산 체계는 이 방대한 데이터를 실시간으로 수집하여 '가상 계측(Virtual Metrology)'을 수행합니다.

이상 징후 자동 포착: 제품에 실제 불량이 발생하기 전, 설비의 미세한 온도 변화나 압력 수치 등을 감지해 '이상 원인 경우의 수'를 자동 분석합니다.
분석 시간의 혁명: 과거 엔지니어가 수작업으로 데이터를 대조하며 3주 이상 소요되던 품질 개선 작업을 단 2일로 단축했습니다. 이는 불량의 원인을 '추측'하는 시대에서 '확정'하는 시대로의 진입을 의미합니다.

2. 시각적 판독의 정점: AI 기반 자동 검사(AVI) 시스템

제품의 최종 품질을 결정하는 검사 공정에서도 AI의 활약은 독보적입니다. 딥러닝 기반의 자동 검사(Automatic Visual Inspection) 시스템은 인간의 눈으로는 포착하기 힘든 미세한 결함을 0.1초 내에 판별합니다.

                    비정형 결함 탐지: 정해진 규칙(Rule-based)을 따르던 기존 방식과 달리, AI는 수백만 장의 불량 이미지를 학습하여 긁힘, 얼룩(Mura), 이물질 등 형태가 일정하지 않은 비정형 결함을 높은 정확도로 분류합니다.

                    과검(False Call) 최소화: 정상 제품을 불량으로 오판하는 비율을 획기적으로 낮추어, 재검사에 들어가는 비용과 시간을 절감하고 전체 라인의 가동 효율을 30% 이상 끌어올렸습니다.

3. 지능형 피드백 루프: '하이디(Hi-D)'와 AX 혁신

LGD가 최근 선보인 AI 어시스턴트 '하이디(Hi-D)'는 제조 현장의 엔지니어와 대화형으로 소통하며 의사결정을 돕습니다.

솔루션 도출: AI가 불량 원인을 진단하면, 즉시 최적의 공정 조건(Recipe)을 제안합니다. 엔지니어는 AI의 분석 결과에 따라 설비 세팅을 즉각 수정하여 추가 불량 발생을 원천 차단합니다.
비용 절감 효과: 이러한 전사적 AX(AI 전환) 혁신을 통해 LGD는 연간 약 2,000억 원 이상의 비용 절감 효과를 거두고 있는 것으로 분석됩니다.

4. 2026년의 전망: 디스플레이를 넘어선 'AI 제조 플랫폼'

LGD의 성공 사례는 디스플레이 산업을 넘어 전 제조업계의 이정표가 되고 있습니다. 2026년의 제조 현장은 단순한 자동화를 넘어, AI가 스스로 문제를 인지하고 해결책을 실행하는 '자율 제조(Autonomous Manufacturing)' 단계로 나아가고 있습니다. 이는 중국 등 경쟁국의 추격 속에서 한국 디스플레이 산업이 '초격차'를 유지할 수 있는 가장 강력 무기가 될 것입니다.

결론: 데이터가 빚어낸 무결점의 빛

OLED의 빛이 더 선명해질수록 그 이면에는 더 정교한 지능의 연산이 작동하고 있습니다. AI 생산 체계는 단순한 효율화를 넘어, 인류가 구현할 수 있는 시각 기술의 한계를 데이터의 힘으로 돌파하고 있음을 상징합니다.