[인더스트리뉴스 이건오 기자] 기업들의 R&D 투자는 기술경쟁력 향상과 미래 비즈니스 전략 수립으로 이어지는 핵심 기업 활동이다. 산업부와 KIAT에서 공동 진행해 발표한 ‘2022년 1,000대 R&D 투자 기업 스코어보드 기초분석’ 자료에 따르면, 2021년 R&D 투자액은 60.4조원에 달한다. 산업부문별로 살펴보면, 제조업 R&D 투자액이 88%를 차지하고 있다. 상위 8개 기업의 R&D 투자가 1000대 기업 전체 투자액의 59%를 차지하는 것으로 나타났으며, 대기업과 중견기업에 비해 중소기업의 R&D 투자는 더욱 저조한 것으로 파악된다.
중소기업이 R&D 투자에 적극적으로 나서기 어려운 가장 큰 이유는 비용이다. 기술경쟁을 위한 세밀하고 정확한 데이터를 얻기 위해서는 고가의 장비를 활용해야 하는데 중소기업 입장에서는 큰 부담이 되고 있다. 더불어 기술 향상을 위해 어떠한 장비를 활용하면 좋을지에 대한 정보도 부족하다.
지난해 5월, 제조업에 특화한 세계 최초 애플 제조업 R&D 지원센터(Apple Manufacturing R&D Accelerator)가 포항공과대학교(포스텍, Postech)에 자리를 잡았다. 글로벌 기업 애플(Apple)은 스마트 공정 관련 최첨단 장비를 구축해 국내 제조 분야 중소기업과의 협업을 지원한다. 중소기업이라면 어느 기업이나 애플 제조업 R&D 지원센터에 마련된 장비를 신청을 통해 무상으로 사용할 수 있으며, 센터에서 제공하는 장비 교육도 지원받을 수 있다.
본지는 애플 제조업 R&D 지원센터를 방문해 구축된 장비와 운영 방향에 대해 살펴보고, 센터의 첨단 장비를 활용해 기술개발에 적용하고 있는 이너센서(InnerSensor) 강문식 대표, 이엔티(ENT) 송석형 부장을 만나 실질적인 지원 내용과 개선 사항 등 다양한 이야기를 나눴다.
전자 및 공정·구조분석 관련 25개 최첨단 장비 보유… 이메일 신청으로 무상 이용
애플 제조업 R&D 지원센터는 중소기업에 교육 및 트레이닝 프로그램을 제공해 제조 설비를 위한 애플의 혁신적 기술 모범사례 활용을 지원한다.
스마트 데이터(Smart Data) 랩은 머신러닝의 기본 원리 및 제조업에서의 활용에 초점을 맞춰 중소기업이 맞춤형 머신러닝 알고리즘을 제조공정에 적용할 수 있도록 지원하고 있으며, 스마트 공정(Smart Process) 랩은 중소기업의 공정 및 정비시스템을 최적화해 가동 성능 향상에 적용할 수 있도록 업계 모범 사례의 방법론 이해와 구축을 지원한다. 더불어 스마트 품질(Smart Quality) 랩은 정량적 품질 평가를 위한 방법론 및 지표를 소개하고, 고급 분석 도구들이 지속적 공정/불량 개선을 위해 어떻게 사용되는지 소개하고 있다.
스마트 데이터(Smart Data)
▲ 머신러닝과 비전
제조업에서 사용되는 머신러닝 및 딥러닝 기술에 대한 기초와 애플 기기를 사용한 비전 및 머신러닝 활용 사례 실습을 통해 값비싼 계측 장비 없이도 이미지 검사 및 기기 내 프로세싱이 가능한 비용 효율적인 솔루션을 소개한다. 더불어 비전 기반 알고리즘의 사용과 적용 사례, 애플 자동광학검사기(AOI) 프레임워크를 이미지 검사에 활용하는 방법과 활용사례 알고리즘 적용 방법, 비전을 사용해 샘플 제품들의 중대한 손상과 변형을 감지하는 방법, 머신러닝 모델의 범위와 역량, 너트와 볼트의 결함을 식별하기 위해 CreateML을 사용한 머신러닝 모델 생성 등을 교육받을 수 있다.
▲ 예측 정비
IoT를 구성하는 하드웨어와 소프트웨어를 소개하고, 이를 활용한 실습을 통해 규칙 기반과 머신러닝 기반 상태 모니터링에 대해 이해할 수 있는 기회를 제공한다. 교육을 통해 IoT 시스템의 개요와 관련된 프로토콜과 데이터 변경점 감지를 위한 파이썬 머신러닝 알고리즘에 대해 학습할 수 있으며, 베어링 상태 모니터링 대시보드 제작과 여러 가지 상태 모니터링 알고리즘 비교를 직접 실습해볼 수 있다.
스마트 공정(Smart Process)
▲ 예방 정비
심화 예방 정비 방법론 소개 및 예방정비 솔루션이 운영비 최적화에 작용하는 원리의 이해를 돕는 실습을 제공한다. 구체적으로 예방 정비의 기본 이론 및 이점, 탄탄한 예방 정비 시스템 구축을 위한 핵심 방법론, 예방 정비를 통해 완화될 수 있는 고장 유형 분석 방법론, 예기치 못한 다운타임에 의한 손실 대비 정비 비용 최적화 실현을 위한 적절한 정비 빈도 설정 방법, 예방 정비 시스템을 장기간 유지 가능하게 하는 모범사례 등을 확인할 수 있다.
▲ Lean 공정
Lean Manufacturing의 방법론과 공정 능력을 수치화 해주는 Metrics를 소개하고, 실습을 통해 데이터 중심의 전문적인 공정개선 도구를 교육한다. Lean Manufacturing의 기본 원칙과 더불어 주요 Lean 수치를 사용해 현재 공정의 능력과 장비 운용의 효율성을 분석하는 방법, 공정 개선을 위한 가치 정의 확립, 공정 주기 분석 프로그램의 활용을 통해 이해를 돕는다.
스마트 품질(Smart Quality)
▲ 품질 기초
제품 품질 개선을 위한 품질 정의 및 프레임 워크를 소개하고, 불량 분석 방법론과 고급 분석 설비 소개 및 실험실 투어와 실습을 제공한다. 제조 과정에서의 품질 개선을 위한 품질 공학 활용, 전기, 기계/구조, 재료/화학 공학 분야에서 사용되는 고장 분석 기술, 재료 분석 장비를 이용한 유기·무기·고분자 재료 감지, 품질 이탈 방지에 있어 설계 고장 형태 영향 분석, 대량 생산 품질 유지 및 제품 신뢰성 유지를 위한 통계적 모니터링 및 제어를 지원받을 수 있다.
▲ 고장분석 설비 활용
제품 품질 개선을 위한 고장 분석 설비와 그 설비 사용에 대한 기술적 심층 분석과 함께 고장 분석 설비의 원리에 대한 심층적 토론, 실습, 데이터 분석 기회를 제공한다. 비파괴 불량분석 설비인 X-ray 와 CT 설비의 원리 및 응용, 전자 패키지 소자 불량분석을 할 수 있는 Lock-in 열화상(LIT) 설비에 대한 이해, 시편 준비 및 미세 회로 기판 수정 등 불량분석에 활용되는 FIB-SEM 설비의 원리 및 활용 방법 이해, 알려지지 않은 유기화합물을 식별하고 특성화하기 위한 설비인 FTIR의 원리에 대해 학습할 수 있다.
포항가속기연구소 내에 위치한 애플 제조업 R&D 지원센터 1층에는 반도체 공장에서 볼 수 있는 클린룸이 구축돼 있다. 카메라 모듈, 전자제품 조립 등 공정 개선에 활용할 수 있는 △전자동 초정밀 웨이퍼 다이(Die) △결합 장비 표면처리 플라즈마 클린 장비 △초정밀 고속 제트 납땜 장비 등이 마련돼 있다. 더불어 1층 엑스레이룸에는 비파괴 방식으로 소재를 분석할 수 장비가 구축돼 있다. 제품 소재 분석에 활용할 수 있는 첨단 장비가 마련된 2층에는 6500배까지 배율을 확대할 수 있는 △광학 현미경 장비, 소재를 잘라서 단면을 확인할 수 있는 △파괴분석 장비 등이 마련돼 있다.
애플 제조업 R&D 지원센터 관계자는 “현재 엔지니어링 관련 25개의 전자 및 공정·구조분석 관련 장비를 보유하고 있다”며, “센터가 지원하는 R&D 협업에 참여하고자 하는 중소기업은 이메일 신청을 통해 장비를 예약할 수 있다”고 설명했다.
이어 “대면 또는 원격 1:1 컨설팅도 지원하고 있는데, 중소기업에서 활용할 수 있는 적합한 장비 추천이나 교육 등을 제공한다”며, “애플 및 포스텍 엔지니어가 직접 컨설팅을 진행한다”고 덧붙였다.
Mini Interview ① 이너센서 강문식 대표
2015년에 설립된 이너센서(InnerSensor)는 반도체 공정 기반의 센서 설계/제작 전문기업으로 자체 특허 기술을 적용한 특수 산업용 초정밀 센서, 자동차, 로봇/가전 제품개발에 필요한 핵심부품을 개발하고 있다.
애플 제조업 R&D 지원센터를 접하게 된 계기는?
초기에 사무실이 포스텍 포항가속기연구소 내에 있어 애플 제조업 R&D 지원센터가 들어선다는 정보가 빨랐다. 기존에는 파악하기 어려웠던 분석이나 세밀한 분석 결과를 확인할 수 있는 최신 첨단 장비를 갖추고 있어 많이 이용하고 있다.
애플 제조업 R&D 지원센터의 장비 이용 및 교육이 어떠한 부분에서 도움이 됐나?
가장 큰 도움은 비용적인 부분이다. 월 단위 수 백만원이 절약되고 있는데 실질적으로 외부기관에 물질분석을 의뢰할 경우 시간당 60~70만원의 비용이 든다. 보통 검사시간은 2~3시간이 걸린다.
당사에서 공급하고 있는 수소 가스센서의 경우 전자현미경으로 정밀한 분석을 통해 품질관리를 해야 하는 이슈가 있는데, 애플 제조업 R&D 지원센터의 장비를 이용해 단면 구조 분석을 하고 있다. 이물질이나 불량 모드를 분석할 때 아주 미세한 극소 영역을 분석할 수 있는데, 10만배로 볼 경우 유기물에 의한 결함인지, 무기물에 의한 결함인지까지 분리해 분석할 수 있는 장비가 많은 도움이 되고 있다. 추가적으로 완제품 회로 분석 시에 절단을 해야만 볼 수 있는 결함을 엑스레이 장비를 통해 절단 없이 내부 구조를 확인할 수 있는 장비도 많이 활용하고 있다.
어떠한 중소기업들이 애플 제조업 R&D 지원센터를 이용하면 좋을까?
당사와 같이 반도체 센서나 칩을 제조하는 기업들이 좋을 것 같고, 새로운 무기물 재료를 분석하거나 무기소재를 분석하는 소부장 관련 제조기업이 많은 도움을 받을 수 있을 것 같다. 금속소재나 PCB, 배터리 등 많은 분야의 제조기업이 활용할 수 있을 것으로 보이고, 센터 내에 구축된 장비나 분석 프로그램에 대해 알려지기 시작하면 많은 중소기업들이 찾을 것으로 예상된다.
Mini Interview ② 이엔티 송석형 부장
2020년에 설립된 이엔티(ENT)는 반도체 및 센서 설계를 비롯해 관련된 신뢰성 테스트, 시험분석 서비스 등을 제공하고 있다.
애플 제조업 R&D 지원센터에서 교육 및 지원받은 내용을 소개한다면?
최근 개발 중인 제품에서 불량이 발생해 긴급하게 불량의 원인 파악이 필요한 상황에서 애플 제조업 R&D 지원센터의 도움을 받아 불량의 원인을 파악했다. 개선된 내용이 제품에 반영되는데 큰 도움을 받았다. 기존에는 경험에 의한 주관적인 정보로 업무를 진행했는데, 지원센터 교육을 통해 체계적으로 이해하고 정확한 정보를 현장 업무에 적용하고 있다.
스마트 제조 환경 구축과 관련해 이엔티의 향후 계획과 사업 연계 방향은?
당사는 반도체 및 센서 설계 부문의 많은 경험을 갖고 있다. 이러한 경험을 타 업체들의 테스트 및 시험분석 서비스로 제공하기도 하는데 보다 세밀하고 정확한 정보가 가치가 있다. 그러나 이러한 정보를 얻을 수 있는 시험분석 설비와 환경을 갖추기 위해서는 고비용이 필요하다. 중소기업들은 이러한 장비 투자가 어려운 상황인데 애플 제조업 R&D 지원센터의 많은 경험과 고사양 장비를 활용해 더 발전된 테스트 및 시험분석 정보를 제공하고자 한다.
