2. 핵심 시작점은 TGV Zone 검사다

유리기판 공정 중에서도 가장 먼저 주목해야 할 구간은 TGV Zone입니다.

TGV Zone은 유리기판에 미세한 관통 비아를 만들고, 그 비아를 다듬고, 금속막을 형성하고, 구리로 충진하는 구간입니다. 이 구간에서 결함이 발생하면 후속 공정 전체에 영향을 줄 수 있습니다.

기존 범용 AOI만으로 충분히 대응하기 어렵습니다. 2D/3D 머신비전, 고정밀 계측, 비파괴검사, X-ray, CT, 홀로토모그래피, AI 기반 결함 분류 등 다양한 기술의 조합이 필요합니다.

3. Data Ops와 AI Ops는 유리기판 수율 개선의 운영 기반이다

유리기판 공정은 아직 양산 성숙도가 높지 않은 만큼, 공정 편차와 결함 패턴을 빠르게 학습하고 개선하는 능력이 중요합니다.

Data Ops는 검사 데이터를 수집, 정제, 표준화, 통합하는 역할을 합니다.
AI Ops는 이 데이터를 기반으로 이상 징후를 탐지하고, 결함 유형을 분류하며, 원인 분석과 공정 피드백을 지원합니다.

예를 들어 검사 데이터가 Lot별로 축적되면 특정 공정 조건에서 반복되는 결함 패턴을 확인할 수 있습니다. 또한 장비·레시피 변경 전후의 결함률 변화를 비교하면, 단순 불량 판정을 넘어 원인 분석과 공정 피드백까지 연결할 수 있습니다. 이때 AI Ops는 False Call을 줄이고, 결함 유형을 자동 분류하며, 이상 징후를 조기에 탐지하는 역할을 합니다.

4. 피아이이의 확장 방향: 검사장비에서 AX 솔루션으로

당사의 유리기판 전략은 특정 검사장비 하나에 머물지 않습니다.

기존 이차전지 검사에서 축적한 AI 비전검사 역량, 제조 데이터 분석 역량, 데이터 기반 스마트팩토리 솔루션을 기반으로 반도체, 유리기판, PCB 등 고부가가치 산업 영역으로 확장하는 방향입니다.

여기에 비파괴검사, TGV 검사, 홀로토모그래피 기반 검사, Physical AI와 자동화 기술이 결합되면, 당사의 역할은 단순 검사장비 공급사에서 공정 지능화 파트너로 확장될 수 있습니다.

결론: 유리기판 검사의 본질은 “불량 검출부터 데이터까지 연결”하는 것이다

유리기판 공정에서 검사는 더 이상 최종 확인 단계가 아닙니다.

검사는 공정 중간에 배치되어 결함을 조기에 차단하고, 결함 분포를 읽고, 원인을 추적하며, 공정 조건을 개선하는 핵심 운영 기능이 되어야 합니다.

TGV Zone 검사는 그 출발점입니다.
하지만 최종 경쟁력은 TGV 검사장비 하나가 아니라, 공정 전반에서 발생하는 검사 데이터를 Data Ops와 AI Ops로 연결하고, 이를 공정 피드백과 수율 개선으로 전환하는 능력에서 결정됩니다.

당사는 AI 비전검사, 데이터 기반 스마트팩토리, NDT·TGV 검사, Physical AI를 결합해 유리기판 공정 전반의 검사·데이터·자동화 수요에 대응하는 방향으로 확장하고 있습니다.

결국 유리기판 검사 경쟁력은 단일 장비의 성능보다, 공정별 검사 데이터를 얼마나 빠르게 연결하고 해석하느냐에서 결정됩니다.

유리기판 양산의 핵심은 결함을 마지막에 찾는 것이 아니라, 공정 중간에서 빠르게 발견하고 데이터로 연결해 수율을 개선하는 것입니다.