2025년 SMT 산업 동향: 자동화 및 인공 지능.

전자 제조 산업이 유연성과 지능을 향해 나아감에 따라 SMT 산업은 큰 변화를 겪고 있습니다. 2025년에는 자동화와 인공지능의 결합으로 생산 공정이 재편되고 생산 능력과 수율이 향상되며 국내외 제조업체가 글로벌 경쟁과 노동력 부족 문제에 대처할 수 있게 될 것입니다. 세 가지 트렌드와 앞으로 논의할 만한 몇 가지 과제가 있습니다. 이 글에서는 이러한 주제에 대해 자세히 살펴보고 이에 대한 몇 가지 인사이트를 제공합니다.

첫 번째 트렌드는 반자동화에서 완전 공정 자동화입니다. 그 이유는 이전에는 많은 중소형 공장에서 수동 로딩, 라인 교체 및 품질 검사에 의존했는데, 이는 비효율적이고 비용이 많이 들 뿐만 아니라 오류가 발생하기 쉬웠기 때문입니다. 2025년에는 많은 SMT 하이엔드 헤드 기업이 지능형 피더 공급 시스템: 부품 바코드를 자동으로 식별하고 신속한 급유를 완료하는 데 사용, 온라인 SPI+AOI 검사: 폐쇄 루프 제어를 형성하고 오프셋/누락 용접 문제를 신속하게 발견, 자동 보드 장착 및 언로딩 로봇: MES 시스템과 인터페이스하여 주문 후 즉시 라인 변경 실현 등 자동화 시스템을 도입하기 시작할 것입니다. 실제로 넥텍의 고객사 중 한 곳이 2024년에 전자동 SMT 마운터 생산라인을 도입하여 인력을 401명 줄이고 생산 능력을 약 511명 늘린 사례가 있습니다. 자동 로딩 시스템을 통해 하루 2.5시간의 급유 시간을 절약하고 소량 주문의 배송 효율을 크게 향상시켰습니다.

두 번째로 논의하고자 하는 트렌드는 인공지능이 지능형 배치 및 품질 관리를 재편하고 있다는 사실입니다. 그 이유는 SMT 분야에서 인공 지능의 적용이 주로 SMT 패치 공장 생산의 효율성과 품질에 영향을 미치는 현실의 여러 실용적인 측면을 반영하기 때문입니다. 우선, SMT에서 AI의 첫 번째 적용 시나리오는 AOI 시각 인식으로, 그 역할은 불규칙한 결함을 정확하게 식별하고 오경보율을 70%까지 줄이는 것입니다. 두 번째 적용 시나리오는 실장 경로 최적화이며, 그 역할은 최단 경로를 동적으로 계산하고 실장 효율을 15% 향상시키는 것입니다. 세 번째 적용 시나리오는 예측 유지 보수이며, 그 적용 시나리오는 노즐 막힘, 트랙 고착 등의 문제를 미리 경고하는 것이며 네 번째 적용 시나리오는 공정 최적화 분석입니다: 과거 데이터를 분석하고 프로세스 매개변수를 자동으로 조정하는 역할을 합니다. 실제 사례로 AI 비전이 탑재된 마운터를 사용한 후 BGA 솔더 불량률이 0.5%에서 0.09%로 감소한 Nectec의 한 고객이 있습니다. Nectec의 엔지니어링 팀은 AI 피드백 데이터를 사용하여 마운팅 힘과 각도를 조정함으로써 제품의 일관성과 안정성을 개선하고 기존 고객으로부터 지지와 인정을 받았습니다.

세 번째로 논의하고자 하는 트렌드는 스마트 디바이스가 주류 선택 방향이 되었다는 것입니다. 그 이유는 SMT 장비 제조업체가 더 이상 배치 속도뿐만 아니라 전체 생산 라인의 조정 및 인텔리전스를 중요하게 생각하기 때문입니다.

이러한 발전 전망에 따라 SMT 장비 제조업체 중 하나인 넥텍도 다음과 같은 지능형 기능을 도입하고 있습니다: 첫째, 원격 진단 및 디버깅 기능: 이 기능은 다국적 배치에서도 실시간 연결 지원에 적합하고, 둘째, 자동 와이어 변경/하이브리드 생산 지원: 이 기능은 소량 다품종 전자 제조 추세에 적응하는 데 적합하며, 마지막으로 모듈식 구조입니다: 이 기능은 필요에 따라 고속 헤드와 비전 모듈을 업그레이드하거나 배치 스테이션을 확장할 수 있는 고객에게 적합합니다. 실제 사례 중 하나는 차세대 고성능, 고정밀 스마트 마운터 NT-T5를 구매한 후 Nectec의 기존 고객이 클라우드 플랫폼을 통해 장치 상태를 원격으로 확인하고, Nectec 엔지니어가 48시간 이내에 무빙 유닛 고장을 원격으로 수리하여 라인 중단 손실을 방지한 경우입니다. 이 사례의 성공으로 고객 지원과 Nectec의 SMT 마운터 제품에 대한 높은 인지도를 얻게 되었습니다.

또한‘SMT 픽 앤 플레이스 기계의 개발에는 아직 몇 가지 과제가 남아 있습니다. 그 이유는‘의 과제가 여전히 남아 있는 이유는 SMT 기계에서 지능형 구현을 위해서는 여전히 체계적인 사고가 필요하기 때문입니다. 하지만 대부분의 SMT 제조업체는 이러한 본능이 부족합니다. 첫 번째는 초기 투자 비용이 높다는 점입니다. 스마트 디바이스의 가격이 일반적으로 기존 디바이스보다 20~401배 비싸기 때문입니다. 두 번째는 기술적 한계점입니다. AI 시스템은 안정적인 데이터 소스와 파라미터 학습이 필요하기 때문입니다. 세 번째는 시스템 호환성입니다. 많은 경우 멀티 브랜드 디바이스는 동일한 시스템에 도킹하기 어렵고 호환되지 않을 수 있으며 표준이 통일되지 않기 때문이죠. 

다행히도‘에서 제공하는 이러한 과제에 대한 몇 가지 권장 및 가능한 솔루션을 소개합니다. 예를 들어, 마운터에 주요 링크를 우선적으로 배치하고 점진적으로 발전시킬 AOI 및 MES의 도킹과 같은 주요 링크를 우선적으로 배치하고, SMEA 및 IPC-CFX 프로토콜과 같은 표준화된 인터페이스를 지원하는 장비를 자유롭게 선택할 수 있는 솔루션도 있으며, 마지막으로 장비 공급 업체의 현지 서비스 팀을 사용하여 맞춤형 배포를 수행할 수 있습니다.

결론적으로, 자동화와 AI는 2025년에 더 이상 고급 옵션이 아니라 SMT 산업의 새로운 표준이 될 것입니다. 지능형 시스템에 더 빨리 투자할수록 납기, 품질, 비용 측면에서 장기적인 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. AI 지원 마운터, AOI 테스트 장비 또는 전체 라인을 위한 지능형 솔루션에 대해 자세히 알아보려면 Nectec에 문의하여 제품 설명서 및 견적을 받아보시기 바랍니다.