AIアプリケーション
半導体
AutoML を活用し、さまざまな分野のプロセス専門家と協力してプロセスデータを効果的に活用します。AI 予測モデルを開発し、品質問題の要因を特定し、プロセスパラメーターを最適化し、製造前のパラメーターをシミュレーションし、製造結果の仮想計測を行います。
アプリケーションシナリオ
プロセスの最適化、製品品質、パラメーターの最適化
状況
半導体産業は、経済成長を支える重要なエンジンです。これらの産業は、コンピューター、スマートフォン、工業用途、車載情報通信、自動運転車および電気自動車、AIoT、5Gなど、多岐にわたる応用分野を持っています。半導体産業は科学技術の進歩に伴い、各分野に対して先進的な技術支援と新たなソリューションを提供し続けています。
チャレンジ
半導体産業では、製造プロセスの精度やコスト管理、納期に対する要求がますます厳しくなっています。良好な生産環境を維持し、効果的に設備管理と故障予測を行うためには、膨大な監視データと厳格な内部制御が必要です。企業は生産効率と製品品質の向上において、技術やデータセキュリティ、人材訓練など多くの課題に直面しています。そのため、AIを活用して歩留まり率を向上させ、生産時間を短縮することが、半導体産業が解決すべき重要な課題となっています。
IC設計_メモリー需要のシミュレーション
ICは設計完了後、コンピューターによるシミュレーションを行い、品質を確保する必要がある。しかし、ICの電気回路は非常に複雑であるため、効果的にシミュレーション時間を予測することが難しく、スケジュールの正確さや製品開発の速度に影響し、売上高の損失につながっていた。
問題分析：
- 分析が複雑：設計データとパラメーターの量が膨大で、一般的な統計方法では分析が難しい。
- 人件費が高い：IC設計エンジニアはコストが高いため、分析やモデル構築などIC設計以外の時間を適切なツールで削減する必要がある。
成果：
- 効果的にモデルを構築し、シミュレーションによる生産能力が20％向上した。
- 迅速なモデル構築で、分析及びモデル構築の時間を90％短縮した。
FDC装置による故障予測と分析
FDC装置は生産設備を正確に監視し、異常を検出してすばやく対処し、生産効率と品質の一致性を維持するという役割がある。
問題分析：
- 故障検査の難度が高い：故障は多くの異なる原因があり、関連する要素が変化するため、検出が難しい。
- 故障が生産効率に影響：故障が発生すると生産の中断や品質の低下、設備の損壊まで引き起こす恐れがあり、生産進度と製品品質に影響を及ぼす。
- 従来の検査方法は効率が低い：従来の方法は人による監視や固定された規則に頼っていたため、複雑な生産シーンには効果的に対応できず、時間と労力がかかる。
成果：
- モデルを利用して生産フローを監視し、設備の異常を即時に発見する。これにより、生産中断のリスクを低減し、生産効率が30％向上した。
- 重要要因を識別し、迅速に問題を定義して根本の原因を処理する。これにより、製品品質が22％向上した。
銅ワイヤー導入の研究開発の加速
銅ワイヤー導入の研究開発を加速させるには、技術、コスト圧力、市場ニーズの変化、競争圧力など他方面における困難と挑戦に臨まなければならない。競争力のある製品をリリースするために、研究開発スタッフはこれらの挑戦を克服し、イノベーションと改善を続ける必要がある。
問題分析：
- 経験に依存して生産パラメーターを調整：ワイヤー交換後、設備とパラメーターの調整には長い時間がかかる。経験が豊富な技術者は迅速に調整できるが、経験が乏しい技術者はより多くの時間が必要となる。
- 製造プロセスのパラメーターが複雑：引き抜き速度、圧力、溶接温度などのほか、これらの相互関係も含めて制御が必要なパラメーターが多い。このため、どのパラメーターが品質に最も影響するのか正確に判断することが難しく、製造プロセス最適化の難度が高くなっていた。
- テスト生産のコストが高い：従来の製造プロセス最適化は経験に依存していた。大量の実験と試行錯誤が必要で、多くの時間とリソースを消費するだけでなく、最適解が見つかる保証もない。このため、製造プロセス最適化の効率が低い。
成果：
- パラメーター組み合わせのシミュレーションを分析し、効果的に時間コストを8％削減した。
- データ分析によるパラメーター予測の結果を現場スタッフに提供し、生産効率が10％向上した。