AIアプリケーション
パネル
機械学習技術を活用して、Profet AI は企業がパネル製造プロセスにおけるインテリジェントな監視と故障予測を実現するのを支援します。これにより、設備の効率が向上し、メンテナンスコストが削減され、さらに生産歩留まりが向上します。
アプリケーションシナリオ
プロセスの最適化、仮想計測、メンテナンス予測
状況
パネル産業は台湾の重要な産業の一つであり、世界的なサプライチェーンの一部を担っています。しかし、近年、パネル市場は供給バランスが崩れ、生産能力の過剰と価格の下落を招いています。さらに、アジア地域での低価格競争により、利益の維持が難しくなっています。
チャレンジ
これらの問題に対処するため、パネル産業は製造プロセスと検査システムの改善を図り、歩留まり率の向上と生産コストの削減に取り組む必要があります。機械学習技術を利用することで、製造プロセスのスマート管理と故障予測が可能となり、設備効率の向上とメンテナンスコストの削減が実現できます。また、パネル設計も市場のニーズと消費者の嗜好に合わせて最適化を続け、製品の競争力と市場ポジションを確保しなければなりません。
エッチングライン幅の予測
エッチングは半導体製造プロセスにおける重要工程の一つだ。ライン幅の変化は半導体デバイスの性能と信頼性に影響する。
問題分析：
- エッチング技術が複雑：エッチング剤の種類、濃度、温度及び圧力、ウエハーの材料などの特性がいずれもライン幅の変化に影響する。
- 即時フィードバックの不足：ライン幅の変化に影響する要素の検査には時間がかかる。このため、製造プロセス中の変異が無視されたり、反応が遅れたりすることで、品質に問題が発生する。
- 専門技術者に依存：製造プロセスの監視と分析は専門技術者に依存しており、多くの時間と人的コストがかかる。
成果：
- ライン幅の結果予測の精度を高め、製造プロセスの変異検出時間を30～50％短縮した。
- 製造プロセスのパラメーターを即時に調整し、生産ライン上の廃品率を引き下げ、製品品質が15％向上した。
製造プロセスのバーチャル測定（VM）
現在、製造プロセスでは抜き取り検査が行われている。品質管理部門はAIによるバーチャル全数検査で、異常ロットを見落とすリスクを低減したいと考えている。
問題分析：
- 人による抜き取り検査はコストが高い：大量の人員を投入して抜き取り検査を行うため、人的コストと時間コストが高い。
- 測定の限界：一部の製造プロセスあるいは製品は実際の測定を行うことができない。例えば、破壊的検査の場合、検査のたびに製品を壊さなければならない。
- 対処の遅れ：実際の測定は数時間、またはそれ以上の時間をかけないと結果が出ないため、対処が遅れる可能性がある。
成果：
- 実際の測定需要を大幅に削減し、生産効率が25％向上した。
- 製品設計と製造プロセス最適化の速度と効率を引き上げ、開発コストを16％削減した。
- 製品の欠陥率を引き下げ、製品品質が8％向上した。
研磨パラメーターの迅速な調整と最適化
研磨はパネル産業における重要な製造プロセスだ。材料や前段加工、作業環境などを考慮する必要があり、これらの要素は全て生産ラインの切り替え速度に影響する。
問題分析：
- 影響する要素が多い：研磨の結果に影響する要素が多く、単純な統計方法では分析できない。
- 対処の時間：少量多品種の生産モデルの場合、生産ラインの切り替え速度は生産能力に大きく影響する。このため、適切なツールでパラメーター調整を加速させる必要がある。
- 経験が品質を決定：ベテランのエンジニアはパラメーターを調整して、歩留まり率を高めることができる。いかに新人もパラメーター調整の結果を最適化できるようにするかが重要だ。
成果：
- 迅速かつ効果的にモデルを構築し、分析時間を80％短縮した。
- 製品設計と製造プロセス最適化の速度と効率を高め、生産ライン切り替えとパラメーター調整の速度が20％向上した。
- 製品の欠陥率を引き下げ、製品品質が6％向上した。