第5回「半導体製造の現場におけるAI活用事例とは？」

かつて日本を代表した半導体製造

日本のモノづくりが世界でもっとも輝いたのは、1980年代でした。当時の「Made in Japan（メイド・イン・ジャパン）」は世界のあらゆる領域のシェアを獲得していたのです。例えば、「ソニーのウォークマン」は現在のスマートフォンのように、文化を根底から変容させるような圧倒力を持っていました。最先端の半導体製造が注目されていたのも、この時代の特徴です。

製造業（工場）を支える「Quality：品質・仕様」「Cost：コスト・原価」「Delivery：数量・納期」の管理（QCD管理）は、細部まで徹底した改善活動を得意とした日本の得意分野でもありました。そうして半導体製造の世界で世界トップに君臨した日本の技術は、多少ながら国際競争力に出遅れた今となっても健在です。2019年の時点で、日本は世界3位の半導体製造の実績を持ち得ます。

今後、スマートフォンを中心に展開され得る更なる半導体需要に向けて、各国が導入を進めているのがAIテクノロジーです。IoT・AIテクノロジーを活用した革新的な工場は「スマート工場」を構築する事により、効率化や資源保全の徹底した洗練を進めていく算段となっています。そのような「インダストリー4.0」と呼ばれる革新世界が、今、明確に音を立てて私たちの時代に近づいています。

AIテクノロジーと半導体

それでは、「AIテクノロジーによってスマートな半導体工場を構築する」とは、どのような意味を持つのでしょうか。それはあらゆる半導体製造装置やプロセス状態をセンシングする（センサーによって情報収集・分析を行う）という状態が高度に洗練された状態だと言えるでしょう。半導体製造の工場は、これまで無数のデータを人手で多変量解析し、それを判断した後、現場へフィードバックするというプロセスを取っていました。そうしたプロセスを、AIテクノロジーは自動化・効率化する事が出来るのです。

また、半導体の品質確保に欠かせない「不良分類」「異常検知」「文章検索」「自動記録」といった機能にも、AIテクノロジーは最上の親和性を発揮します。特に「異常検知」におけるAIの強みは非常に大きなものです。

半導体製造現場では、プロセス欠陥やパターニング不良などのトラブルが多数発生しています。AIテクノロジー登場前は「熟練の技」によってこれらのトラブル解消を行って来ていましたが、工程の高度化・複雑化によってそのような手動体制では対応がしきれなくなっています。AIは深層学習による欠陥検出・分類やセンサー活用の機差調整を巧みに行い、これらの状況に見事に対応する事が可能です。半導体製造業界にとって、AIテクノロジーは欠かす事の出来ない存在となりつつあるのです。弊社の異常判定に関する事例はこちらからご覧ください。

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