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応用産業

半導体・パネル産業

Profet AIのプラットフォームで、内容領域専門家がデータを利用して予測モデルを完成させ、製造プロセスのパラメーター最適化、品質に影響を及ぼす問題の特定、生産ライン稼働前のパラメーターや成果物測定のシミュレーションを行うことができます

現状

半導体産業は21世紀における最も重要な産業のひとつです。コンピュータ、スマートフォン、工業応用、車載情報通信機器、自動運転車、EV、AIoT、5Gなど生活のさまざまな場面で使われる製品や技術に広く応用されています。2021年の半導体産業は2020年からの供給逼迫が続き、ますます発展しています。世界半導体市場統計(WSTS)は、2021年の世界半導体産業の生産額は前年比8.4%成長すると予測しています。

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挑戦

半導体産業は製造プロセスの精密度、コスト管理、納期に対する要求が高く、工場内の生産環境がよく制御されており、多くの設備の条件とモニタリングデータをコントロールすることができます。このため、AI応用に適しており、その価値があるといえます。いかにAI導入によって、生産品質と効率を高めるかが重要な課題です。

    応用シーン

応用製造プロセス - ガラス洗浄、PRコーティング、露光、現像、エッチング、剥離

仮想計測

品質、効率、コストは製造業の重要な要素ですが、品質検査にはコストがかかります。AIが構築した予測モデルによって製品品質を予測することは一般的な方法です。

製品の研究開発をサポート

半導体の製造プロセスは大量の研磨設備を使用します。ビッグデータを利用したAI応用でモデルを短期間で構築し、製品の研究開発をサポートすることは新しい方法のひとつです。モデルを利用して重要な物理的、または化学的特質をシミュレーションすることで、テストサンプルの製造回数を減少させ、研究開発のスケジュールを短縮することが可能です。

迅速なパラメーター最適化と生産スピードの加速

半導体産業は製品のライフサイクルが短い産業です。しかし、前工程のウエハー加工でも、後工程の封止・検査でも、新製品の生産を開始する際にエンジニアが最も頭を悩ませるのは、多くの時間をかけて新しい材料、新しいウエハーに合わせて設備のパラメーターを調整しなければならないことです。このため、いかに迅速にパラメーターを調整し、生産スピードを加速させるかが、メーカーの競争力を高める鍵となります。

AI デモクラシーの実現

AIに関する課題は、社内のチーム単体だけでなく、企業全体がかかわるものとなりました。各分野のプロフェッショナルが、データに基づいてAI応用の可能性を探求し、従来のBIからAIによる予測モデル確立へのレベルアップを目指しています。

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