近年、AIの波の到来により、多くの産業が直接的または間接的に影響を受けていますが、世界で最も注目されている半導体業界ではどのような応用が考えられるのでしょうか？このインタビューでは、半導体のパッケージングおよびテスト工場を率いるデータ アナリストであるソニック氏を、JMP 台湾セミコンダクターのシニア コンサルタントであるエリック氏と対談し、今日の半導体産業とテクノロジーの最前線のアプリケーション、および AI がどのように活用されるかについての見解を共有します。とデータ分析は半導体製造において重要な役割を果たします。
AIそのトレンドのもと、 AI半導体産業での応用
ソニック氏はまず、半導体製造における AI の主要な応用例を強調しました。同氏は、半導体製造には設計、製造、テストなどの複数の段階があり、これらの段階でAIを適用できると指摘した。たとえば、製品の開発および設計段階では、BOM (材料) と生産パラメータに基づいて、製品設計の基準として PCA、機械学習、およびその他のモデリング技術が使用されます。たとえば、機械に異常が発生した場合、データベース SQL と JMP を組み合わせて自動的に原因を分析し、工場の迅速な改善につなげます。さらに、ディープラーニングや画像処理に関する研究も行っています。
エリック氏はさらに、半導体製造は大量のデータがあるため、製品の品質を人間の目で比較するのには適していないが、AIは多くの側面に応用できると指摘した。同氏は、チップ製造の分野では、各プロセスセクションでさまざまなパラメーターや指標が特別なパフォーマンスを発揮するかどうかを判断し、最適な配合を見つけるために AI を使用できると述べました。同氏はまた、プロセス監視とエラー報告におけるAIの応用を強調し、技術の進歩に伴いAIツールの適用範囲が半導体装置メーカーやパッケージング・テスト工場にも徐々に拡大していると指摘した。
AI半導体業界での人気と使いやすさ
半導体業界におけるAIの人気と使いやすさについて、ソニック氏は近年大幅に向上していると述べた。彼は次のような見解を列挙しました。
- 設計段階: AI はエンジニアが設計プロセスをスピードアップし、BOM の選択やプログラミングなどの効率を向上できるように支援します。
- 製造段階: AI は製造データを分析し、製造欠陥を検出および予測し、生産効率と品質を向上させることができます。
- テスト段階:半導体検査分野におけるAIの活用は、検査データを自動解析し、検査の効率や精度を向上させるなど、非常に重要です。
- ツール開発:同社は半導体向けの AI ツールとプラットフォームを開発し、AI の専門知識の要件を軽減し、より直観的で使いやすいインターフェイスを提供します。
同氏は、これらのAIアプリケーションが生産効率、品質、イノベーション能力を向上させ、半導体産業の発展を加速するのに役立つ可能性があると指摘した。
JMPのコンサルタントは、半導体分野の急速な発展により、AIツールを手作業で作成したり調整したりする必要があり、多くの時間を要するため、生産ラインの制御にAIを活用できるようになるにはまだ長い道のりがあると強調した。コストやコストを考慮してプログラムを構築することが多いですが、このプログラムだけでは不十分で調整が必要になる場合や、半導体の発展にAIプログラムの最適化が追いつかない場合もあります。
同氏は、この問題を解決する鍵は、AIプログラムを簡単に修正し、迅速に調整できるかどうかにあると強調した。現在、半導体メーカーは、顧客がより迅速に問題に集中し、開発時間を節約できるよう、小さなプラグインとして JMP を使用しています。
半導体企業はインテリジェントになりつつあるのでしょうか?スマートファクトリーを構築するための重要な要素
ソニックは、スマート ファクトリーの構築について語る前に、すべての生産設備の稼働状況とデータをデータベースに保存するための完全なセンサーやモノのインターネット技術など、すべてのインフラストラクチャを整備する必要があると考えています。統計分析とアルゴリズムを通じて、データは処理および分析され、スマート製造の最適化と意思決定を実現します。同時に同氏は、人材育成とスキル向上の重要性を強調し、企業も社内の人材を育成するための人材育成を徹底する必要があると強調した。
JMPのコンサルタントは、機械学習やAIの判断基準を編集するためのプログラミング言語の使用など、データベース接続とスマート化学工場のゲームルールが変革の鍵であると付け加えた。同氏は、これは経済的な課題であるだけでなく、時間的なプレッシャーでもあると指摘した。ソフトウェアもハードウェアの開発に追いつく必要があり、そうしないと初期の開発の結果に影響が出るだろうと彼は考えています。したがって、スマート化学プラントを導入する前に、テストデータと分析プラットフォームの接続を改善して、問題にタイムリーに対応し、スマート化学プラントの導入に向けて十分な準備を整える必要があります。
AIへの投資従来のプロセスの最適化と品質の向上
ソニック氏は、もちろん収集できるデータは多ければ多いほど良いが、異常が発生した場合は、手動でマシンのログを分析してデータの相関関係や傾向を見つけるなど、既存のデータを問題の発見に使用することが多いと述べました。その後の自動分析に使用します。
JMP コンサルタントは、回帰分析、機械学習、デシジョン ツリーなどのモデルを最適化するために JMP が提供するツールを共有しました。同氏は、JMP Pro が SVM、K-nearest Pro、ランダム フォレストなどのより多くのモデリング ツールを提供していると指摘しました。モデルを最適化するツールを通じて、より優れた、より正確なモデルを取得できます。また、JMP Pro が提供するモデル スクリーニング機能についても言及しました。この機能により、すべてのモデリング プラットフォームを比較し、適切なモデル構築プラットフォームを見つけることができます。最後に、最適なパラメーターの組み合わせとプロセス ウィンドウを見つけるのに役立つ、JMP のプロファイラー ツールとデザイン スペース プロファイラー ツールを共有しました。
一般的に使用される半導体ソフトウェアとEDAを組み合わせたデータ分析道具
ソニックは、同社が主に EDA ツールとして JMP の利用を推進しており、マシンの LOG 分析、異常分析、品質と効率の管理などの分析結果が顧客の信頼と満足を得ることができると述べました。エンジニアはこれらのツールを使用してデータと結果を迅速に取得でき、データを通じて他の JMP 分析タスクを柔軟に開始して、ニーズをより満たすレポートを作成することもできます。
JMPのコンサルタントは、ウェーハ問題の分類と潜在的な新たな問題の特定のためのクラスタリング、自動レポートシステムのためのコントロールチャートとJMPライブ警告テストなど、JMPが提供するツールについて言及しました。これらのツールは、半導体製造におけるデータ分析とリアルタイム監視を容易にし、効率と品質を向上させます。
要約する
このインタビューでは、半導体業界における AI とデータ分析の応用について詳しくお話します。設計から製造、テストに至るまで、AI とデータ分析は各段階で重要な役割を果たし、継続的なイノベーションと開発を促進しています。半導体産業。半導体業界における JMP のアプリケーションについて詳しく知りたい場合は、その他のトピックをご覧ください。半導体トピックディスカッション: JMP に基づく欠陥ウェーハの特定、自動検出および自動分析またはJMP を 30 日間お試しください半導体データ分析を完了します。
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