半導体・エレクトロニクス

半導体・電子部品・電機・電子機器に対するAI実装力

概要

エレクトロニクス産業は、微細化の物理限界を前にチップレット化と先端パッケージングへ競争軸が移り、後工程・実装工程が歩留まりと性能を左右する主戦場になりました。生成AI需要が牽引する投資拡大と国内新工場の立ち上げは、シリコンサイクルの振幅と重なり、需給判断の難度をかつてなく高めています。

現場では装置データ・検査画像・実装ログが日々テラバイト級に積み上がる一方、その解析は熟練エンジニアの経験と個別のスプレッドシートに依存したままです。HI3は画像解析・異常検知・数理最適化を組み合わせ、ウェハ欠陥分類から号機差解析、需要予測まで、データ特性に忠実なAIを製造現場に実装します。

半導体・エレクトロニクスの現場でHI3のAIが活用されている代表的な場面をご紹介します。

微細化が進むほど、ウェハ欠陥や基板のはんだ不良は目視では捉えきれなくなります。HI3の外観検査モジュールは、検査装置が出力する欠陥画像を自動分類（ADC）し、AOI検査で多発する過検出を削減して、検査精度と検査効率を同時に高めます。

分類結果は原因分析モジュールと連携し、欠陥モードごとに工程・装置・ロットとの関係を解析することで、歩留まり改善の打ち手までつなげます。

半導体前工程から実装・組立まで、生産現場は装置データという大量の時系列データを持ちながら、その多くが監視にしか使われていません。HI3は工程条件最適化モジュールで、レシピ条件と歩留まり・電気特性の関係を学習し、目標に対する最適条件と号機ごとの補正値を導きます。

同一レシピでも装置ごとに結果が異なる「号機差」を定量化し、装置マッチングと実装ライン・段取り替えの最適化まで含めて、工程横断のデータ統合基盤として設計します。

製造装置の突発停止は、仕掛かりウェハの廃棄や納期遅延に直結します。HI3の異常検知モジュールは、装置のセンサーデータとログから正常状態のモデルを構築し、単一しきい値では拾えない微細な劣化の兆候を捉えて計画停止への切り替えを可能にします。

予兆検知は補修部品の在庫最適化・状態基準保全（CBM）への移行と組み合わせ、計画外停止の削減と保全コストの適正化を両立します。

シリコンサイクルと最終製品の需要変動が重なるエレクトロニクスでは、需要予測の外れがそのまま欠品か評価損になります。HI3の需要予測モジュールは市況指標と販売実績・内示データを組み合わせ、内示と実発注の乖離まで織り込んだ予測で、サイクルの転換点を先読みします。

予測は在庫管理・生産計画と連動し、ダイバンクから完成品まで階層ごとの適正在庫と、装置制約を織り込んだスケジューリングに接続します。

半導体・エレクトロニクスにおけるAI活用について、課題の整理段階からご相談いただけます。