工程条件エージェント
エレクトロニクス製造の工程条件AIエージェント
条件出しを、熟練者の頭の外へ
画面イメージ
エージェントが担当者に返す画面のイメージです（実際の画面とは異なります）。
工程条件の提案
イメージ条件と品質の感度
号機補正値
| リフロー炉 #1 | +0.3 |
| リフロー炉 #2 | −0.2 |
| リフロー炉 #3 | +0.1 |
| リフロー炉 #4 | ±0 |
解決する課題
01
同じ条件でも号機・ラインごとに結果が違い、補正が熟練者頼み
02
条件変更の影響範囲を事前に評価できず、承認に時間がかかる
03
新製品ごとに条件出しをゼロからやり直している
特徴
01
号機差・ライン差を定量化
同一条件下の結果差を装置ごとに測り、装置マッチングの補正値を出します。
02
感度つきで最適条件を提示
どのパラメータが品質をどれだけ動かすかを可視化します。
03
影響範囲つきで変更申請
対象ロット・後工程・特性への影響を添えた申請書を自動で起票します。
できること
01
号機差・ライン差の定量化
同一条件下の結果差を装置・ラインごとに定量化し、装置マッチングの補正値を提示。
02
最適条件と感度の提示
目標品質・電気特性に対する最適条件と、各パラメータの感度を可視化。
03
変更影響の事前評価
対象ロット・後工程・特性への影響範囲を付した変更申請書を自動で起票。
04
新製品の初期条件提案
部品構成・基板仕様の類似製品から初期条件を提案し、立ち上げ期間を短縮。
動作の流れ
検知・分析・提案はAI、承認は人。実行は承認後にだけ行われます。
- 1AI
検知
条件ドリフト・号機差・目標特性からの逸脱
- 2AI
分析
条件と品質・特性の関係（感度）
- 3AI
提案
最適条件・号機補正値・変更申請書
- 4人
承認
製造技術・設備の担当者
- 5AI
実行
承認後に MES／装置設定へ反映（API）
入力と出力
入力データ
- 装置レシピ・設定値（SECS/GEM, OPC UA）
- 印刷・実装・リフロー炉のログ
- 検査・試験結果（品質・特性）
- 環境データ（温湿度など）
AIエージェント
工程条件
- 1検知
- 2分析
- 3提案
出力
- 条件提案書（感度つき）
- 号機補正テーブル
- 変更申請書（影響範囲つき）
- MES／装置への書き戻し
活用シナリオ
新製品立ち上げ
初期条件が、過去の類似製品から提案される
工程条件の提案
イメージ条件と品質の感度
号機補正値
| リフロー炉 #1 | +0.3 |
| リフロー炉 #2 | −0.2 |
| リフロー炉 #3 | +0.1 |
| リフロー炉 #4 | ±0 |
これまで
製品ごとにゼロから条件出し。量産安定まで数週間、類似品の記録は担当者の記憶とファイルサーバーの中。
これから
条件出しが標準化され、量産安定までが短くなる。
1
Knowledge
部品構成・基板仕様から類似製品と不具合履歴を提示
2
Process
実績から初期条件と感度を提案し、条件表を起票
3
Yield & Quality
立ち上げ後のデータを監視し、逸脱を早期に是正
このエージェントを構成するモジュール
HIIIが研究開発で磨き続ける Algorithm Modules を組み合わせて実装しています。
工程を横断して業務を変え、データを還流させる
各エージェントが生み出す判断と結果は地図に還流し、他のエージェントの精度を高めます。主対象の工程から始めて、横に広げられます。
- 設計・試作
- 半導体・部品
- 基板実装
- 組立
- 検査・試験
- 需給・計画
点線は各エージェントが主対象とする工程。エージェントは独立して導入できます。
よくあるご質問
Q装置の設定を自動で変更しますか？
しません。提案と変更申請書の起票までを行い、反映は担当者の承認後です。承認・反映はすべて監査ログに残ります。
Q半導体のプロセスレシピにも対応しますか？
はい。前工程・後工程のレシピ条件と電気特性・歩留まりの関係にも同じ枠組みで対応します。
機微情報を扱う前提の、実行基盤
工程条件・歩留まり・不具合情報は競争力そのもの。データを工場の外に出さない構成、権限管理、監査ログ、越境管理を設計の前提にしています。
工場の外にデータを出さない
オンプレミス・エッジ・閉域クラウドを選択可能。
権限管理と監査ログ
拠点・部門・役割・取引先ごとに制御し、すべて記録。
認証・ネットワーク
SSO・多要素認証・IP制限・閉域網接続。
技術情報の越境管理
機微な技術情報を拠点・国ごとに分離。