IDM向け

製造現場の知見を
次の設計へ

設計部門と製造部門をつなぎ、工程の結果を予測し、検査業務を改善。製造現場で得られた知見を、将来の製品設計に活かせる知識へと変えます。

IDMが直面する課題

製造中に明らかになった工程の課題は、将来の設計に役立つ貴重な知見となります。しかし、その知識が設計部門に十分に共有されないことがあります。

ロジック、メモリ、パワー半導体、イメージセンサーでは、欠陥の特性、検査要件、品質基準がそれぞれ異なります。

工程の結果を事前に予測することは難しく、後工程での測定や、繰り返しの工程調整への依存が高まります。

製品ライフサイクル全体を通じて、因果分析、製造知識、AIによる検査をつなぎます。

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課題	製品	実現できること
処理前の予測	因果AIプラットフォーム	装置のセンサーデータを用いて工程の結果を予測します。予測した値で実際の計測の一部を置き換え、計測回数を50〜70％削減します。
設計へのフィードバック	因果AIプラットフォームとローカルLLM	製造現場の知見を構造化し、工程に関する課題を説明。関連する知識を設計部門と共有します。
製品に応じた検査	外観検査AI	製品ごとの検査業務に欠陥検出・分類を適用します。エッジで推論を実行し、MLOpsによってAI性能を維持します。

工程の課題と因果関係を分析 → 製造現場の知見を構造化 → 設計部門と知識を共有 → 将来の設計改善に活用
使用製品：因果AIプラットフォーム、オントロジー型ローカルLLM

外観検査AIを導入 → エッジPCで推論を実行 → モデル性能を監視 → MLOpsで再学習とモデル更新を管理
使用製品：AIモデル、エンタープライズMLOps

現場に適した導入形態をお選びください。導入形態と実装について

お客様の工程、データ、導入環境についてご相談ください。