エッジAI：半導体プロセス制御の革命
エッジでよりスマートで迅速な意思決定を実現
想像してみてほしい： 1秒1秒を争う半導体工場では、わずかな遅れが災いをもたらす。機械のうなり声やウェハーの動きが活発になる中、従来のプロセス制御システムでは十分なスピードが出ないという課題が迫っている。
技術の微細化が進むこの業界において、高い歩留まりを達成することは、精度とスピードの両方を習得することを意味する。しかし、多くの製造工場は、従来のプロセス制御や集中型のAI/MLシステムに阻まれており、リアルタイムで対応するペースを維持することができません。
従来のシステムが失敗したとき
半導体製造では、小さなミステップが大きな歩留まり低下につながることがある。エンジニアは、微細なプロセスの変化を検出し、リアルタイムまたはラン・バイ・ラン（RbR）ベースでシステムを調整しようとするため、困難な戦いに直面している。中央サーバーに配置される従来のAI/MLソリューションでは、遅延が発生し、このような時間に敏感な環境ではコストがかかりすぎる。
高度なセンサーが重要なデータを拾っているにもかかわらず、その情報が中央のサーバーに届き、決定が下される頃には、対策の窓が閉まってしまっているのだ。プロセス障害が発生し、生産ラインは頓挫し、歩留まりが低下してプレッシャーがかかる。何かを早く変える必要がある。
エッジAIの導入
INFICONのFabGuard®システムの登場です。画期的な動きとして、FabGuardはAI/ML処理をネットワークのエッジにシフトします。低レイテンシのLibtorchライブラリとPyTorchの柔軟性を利用することで、FabGuardは高度なディープラーニングモデルをデータキャプチャポイントで直接展開します。このイノベーションは、センサーデータがリアルタイムで処理されることを意味し、集中コンピューティングの遅延なしに即時の調整を可能にします。
この変革の顕著な例のひとつが、低開口面積エッチングプロセス中のリアルタイム終点検出である。従来の方法は一変量のセンサー信号に依存しており、正確な終点検出に必要な複雑な多変量データを捕捉できないことがよくありました。FabGuardでは、ディープラーニングモデルがこれらの多変量信号をその場で解釈し、プロセスの終点を正確に予測し、自動調整を可能にします。その結果、感度が向上し、プロセスの不具合が減り、よりスムーズで信頼性の高い製造プロセスが実現します。
異常の克服と安定性の確保
故障検出と分類（FDC）は、半導体工場における長年の課題であった。センサー出力を手作業で要約すると、手遅れになるまで重大な異常が検出されないことがよくありました。FabGuardでは、ディープラーニングによる異常検出モデルがエッジに配置され、水晶振動子マイクロバランス（QCM）センサーのようなセンサーデータを継続的に監視します。このモデルは人間の介入を待つことなく、リアルタイムで異常を識別してフラグを立て、潜在的な問題が生産プロセスに影響を与える前に阻止されるようにします。
より賢く、より速く、より正確なプロセス制御
FabGuardでエッジAIを採用することで、工場はプロセス制御への投資回収を目の当たりにしている：
- リアルタイム処理： 即時のデータ分析により待ち時間が解消され、より迅速で効果的な意思決定につながります。
- 歩留まりの向上： 正確なエンドポイント検出とプロアクティブな異常識別により、生産障害を最小限に抑え、全体的な歩留まりを向上させます。
- 運用の効率化： 既存システムとのシームレスな統合とエッジノードへのモデルの自動配信により、すべてのツールで一貫したパフォーマンスを実現します。
- コスト削減： 廃棄物の削減とサイクルタイムの改善は、投資に対する大きなリターンに直結します。
次のステップ
FabGuardのストーリーは変革のひとつであり、重大な課題を戦略的優位性に変えるものです。精度とスピードの絶え間ない要求に直面している半導体メーカーにとって、エッジAIを統合することは単なるアップグレードではなく、プロセスコントロールにおける革命です。
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