半導体産業は、常に変革的な技術革新の最前線に立ち、製造プロセスの複雑化を加速させている。これにより市場投入までの時間が延び、研究開発コストが膨らみ、問題発生時には高額な遅延を招くことになる。
製造業者がこうした課題に対処する中で、製造上の問題や歩留まり低下の影響を包括的に予測する必要性がますます重要になっている。企業は人工知能（AI）と機械学習（ML）技術への投資を進め、こうした製造予測課題に焦点を当てた新たなモデル開発を目指している。多くの企業は、生産歩留まりや製造効率に効果をもたらすためには、半導体製造データの特性を考慮してMLモデルを開発する必要があることにすぐに気付く。また、プロセス決定に最も影響を与える場所で展開する必要もある。
この課題に対する解決策は、PDF SolutionsのModelOps（モデル運用）です。AI予測モデリング分野で主要ソリューションの一つとなりつつあるこのソリューションは、機械学習モデルのライフサイクル管理に対する体系的なアプローチを提供します。
業界が チップレット、デジタルツイン、無人化製造の時代へ移行する中 、半導体スマート製造の多様なユースケースに対応するため、膨大な数のモデルが必要とされている。AIや機械学習（ML）をはじめとする各種意思決定モデルのライフサイクル管理、監視、制御、運用実装には、柔軟でモジュール式のシステムが導入される。予測モデリングは、企業全体におけるモデルの構築と展開を加速・拡張・自動化・民主化するのに役立つ。
ModelOpsにより、ユーザーはサードパーティ製モデルを適用したり、独自のモデルやアルゴリズムをAI/MLモデルライフサイクル管理プラットフォームに導入できます。ファブデータや上流テストポイントデータに基づくテスト結果を予測し、任意の工程でビンオーバーライドを提案、外れ値や異常ダイを検出、ウェーハマップ上の空間的欠陥パターンを分類できます。メンテナンスイベントの予測、仮想計測などの異常な機械動作やプロセスの検出、欠陥画像の分類が可能です。 ファブおよびサプライチェーンにおいては、供給と需要のバランスを取りながらスループットを最大化できます。
モデルはオフラインまたはオンラインでエッジに展開され、リアルタイムアクションの実行を駆動できます。アクションは、テストコスト削減のための潜在的なダイ故障の早期識別や自動アラートの送信から、適応型テスト／予測的バーンインのための機械学習の活用（ダイがテストをスキップできるほど良好か判断するため）まで多岐にわたります。
PDF SolutionsのModelOpsは、半導体業界におけるAI予測モデリング、異常検知、分類、最適化のためのインフラストラクチャソリューションとして、半導体製造フローにおける機械学習モデルのライフサイクル管理を体系的に実現します。これにより、概念実証モデルからスケーラブルな実稼働ソリューションへの移行が促進され、予測メンテナンスや歩留まり最適化など様々なアプリケーションにAIモデルを効率的に展開することが可能となります。これらのモデルの結果は、製造プロセス全体にわたる実世界のアクションを推進します。
PDF SolutionsのModelOpsソリューションは、スケーラビリティの実現、意思決定の強化、複雑な環境向けのカスタマイズされたソリューションの提供を通じて、半導体製造特有の課題に対処するだけでなく、大きなビジネス価値を創出します。その価値は、意思決定の向上、業務の俊敏性向上、チーム間の連携促進にこそあります。製造プロセスへのAI予測モデリングの統合により、設備故障の予測精度が向上し、生産スケジュールが最適化され、最終的には歩留まりと収益性の向上につながります。
業界が進化を続ける中、AIを効果的に活用し、急速に変化する市場で競争優位性を維持しようとする組織にとって、ModelOpsの導入は極めて重要となる。
ModelOpsについて学ぶには、2024年PDF Solutions AIエグゼクティブカンファレンスで実施された、ソリューションの詳細なデモンストレーションとテストへの応用に関する動画をご覧いただけます。
2024年PDF Solutions AIエグゼクティブカンファレンスのプレゼンテーションと動画はこちらからご覧いただけます。