プロセス制御向けAIアプリケーションの進化
スピーカー：ジョン・ホルト、PDFソリューションズ
要約：
AIとは、論理、条件分岐ルール、決定木、機械学習、深層学習、生成AI技術などを用いて、コンピュータが人間の知能を模倣することを可能にするあらゆる技術を指す。過去25年以上にわたり、半導体製造分野ではプロセス制御や製造ばらつきの低減（SPC、APC、R2R、RTD、OCAPSなど）を目的としたAIアプリケーションの導入が成功裏に進められてきた。
本論文では、半導体製造における全レベルでのプロセス制御を強化し、投資利益率（ROI）を最大化するために、現代的なAI、エージェント、デジタルツインを活用してスマート製造および企業レベルの制御システムに組み込まれている、それらのアプリケーション、アプリケーション実装に必要なコンポーネント、新規および将来の機能について説明する。
半導体メーカーと装置OEMは、ばらつきの低減、コスト削減、歩留まり向上に効果的な多様なAIおよび機械学習ソリューションを構築してきた。しかし、特定の課題解決に特化したAIツールや、特定の装置メーカーのツールでしか利用できないものが多数存在する。 本アプローチの革新性は、汎用AI大規模言語モデル（GenAI LLM）を活用し、LLMと対話型エージェント型AIエージェントを通じて各AIモデルの出力結果を連携させる点にある。このソリューションは、知的財産保護やセキュリティ上の懸念の多くを解決するとともに、情報・結果の共有を可能にし、これらのAIサイロ間で強化学習を実行することで、継続的な学習・フィードバック・制御を実現する。
結果として、この先進的なAIシステムは、製造データやその他のサプライチェーンデータをデジタルツイン上で効果的に統合し、専門家の知見を活用してモデルを「学習」させることで、最小限の人為的介入で迅速な意思決定と高度な制御システムを実現できることが示された。これにより、エンジニアリング効率が50%以上向上、MTTR（平均修復時間）が10%以上短縮、工場全体の効率（OFE/OEE）が向上した。
キーワード：プロセス 制御、AI/機械学習、エージェント型AI、総合設備効率（OEE）
今すぐプレゼンテーションをダウンロード！
本情報をダウンロードすることにより、PDF Solutions, Inc.が、本情報に記載された私の情報を、製品やサービスに関する連絡に使用することを承諾します。これは、以前にそのような連絡の配信停止を申し出た場合でも適用されます。当社のプライバシー慣行およびお客様のプライバシー保護への取り組みに関する詳細は、当社のプライバシーポリシーをご確認ください。