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著者：マイク・ジャンファニャ
主なポイント
- SEMICON Westは10月7日から9日までアリゾナ州フェニックスで開催され、半導体エコシステム内での連携に焦点を当てた。
- PDFソリューションズの最高経営責任者（CEO）であるジョン・キバリアンは、半導体業界におけるAI駆動型コラボレーションモデルの必要性を強調する基調講演を行った。
- PDF Solutionsは、分析プロセスの自動化とサプライチェーン全体でのリアルタイムなデータ駆動型意思決定を実現することで、半導体分野の協業に革新をもたらすことを目指しています。
SEMICON Westは10月7日から9日にかけてアリゾナ州フェニックスで開催されました。この主要イベントは、半導体エコシステムの最大の機会と課題に取り組むため、驚くほど多様なグローバルな電子部品サプライチェーンを一堂に集めます。今年のイベントのキャッチフレーズは：
共に強くなる — 人材・技術・貿易における持続可能な未来の構築——半導体業界が直面する主要な課題と機会への取り組みにおいて、協働へのコミットメントを強調する。本イベントの参加者の一人は、半導体業界全体でのグローバルな協働の基盤となるアプローチと技術を提示した。PDF SolutionsがSEMICON Westの舞台で、半導体協働の革命を呼びかけた手法を見ていこう。
展示会におけるPDFソリューション
PDFはSEMICON Westにおいて、製品デモ、ブースでの日替わりプレゼンテーション、およびSEMICON Westプログラム内での講演を通じて、業界を変革する技術を強調しました。PDFブースの来場者は、半導体製造用チャンバー装置の仮想現実モデルと、PDFのEquipmentTwinソリューションとの連携を体験しました。その他のデモでは、半導体産業の未来を形作る最新製品が紹介されました。
協働を促進するための基調講演
PDFソリューションズのCEO、ジョン・キバリアンはSEMICON Westにおいて重要な基調講演を行った。その講演のタイトルは 半導体協業の革新：AI駆動型産業プラットフォームの台頭。
ジョンは、半導体産業がイノベーションによって発展し、この取り組みは協業によって推進されていると指摘した。しかし、この協業の性質は変化しつつある。3Dおよびハイブリッドパッケージングへの技術トレンドの拡大は、より大規模で複雑なグローバルサプライチェーンを生み出している。彼は、あらゆるレベルでAIを活用して業務効率を推進する能力が必要だと説明した。
ジョンは主張を補強するため、いくつかの図表を用いた。まず、現在のモデルがもたらす協業の性質を説明した。それは主に反応的であり、下図のように比較的少量のデータを共有する単純な直線的な引き継ぎを用いている。
彼はさらに、3Dなどの技術がコラボレーションモデルにもたらす大きな変化について指摘した。それらの推進要因の一部は、以下の図にまとめられている。
彼は、必要なのはこの投稿の上部に図示されているような、AI駆動型の新たなコラボレーションモデルだと説明した。企業内およびグローバルサプライチェーン全体で必要となる協働について詳細に述べた。サプライチェーン全体で求められる協働の多様な側面は、以下の図に示されている。
ジョンはその後、業界全体でAI駆動型コラボレーションを実現するために必要なプラットフォームを構築する上で不可欠な基盤となる要素、すなわち基礎的能力を抽出した：
- 安全なデータ基盤
- 自動化されたオーケストレーション
- AIエージェント
PDFソリューションズは既にグローバルな共同作業を可能にする安全なデータインフラを構築済みだと彼は説明した。その名称はsecureWISE™であり、300以上の製造拠点を接続し、ファブとOEM間のエクサバイト規模のデータを管理している。100社以上のOEMが接続されており、システムはISO:27001に準拠している。彼は20年以上にわたりセキュリティ侵害がゼロであると報告した。非常に印象的な統計である。
ジョンは続いて、secureWISEが半導体業界向けに提供するセキュアなリモート接続について説明した。採用技術には、プライベートネットワークを横断するエンドツーエンドのセキュアアクセス、セキュアな装置ソフトウェア更新のためのウイルススキャン、リモート制御と最適化のための細分化されたユーザー権限が含まれる。このセキュアなリモート接続データインフラにより、装置OEMメーカーはソフトウェアアップグレードを遠隔実行し、収集したデータを活用してAIベースの付加価値装置最適化サービスを提供できる。 製造工場のオペレーターにとって、secureWISEで装置を接続することは、工場の稼働時間を増加させ、運用効率を向上させます。
セキュアなグローバルデータインフラストラクチャは、サプライチェーン全体でデータを調整・抽象化し意思決定を加速させる自動化されたオーケストレーションに依存したグローバルコラボレーションを実行するための基盤です。これは以下の方法で実現されます：
- 実用的な詳細な製造データを活用してビジネス上の意思決定を推進する
- 企業内および企業間のビジネスプロセスの自動化
- AIエージェントの展開とオーケストレーションによる意思決定の自動化と加速
このアプローチにより、複数のアプリケーションや組織から得られるよりタイムリーで正確なデータを活用し、ビジネス上の意思決定を大幅に迅速化できます。
例としては：
- 製品原価計算：実際の資源消費量に基づく正確かつ最新の原価計算情報
- 注文状況：注文状況と収量のリアルタイム更新
- 品質：リスクのある材料の迅速な特定と分離
- テストフロー：自動化されたテストフロー管理
- WIP：サプライチェーン全体におけるリアルタイムWIP追跡と管理
ほとんどの製造組織では、収集された製造データのうち実際に分析に活用されるのはごく一部に過ぎない。PDF Solutionsの推定によれば、製造データのうち有意義な分析に活用されるのはせいぜい5%である。AIの活用を最大限に拡大・拡張するためには、半導体企業は多くの分析プロセスを自動化すると同時に、このAI実行に対する人間のガバナンスを可能にする必要がある。この取り組みの主な要素は以下の通りである：
- データ品質の徹底：人間が基準を定義し、AIがデータ品質を実現する
- 人間が協働ルールを設定する：協働の原則、データ共有、セキュリティ境界を定義するため
- AIは大規模に実行する：その境界内で自律的に動作し、複雑で大量のタスクを処理する
- クロス組織ガバナンス：ファブがベンダーアクセスとデータプロトコルを定義し、AIが日々の実行を管理する
ジョンが提示した具体例として、ガイド付き分析が挙げられる。これは100%のデータを100%の時間で分析し、最大90%の分析を自動化するプロセスである。彼はさらに、データタイプのシームレスな統合がどのように実現されるかを説明した。 例えば：ハードビン、ソフトビン、パラメトリック、PCM、テストツール、時間当たり生産量（UPH）など。このプロセスはAI/MLを活用した診断技術を用いた課題ベースのフローを実現し、数秒でデータ可視化を可能にします。
ジョンはさらに、AIエージェントによって実現される多くの価値ある高影響力の機能について説明した。具体的には以下の通りである：
- 将来の検査結果を予測する検査により、検査費用を最も注意が必要なユニットに充てられるようにする
- 予測バーンインにより、どのバーンインが合格するかを見極め、高コストで不要なバーンイン実行を排除する
- 予測的ビンニングによるテスト失敗予測 – 早期の失敗発見で時間とコストを節約
ジョンは、業界がこの分野での取り組みを強化するよう呼びかけるとともに、包括的な協業ビジョンを提示して話を締めくくった。ジョンが示したビジョンは、世界的な半導体イノベーションのさらなる発展への道筋を示すものであり、以下に要約する。
