プロセスインフォマティクスの導入効果
膨大なセンサーデータを駆使し、3週間の不良要因解析を1日へ短縮
高温材料成形プロセスに焼結プロセスがあります。焼結プロセスでは、数百にも及ぶ膨大なセンサーでデータ取得が行われていました。その膨大なセンサーデータを解析する手法を開発し、従来3週間掛かっていた不良要因解析を1日で実現できる仕組みを構築しました。期間は4ヶ月でした。
1回の製造に1ヶ月かかる無機材料製造中の大幅なエネルギー効率改善
１回の製造に１ヶ月を要する材料製造プロセスに対して、加熱に要する投入エネルギー効率を最大化することを目指して、製造条件を最適化した事例です。２回目の実験で省エネなプロセスでありながら品質は従来に劣らない製品を得ることができました。期間は約3ヶ月でした。
自動車用セラミック製品の評価期間を10分の１に短縮
自動車排ガス浄化用のセラミック製品は高温な排ガス環境下で使用されるため、高い信頼性と耐久性が求められます。信頼性評価をシミュレーションで再現し、さらに深層学習によるサロゲートモデルで高速化することで、従来1~2週間を要した評価期間を最短1日まで短縮されました。
難加工材料GaNの加工一貫最適化に向けた第一歩 〜1工程削減〜
窒化ガリウム(GaN)は硬くて脆い結晶材料のため、加工難易度が非常に高く、GaNウェハに占める加工費の低減が求められています。研削工程を最適化したところ、研削工程の段階で高い平坦性を実現したため、後続の１工程を削減できました。期間は約3ヶ月でした。
AIが発見した非対称的なノズル設計で従来比３倍の結晶成長速度
ガス流れと温度場のシミュレーションを深層学習で2万倍高速化し、1億通りの条件を仮想スクリーニングしたところ、結晶成長速度が従来比で３倍となる原料ノズル設計を発見しました。期間は約6ヶ月でした。
CMOSイメージセンサーのノイズ特性70%改善事例
仮想空間上に構築したデジタルツインを接続して高速に最適化するプロセス全体最適化プラットフォーム「メタファクトリー」を用いてSiウェーハ製造からCMOSイメージセンサー（CIS）製造まで合計30工程を一気通貫で最適化し、実ラインでの試作にて従来品比 約70％のノイズ特性改善に成功しました。
