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目視判断をノーコードでDXする ― HORUS AI

ホルスAI

活用例

HORUS AIで源流管理/現場改善サイクルを高速でまわして全数検査を実現

HORUS AIで源流管理

半導体ウエハイメージHORUS AIによるAI化は、全数検査、リアルタイム化、分類の精緻化といった現場改善サイクルを高速でまわすことを可能にします。
例として、半導体製造工程のイメージでご説明します。
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現場でPDCAサイクルを高速で廻すことが重要

半導体製造工場においては、ウェハーにプリントパターンを焼き付け、それをレーザーで溶かし、水で流す…というプロセスを繰り返しています。

現場でPDCAサイクルを廻すことが重要です

現場改善サイクルの「全数化」「リアルタイム化」「分類精緻化」

仮に、検査装置による抜き取り(サンプリング)検査で、「水むら」不良が出た場合、「洗浄工程に不良があるに違いない」ということで、洗浄工程に対策を施すまでは、製造ライン全体を停止させなくてはなりません。源流工程と不良の紐づけをしたうえで、源流管理をしているという工程があります。

半導体の検査はサンプリング検査が主流ですが、自動車や人体などでも半導体が使われるようになってきているため、サンプリング検査ではなく全数検査への要求が高まっています。

しかし現状の目視による検査では処理能力に限界があり、これがボトルネックになってしまうという課題を抱えています。

現場でPDCAサイクルをまわすことが重要

【現場でPDCAサイクルをまわすことが重要です】

HORUS AIによるAI化なら、人の25倍以上という高速処理で全数検査が実現でき、しかも現場の人間だけで、PDCAサイクルの改善プロセスをグルグルと回すことができます。
圧倒的スピードで全数検査も実現

HORUS AIを活用した「PDCAサイクル」の流れ
PLAN:どのような判断を行うかの計画…サンプル収集(データ収集)、アノテーションしAI学習

DO:学習したデータで運用を実施…OK/NGの基準も変えられるから、狙った不良品を見つけやすい。

CHACK:判定結果を評価。再学習、追加学習し、検証

ACTION:運用中、編入基準を充たした重みを運用モードに編入し、選択肢として選べるようにする。

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サンプリング検査における現状の問題点

仮にサンプリング検査で不良が見つかったのに製造を進めてしまうと、最終的に製造したものがすべてロスになってしまうリスクが避けられません。このリスクを回避するには、不良が出たら製造スピードを落とすか、製造を止めるしかありませんでした。

HORUS AIによるAI化で全数検査が実現すれば、不良品をここに特定でき、かつ全体の品質はどんどんが上がっていきます。源流管理のところにAIを活用することは、非常に有効であると言えます。

例えば半導体の製造は、一定のプロセスの繰返しです。 半導体製造の歩留まりを高めるためには、工程での不良を早期に発見し、フィードバックすることが欠かせません。

過程を、もう少し詳しく見て行きましょう。
半導体の製造では、検査装置を使って以下のように検査を行っています。

「原因工程~不良姿」の整理と、人が行っている部分の特定

①抜き取り検査(サンプリング)
②検査装置で検査
③検査結果の画像をモニター表示
人による再判定、分類作業
原因工程へのフィードバック
※ 前提…『原因工程~不良姿』 ひもづき整理

上記のように、④、⑤の部分を人が行っていますが、ここで以下のような課題が発生しています。

◆現状の課題
・人が分類するのに時間がかかる。
・サンプリング検査になっている(全数検査ができない)。
・製造を進めていた仕掛品が全てロスになる。
・現状のままロス率を下げるには、製造プロセスの速度を落とすしかない。

源流管理にAIを活用すれば、全数検査を実現し品質向上へ

これを解決できるのが、HORUS AIによる源流管理です。AIによる高速で正確な検査で不良をリアルタイム分類し、不良原因工程に直ちに対策を実施でき、全数検査で歩留り向上の効果も望めます。

半導体検査を例に:現状の問題点と解決策


HORUS AIで行う源流管理について、ご質問やご相談、資料のご請求を承ります。お気軽にお問い合わせください。
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