よくある質問: AI/MLテクノロジー

Ｑ: AIとMLとは何の略で、どのように違うのですか？

A: AIは「人工知能（Artificial Intelligence）」、MLは「機械学習（Machine Learning）」の略です。人工知能（AI）は、コンピューターが人間の思考や作業を模倣する能力を指します。機械学習（ML）はAIの一分野であり、アルゴリズムを用いてデータから学習し、パターンを見つけて意思決定に応用します。どちらも半導体製造における自動化を実現するために不可欠な技術です。
A: 半導体メーカーは、AIとMLの先進的かつ知的なアルゴリズムを活用して、品質、生産性、サプライチェーンの課題を解決しています。
A: 半導体業界では、自動化された製造プロセスにより、ロット管理、工程、スケジューリング、配送などの複数の工場システムを統合し、データとコミュニケーションの精度と品質を向上させています。
A: 自動化された製造ソリューションは、生産性と品質を向上させ、全体的なコストを削減することができます。その方法の一例として、工場内または複数拠点間での協業の強化、装置の状態に関する正確な洞察によるツール管理の改善、リアルタイムデータを活用したスケジューリングの最適化などがあります。
A: 製造シミュレーションソフトウェアは、製造プロセスに変更を加える前に、その影響を予測することができます。これにより、実装前に潜在的な問題を特定し、最適な解決策を見つけることが可能になります。
A: シミュレーションソフトウェアは、さまざまなシナリオをモデル化し、AIのトレーニングに使用する合成データを生成することができます。豊富なデータセットでトレーニングされたモデルは、より堅牢で柔軟性されます。Historyデータではほとんど発生しないエッジケースや多様なシナリオを評価することで、モデルの汎化能力が向上し、全体的な精度が向上します。

A: はい、シミュレーションは、AI導入時のデータ収集の課題を克服する手段となります。
シミュレーションにより、数年分に相当する豊富なデータセットでモデルをトレーニングすることができ、予測精度が向上します。

また、実際の生産環境ではなくシミュレーション環境で、ロットの遅延予測に必要なディスパッチやスケジューリングパラメータの変更をテスト・検証することが可能なため運用効率の向上が可能になります。

さらに、MLモデルと既存のディスパッチルールやスケジューリングモデルを比較し、KPI（主要業績評価指標）の違いを明らかにすることもできます。