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Sam: こんにちは、当ポッドキャストへようこそ。ホストのSam Duchschererです。今日は、アプライド・マテリアルズのMES戦略ディレクターであるDan Meierさんをお迎えしています。Dan、ようこそ。
Dan: ありがとう、Sam。出演できて光栄です。
Sam: Dan、あなたはこのポッドキャストの3人目のゲストですが、正直に言うと、事前にあなたのことを少し調べておきました。主に、アプライド・スマート・ファクトリーのウェブサイトに掲載されているあなたのブログのことを指していますね。あるブログ記事では、MESが「デジタル化された紙」から始まり、現在では工場内のさまざまなシステムをつなぐバックボーンへと進化した歴史について語られていました。そこで、最初の質問ですが、その進化において最大の転換点は何だったとお考えですか？
Dan: 興味深い質問ですね。MESの歴史は、ご存知の通り実に非常に奥深く、そのルーツは遥か昔に遡ります。しかし、最初の転換点となったのは、2つ挙げますが、まずは「再現性」です。つまり、プロセスフローを定義し、それが書面や紙媒体であっても、あるいは口頭で一貫した方法で伝えられるものであっても、基本的に同じことを繰り返し実行できることです。物事のやり方を定義し、それを繰り返し同じように実行できる能力こそが、始まりでした。
2つ目の大きな転換点、おそらく「再現性」以上に重要なものだったのは、その再現性を自動化できる能力、つまり再現性を加速させる能力です。つまり、何かを繰り返し、同じ方法で何度も実行できるなら、それをより速く、より少ないリソースで、より短い期間で実行できる能力——これらすべてが、MESの進化の中に集約されているのです。
Sam: そうですね、あなたの記事で、統合が鍵であり、実は最も難しい部分でもあると読みました。では、それは再現性や自動化とどのように関連しているのでしょうか？
Dan: 統合は本当に、本当に重要だと思います。私は長年、工場のオペレーションマネージャーを務めてきました。ですから、日々の業務においてMESやMES間の連携が製造チームにどのような影響を与えるかを考える時、私はMESが抱えるあらゆる「可動部分」という視点から捉えています。思い出してみてください――確か20年ほど前のことですが――Microsoft Officeは最初からMicrosoft Officeという形ではなかったのです。当時はそれぞれが独立したアプリケーションに過ぎませんでした。ワードプロセッサや表計算ソフトがあり、それらを併用することはできましたが、見た目も操作感もそれぞれ少し異なっていました。ある時点で、マイクロソフトはそれらをOfficeスイートに統合し、進化させました。その結果、例えばツールバーでフォントサイズを変更した際、Microsoft Office内のどのシステムやアプリケーションを使用しているかに関わらず、同じように表示されるようになったのです。操作感も同じです。動作も全く同じです。ですから私にとって、製造ソフトウェアを考える際の究極の目標は、すべてのシステムが同じように連携し、認知的負荷を軽減し、トレーニング時間を短縮し、現場の製造担当者があるシステムで何かを行えば、別のシステムでも同じように動作することを確実にできるような状態にすることです。
この話の第二のポイントは、まさにデータ、つまりシステム間で論理的に流れるデータについてです。ここで、先ほどのマイクロソフトの例に戻りましょう。かつてのWordとExcelは、まったく別のアプリケーションであり、両者の間で情報をやり取りすることは必ずしもできませんでした。しかし、今日では、例えばExcelのワークシートをPowerPointに埋め込んだり、PowerPoint全体をWordに埋め込んだりすることが可能です。つまり、当社の製造ソフトウェアにおけるMESにおいて、システム間でデータが流れるようにすること（例えば、MESデータがスケジューリングやディスパッチングシステムへ流れ込むこと、あるいはMES情報がSPCシステムや製品品質管理システムへ流れ込むことなど）、このシステム間の論理的な流れこそが、本当に、本当に重要だと考えています。私にとって、それこそが優れた統合なのです。これこそが、製造チームが工場現場の日常業務において求めているものです。製造プロセス全体にわたり、真のメリットをもたらすのです。
Sam: そうですね、生産性と品質というテーマをこの議論に取り入れ、それをMESと結びつけた点がとても素晴らしかったと思います。いくつか例を挙げていただきましたが、MESがこれら2つの分野で直接的な成果を上げていると、他に何か見られる事例はありますか?
Dan: ああ、その話が出てきて興味深いですね。実は今日、ちょうどそのことについて考えていたところです。私がMESに感じるメリット、つまり毎日仕事に行く原動力となっている要素は、製造プロセスの両極端にある分野に本当に役立っているんです。
私たちが主に携わっている分野は、大量生産を行う製造施設における完全自動化に関するものです。つまり、現場の人員が減り、行動面、データ面、運用面において工場全体で一貫性が高まるということです。こうしたシステムをすべて構築できるのは非常に興味深いことです。なぜなら、何かを自動化しようと考える際、実際に自動化を稼働させ始めると、以前は想定していなかった「例外ケース」や「境界条件」といった問題に直面するからです。したがって、自動化の観点から私たちがしなければならないのは、そうした境界条件をすべて洗い出し、解決策を見出すことです。そうして初めて、完全自動化を単なるパワーポイント上で格好良く見えるだけの「お洒落な言葉」ではなく、現実のものにすることができるのです。
私にとって、完全自動化という方向性を推し進めることは、本当にワクワクするものです。しかし、その裏側として、こうした大規模な工場の機能を、より小規模な工場にもどう導入できるかという点もあります。現在私たちが取り組んでいることの一つは、ユーザーインターフェースの大幅な改善です。例えば、プロセスフローを（おそらく「視覚的」と言えるような）方法で定義できるようにしたいと考えています。単にデータの表や、プロセスステップの静的なリストといった形式ではなく、人々が現在慣れ親しんでいる方法、つまり他の分野で日常的に行われているような、よりグラフィカルな方法で作業できるようにしたいのです。素晴らしいですね。それは大規模な工場ではうまく機能しますが、そうした機能を小規模な工場にも普及させることは、本当に非常に重要だと思います。
Sam: そうですね、百聞は一見に如かずです。プロセスの流れが視覚的に示されているこの例、とても気に入りました。でも、その全体像の中で、AIはどこに位置づけられるのでしょうか？大規模な工場の機能から小規模な工場に至るまで、どう捉えていますか？
Dan: うーん、AIというのは興味深いですね。これには実に多くの側面があります。少し脱線しますが、私たちがMESをどのように定義しているか、そして一般的に企業がMESをどう定義しているかについてお話ししたいので、興味深い話題です。私たちの製品群の中では、MESの範囲をかなり狭く捉える傾向があります。プロセスフローを定義したり、ロットを定義したり、そのプロセスフローを通じてロットを追跡したりできます。MESの本質は、だいたいそれくらいに尽ます。しかし、他のシステムとのインターフェイスはたくさんあります。
SmartFactory製品群の中には、生産性向上アプリケーションも含まれていることはご存知の通りです。例えば、スケジューリングやディスパッチングシステムなどがこれに該当します。また、製品品質管理アプリケーションもあり、SPC（統計的工程管理）やFD（異常検知）などが該当します。これらは実際のデータに近い場所で動作するシステムですが、データが工場全体をどのように流れるかという点とは必ずしも深く関わっているわけではありません。MESが工場内を流れるロットを水平方向に処理するのに対し、これらは垂直方向の処理だと考えてください。しかし、それはMESが他のすべてのシステムとインターフェースを持つ必要があることを意味します。例えば、ウェハーファブでサンプリング計画を策定する場合、すべてのロットをすべての計測工程に通すわけではありません。すべてのロットを測定しなくても、統計的に有意な信頼性を持って良好な製品品質を確保できる統計的サンプリング計画を作成できるのですから、すべてのロットを測定するのはあまり意味がありませんよね？
では、それがどこで出てくるのでしょうか？通常、MESには「この特定の測定工程については、ロットの20％を実行し、残りの80％はその工程を行わない」といった設定項目があります。この設定には、生産ペースや工場内のロット数、プロセス実行時間などに基づいて適切な割合を決定するための多くの分析が伴います。しかし、これは静的な設定です。では、製造条件が変わったらどうなるでしょうか？ 戻って手動で設定を更新しなければなりません。私としては、ファブの状況を監視し、MESから送られてくるデータを分析する製品品質システムや生産性システムにAIを導入し、 SPCやディスパッチからのデータも併せて分析し、サンプリング率の調整方法を自動的に決定してMESにフィードバックし、MESがサンプリングが必要なロット数をリアルタイムで更新できるようにする方が、はるかに理にかなっていると思います。
これは、MESが実際にアクションのためのインターフェースを提供している数ある例の一つに過ぎませんが、その背後にあるAIは、全く異なるドメインやデータセットに基づいて、別の場所で処理される必要があるのです。
Sam: その例は、いわば「ヒューマン・イン・ザ・ループ」の初期段階のようなものだとお考えですか……つまり、サンプル計画がMESに送信され、そこで最初に承認または却下されるような形でしょうか？
Dan: その通りです。「ヒューマン・イン・ザ・ループ」という表現、とても気に入っています。私たちは、どのシステムに対しても信頼を築かなければなりません。かつてのMESの歴史を振り返ると、決まったプロセスフローがあり、それを誰かに引き継ぐと、その人は自分で理解し、これが正しいことだと確信を持てなければなりませんでした。最終的には期待通りの結果が得られるという確信です。プロセスステップの柔軟性はそれほど高くなかったとしても、作業の効率は向上するはずでした。
つまり、それと同じことなのです。これは新しい技術であり、新たな期待でもあります。自動化の観点から本格的に運用を開始するには、時間をかけてこの新しいシステムに対する信頼を築いていかなければなりません。実際、製品品質や高度なプロセス制御、いわゆる「ランツーラン（R2R）制御」能力といった面では、すでにその取り組みは始まっています。計測情報を自動的に活用し、フィードバックによってプロセスレシピをほぼリアルタイムで調整する仕組みがすでに機能しており、これは氷山の一角に過ぎません。私たちはすでにその一角を通り越して、水面下に広がるAIとファブプロセスの最適化による可能性の広大な世界へと足を踏み入れているのです。
Sam: では、AIとMESを自然に結びつけるのがデジタルツインですよね？ あなたの視点から見て、デジタルツインがMESにとって真に有用になるのはどのような場面だとお考えですか？
Dan: デジタルツインを単なる「もう一つのレポート」として捉えるのは非常に興味深い視点です。今日の工場では膨大な数のレポートが使用されていますが、それらはどうしてもサイロ化しがちです。拡散レポート、生産レポート、設備エンジニアリングレポートなど、それぞれが別々に存在しています。そして通常、レポートを確認する担当者は、自分の担当領域のレポートしか見ない傾向があります。
しかし、デジタルツインは単なるレポートではありません。もしデジタルツインを、あたかも私が工場の天井に立って工場全体を見渡しているかのような、工場フロアの仮想的な表現という観点から捉えるなら、工場全体を把握することができます。そして、デジタルツインは、それが物理的な表現であれ、単にデータの表現であれ、仮想的にそのような情報を提供できるものでなければなりません。これは統合の問題ではなく、実装の問題だということはご存知でしょう。様々なシナリオが考えられますが、重要なのは、かつてサイロ化されたダッシュボードに分散していた基盤データをすべて取り込み、サイロの枠を超えて探索できる機能と統合し始められるという点です。
自分の担当領域内で何かを発見した際、その領域の外に出なければならないことはどれほど頻繁にあるでしょうか？ファブ環境では、フォトリソグラフィとエッチングの間に常に自然な緊張関係があることはご存知でしょう。フォトリソグラフィ担当者は「ああ、これはエッチングの問題だ」と言い、エッチング担当者は「ああ、これはフォトリソグラフィの問題だ」と言います。しかし、お互いのデータを見ることができて、「さて、ここで実際に何が起きているのか？」と突き止められるとしたらどうでしょうか。もしかしたら、どちらの問題でもないのかもしれません。CMPの問題かもしれないし、拡散の問題かもしれません。つまり、自分の担当領域（サイロ）を超えて調査を行い、限られたデータに基づいた初期の判断を避けられるようにするためには、デジタルツインが非常に役立つと思います。
デジタルツインのもう一つの素晴らしい点は、データに対して質問ができるようになることだと思います。もし「サイクルタイムの傾向は？」「歩留まりの推移は？」といった質問を、自然な言葉で投げかけることができるなら、それは本当に、本当に非常に役立つことだと思います。
従来は、IT部門に新しいレポートやダッシュボード（その類のもの）を作成してもらう必要がありました。ご存知の通り、新しいレポートが完成するまでにはかなり長い時間がかかりますし、完成しても、依頼したプロセスエンジニアが求めていたものがすべて反映されているとは限りません。つまり、そうした反復的なサイクルは仕方ありませんが、時間がかかりすぎます。では、単に質問を投げかけるだけで済むとしたらどうでしょうか？新しいダッシュボードを作成するのに数週間かかる代わりに、数分で質問を入力し、回答を確認し、さらに追問を入力したり質問したりすることで、求めている結果にたどり着けるのです。
この件に関して、将来的に実現するであろう、そして私にとって本当にワクワクするもう一つの点は、自律型AIを会話に組み込むことです。「サイクルタイムの傾向はどうなっている？」と尋ねられるのは素晴らしいですが、それ以上に、「なぜサイクルタイムが上昇傾向にあるのか？」「なぜ歩留まりが低下傾向にあるのか？」と問いかけることができるようになるというアイデアに、私は心躍らせます。繰り返しになりますが、工場全体でデータが統合されているからこそ、AIが単にトレンドを検知して提示するだけでなく、すべてのデータを分析し、「ファブであの現象が起きているから、これが起きているんだ」と説明し始められるようになるのです。これは本当に重要だと思います。
数ヶ月前、ある顧客先を訪問した際、現場に入る前にこう尋ねられました。「ねえ、最近AIで何をしているのか教えてくれる？」と尋ねてきました。会議でAIの話になりかけた時、生産マネージャーが話を遮り、こう言いました。「実は、私にはAIなんていらないんだ。『A-Why（なぜ）』が必要なんだ。なぜこういうことが起きているのか？なぜサイクルタイムが悪化しているのか？なぜ歩留まりが悪化しているのか？」
私にとって、それがまさに私たちの環境でAIを活用して実現したいことの真髄だと思います。つまり、あらゆる情報を統合し、AIがトレンドを分析するだけでなく、その背後にある「理由」を提示し、さらに予測の観点から、それに対してどう対応すべきかを提案してくれるようにすることです。
Sam: 先ほどのお話しは、統合が鍵であり、実は最も難しい部分だという、あなたの主要な主張の一つに立ち返るものだったと思います。AIの事例を挙げておられるのですが、一つ気になっていることがあります。AIは、その物理的な統合の側面を支援すると思いますか？
Dan: そうですね、これは実に興味深い点です。なぜなら、人々はこうしたことをすべて「イベント」のように捉えていると思うからです。つまり、「製品を手に入れ、購入し、設置すれば、あっという間に魔法の杖が手に入る」という期待です。しかし、現在の技術水準（AIやデジタルツインなどの技術は極めて急速に進化していますが）では、工場内でそれらを最適な形で統合するには、実際のプロセスが必要なのです。
現在、当社のSmartFactory製品群には、私が「ポイントソリューション」と呼ぶAIソリューションが数多くあります。つまり、プロセスフローを最適化し、SPCチャートを再び中心に収めるために、ラン・トゥ・ラン制御を最適化しています。また、サイクルタイムの最適化も行っています。実際のファブ状況に基づいて、ロットの完了時期などを予測することも可能です。つまり、これらは局所的な領域を最適化するポイントソリューションです。しかし、ポイントソリューションを最適化しても、必ずしもファブ全体の生産性が最適化されるわけではありません。
そこで、これらのポイントソリューションを進化させていく中で、将来的にはAIオーケストレーションエンジンを導入すべきだと考えています。これは、多種多様なAIポイントソリューションを横断的に調整し、ファブ全体にわたるオーケストレーション、つまりファブ全体の最適化を実現するものです。その最適化ツールは、次のように判断するでしょう。「よし、この領域の最適化に注力すべきだが、この別の領域の最適化には注力しない。なぜなら、それはファブの生産性を向上させず、品質も向上させないからだ。」といった判断を下せるようなものです。そして、そうしたソリューションを創り出すには、時間と経験、そして膨大なデータが必要となります。一朝一夕に実現できるものではありません。
Sam: ええ、あなたが描いてくれたその包括的なビジョンには、間違いなくワクワクさせられますよ。私たちが素晴らしい取り組みをしていることも分かっていますし。もし別のポッドキャストがあれば、あと1時間でもお話しできそうですが、まあ……
Dan: そうですね、あなたのAI関連の活動についてインタビューするポッドキャストをやったら面白そうですね。
Sam: ええ、では、話題を変えて、ポッドキャストで私が一番好きなコーナーに移りましょう。実は「ライトニングラウンド」ってやつで、短い質問に即答するだけなんです。頭に浮かんだことをそのまま答えてください。よろしいですか？ 私はポッドキャストをこうやって締めくくるのが好きなんです。
Dan: 怖いです。
Sam: では、最初の質問です。このポッドキャストを聴いているファブ（製造工場）のリーダーの方々へ、MESを刷新する際、無理にすべてを一気に変えようとせず、現実的なステップとしてどのような対策が考えられますか？
Dan: そうですね、それは素晴らしい質問です。MESの変更についてですが、すでにMESを導入している場合、新しいシステムへの切り替えには数年かかることもあります。工場にとっては多大な時間とリスクを伴う作業となります。ですから、既存のMES内で運用されているプロセスを体系化することこそが、やはり「大掛かりな改革」をせずに実現できる重要な施策の一つだと思います。単に各工程が正しいかを確認し、その工程における例外処理を明確に定義しておくことです。例えば、計測工程があるとします。計測結果が良好だった場合はどうなりますか？通常、そのようなケースには適切に対処できます。しかし、計測結果が不良だった場合はどうでしょうか？再加工すべきか？廃棄すべきか？こうした条件やルールを明確に定義しておくことで、夜中や週末に工場内で主観的な判断が下されることを防げます。全員が同じ方法で同じことを行うようになるのです。私にとって、それこそがより良い方法だと思います。結局のところ、基本に立ち返り、MES内で全てが正式に定義され、処理方法が明確になっていることを確認することです。
Sam: いい答えですね。2つ目の質問ですが、一度手に入れたら絶対に手放したくないMESの機能は何ですか？
Dan: もし手に入れることができれば、絶対に手放したくない機能はいくつか思い浮かびます。でも、それこそが製品ロードマップの役割ですよね？その段階に到達するために、私にとって、レポート機能は、今持っているものの中で絶対に手放したくない機能の一つだと思います。工場内で何が起きているかを確認できること、単に設備の状態を見るだけでも、歩留まりの傾向を見るだけでも、サイクルタイムの傾向を見るだけでも、工場全体の状況を把握できるような、そうしたハイレベルなレポート機能こそが、私にとっては、無人島に持っていくならこれだと思えるものです。
Sam: よし、最後の一問だ。この質問については、さっきも言った通り、君について下調べは済ませてある。君はかつてフレンチホルンを演奏していたんですね？
Dan: そうですね。以前の人生、そして以前のキャリアでは、交響楽団のプロの音楽家でした。
Sam: そうですね。では、最後の質問ですが、もしMESの価値を音楽に例えて説明するとしたら、どう表現しますか？
Dan: それは交響曲です。奇妙な答えに聞こえるかもしれませんが、よく考えてみると、MESはまさに工場のためのオーケストレーション・エンジンなのです。MESは、工場内のあらゆる事象や製品の製造方法を導き、決定づける役割を果たしています。そして、交響楽団のことを考えると（私は長年、プロの交響楽団で演奏してきました）、それは同じようなものです。そこには多くの動く要素があります。それぞれが自分の役割を果たしている多くの個人がいます。しかし、最前列にいる指揮者がそれらをすべてまとめ上げ、顧客（聴衆）が喜ぶような調和のとれた結果を生み出すのです。ですから、私にとってMESとはまさにそれです。MESは工場全体に浸透し、全体の流れを統括することで、顧客を満足させるような高品質な製品をタイムリーに提供できるようにしなければならないのです。
Sam: さて、Dan、それでは、お時間をいただきありがとうございました。これまでのゲストの方々と同様、本当に示唆に富んだお話でした。
Thanks, Danありがとうございました、Dan。
Dan: こちらこそ、たくさんの深い質問をくれて、ありがとうございました。
