SmartFactory Defect Classification

手作業およびルールベースによる欠陥分類に取って代わる存在

Read Quality blog

半導体メーカーは、どのようにリアルタイムかつ高精度に欠陥を検出・分類できるのでしょうか？

SmartFactory Defect Classificationは、半導体製造における検査画像を100種類以上の欠陥カテゴリとして自動的に検知・分類可能な実績のあるAIベースのソリューションです。手作業およびルールベースの欠陥レビューに取って代わり、本ソリューションは分類精度の向上、サイクルタイムの短縮、そして開発・立ち上げ・大量生産の各フェーズに渡って一貫性と拡張性のある欠陥判定を実現します。
Circle Professional Woman

SmartFactory Defect Classificationを選ぶ理由

SmartFactory Defect Classification は、量産フェーズの規模感を想定して設計されており、手作業およびルールベースの欠陥分類システムの限界や制限事項を解決します。

実際の生産現場で実証された成果：

0.3～1%の歩留まり改善によりダイレクトに売上向上に貢献

人間による作業を最大90％削減（人対装置の比率）

検査から意思決定までのサイクルタイムを約26%短縮

これらの結果より、半導体メーカーは手作業によるレビューへの依存度を減らしつつ、業務の一貫性を向上させます。

私たちの取り組みから得られる効果

量産フェーズの規模感が想定された自動化の実現

SmartFactory Defect Classificationによる欠陥分類の自動化：
  • SmartFactory Defect Classificationは検査欠陥の分類作業を90%以上の自動化率で実現し、手作業によるレビュー工数を大幅に削減します。
  • SmartFactory Defect Classificationは不良流出率０％が報告されており、後工程以前に確実に欠陥を特定します。
  • SmartFactory Defect Classificationは量産フェーズにおけるあらゆる欠陥対象項目に対して97.5%以上の分類精度を達成しており、製品の信頼性を向上させます。

歩留まりとサイクルタイムの改善

欠陥分類の自動化による歩留まりおよび検査スループットの向上
  • より早くより一貫した欠陥検出および判定によって測定可能な歩留まりのリカバリを支援します。
  • 欠陥レビューの待ち時間を短縮し、開発・立ち上げ・大量生産フェーズに渡って検査～意思決定のサイクルタイムを短縮します。
  • 検査ツールの利用効率を向上させ、スキャンツールへの追加設備投資を延期または回避を可能にします。

ファブ全体のインテリジェンス（統合による高度化）

欠陥分類データをファブ全体で活用：
  • 欠陥分類の結果をダイレクトに歩留まり解析、判定、エンジニアリングのワークフローに反映させます。
  • SPC、FDC、Run-to-Runといった複数の制御システムと統合することで、品質コントロール機能からプロセスコントロール機能全体に渡り、一貫した欠陥コンテキストを提供します。
  • 検査結果と下流工程の是正処置を連携させることで、繰り返される処理へのフィードバック制御および迅速な根本原因分析を可能にします。

欠陥検出から実行可能なプロセス改善まで

AIを活用した欠陥分類と製造システム間の密な連携により、SmartFactory Defect Classification は欠陥検出から、より迅速かつ的確なプロセス意思決定までの一貫した取り組みを支援します。具体的には、分類精度の向上、手作業の削減、より効率的な欠陥データの活用を通じた歩留まり改善、プロセス制御、継続的な生産最適化を支援します。
Robotic arm placing a processor onto a motherboard on a neon-lit electronics manufacturing line.