AIのパラダイムシフト
既存の統合ソフトウェアソリューションやAIベースのソリューションを使用する場合でも、製造業者の目的は基本的に同じです。すべての製造プロセスで効率と品質の向上を図ることです。しかし、既存のソリューションが達成できることに限界がある一方で、AIは前例のないレベルの学習とデータ処理を可能にします。この破壊的技術の導入により、品質、生産性、スループット、稼働時間などの従来のKPIに対する新たな視点が得られるパラダイムシフトが生まれました。
実績ある技術で、新たな革新を
AIは、1950年代に「AI」という用語が生まれたことを考えると、新しいものでも革命的なものでもありません。新しいのは、AIの主流の応用とアクセスのしやすさです。これにより、AIの利用方法に関する人間の理解が急速に進化し、特に破壊的な力が生まれています。これにより、パフォーマンスレベルが向上し、新たなビジネスチャンスが生まれています。
製造業者にとって、AI革命は技術をこれまでよりもはるかに速いペースで市場に投入する能力です。以前は、ビジネスが何かを設計し、それを生産ラインに投入するのに9か月かかっていたところ、AIはそれを画期的な3か月で実現できるようにします。この能力により、より高度な製品に焦点を当て、コスト効率を高め、品質とスループットの向上を図ることができ、ビジネスを大きく変えることができます。これには、以前は手の届かなかった高利益の契約を追求する機会も含まれます。
例えば、半導体業界では、革新的で改良された製品を市場に投入できる企業はごくわずかであり、その製品で一定期間驚異的な利益を享受しています。AIを活用することで、これまで競争できなかった企業も1世代または2世代先を飛び越えて、より高いレベルでパフォーマンスを発揮できるようになります。
AIシステムを教えるために必要なデータも変化しています。かつては膨大なデータにアクセスできる大手企業だけが可能とされていたものが、合成データ生成の新技術によりギャップを埋めることができるようになっています。工場内の異なる製品間の理解を橋渡しする能力に焦点が当てられるでしょう。製品の切り替えがよりシームレスになり、バリエーションをより効果的に管理できるようになります。これにより、ラインバリエーションの管理能力が大幅に向上します。AIに関する技術的進歩により、次の革命のステップは、それを反復可能でスケーラブルかつ意味のある方法で実装する方法を学ぶことです。
人的要因
AIが技術革新であると同時に、その潜在能力を実現し、新しいパラダイムを推進するのは人間の役割です。現在、AIを最適化するために必要なスキルセットは、AIと関連技術に精通したデータサイエンスの専門家と、半導体製造を深く理解しているプロセスの専門家の2つのグループに分かれています。彼らは協力して、AIの影響を最大化し、特定のアプリケーションに対してモデルをトレーニングする方法を最適化する必要があります。
製造業者はまた、AIを使用して人間の限界を克服します。例えば、AIは16の分析を同時に実行し、数秒以内に応答を導き出すことができます。一方で、人間は疲労やバイアスにより誤りを犯しやすく、これらの分析を処理するのに時間がかかり、結果に独自の解釈を加えることになります。
AIが人間の限界を改善するもう一つの方法は、記憶保持に関するものです。人間の記憶、訓練、経験の違いにより、各人が問題に対処したり情報を学習したりする方法が異なるのに対し、AIは効果的な代替手段です。AIと人間が情報を扱う方法の違いは、学習がどのように捕捉されるかにあり、全体的な理解が統一され、リアルタイムで必要なすべてのデータセットを関連付ける能力が得られます。
AIはまた、製造業における知識保持の課題にも対処できます。特に経験豊富な労働者が退職し、新しい労働者が労働力に加わる際に役立ちます。AIによって保持された知識は、工場全体で即座に利用可能となり、新しい人材の指導に役立ちます。私たちは本質的に学習システムを構築することができます。これは新しいことです！
経済的要因
製造業におけるAIの統合は、技術的および人的要因と同様に経済的要因にも影響されます。300mmの先進ノードを行っているファウンドリ、200mmの自動車メーカー、150mmのMEMS工場はそれぞれ異なるビジネス展望を持っています。彼らの構造は異なり、支出の意欲と必要性は全く異なる要因によって駆動されます。例えば、150mmの工場は大きな利益率を持っていますが、何かを変更したり投資したりするための説得力のある理由が必要です。彼らはビジネスを変える意味のある結果を得ることができなければ、AIに投資するインセンティブはありません。このような工場は効率向上に投資します。
代わりに、AIの統合は300mmの製造レベルで開発されます。それは厳密なルールではありませんが、レガシーな工場 での大規模な支出を想像するのは難しいでしょう（以前に驚かされたことがあります）。AIは多品種少量生産のシナリオで大きな役割を果たし、新製品を市場に投入するのに非常に強力です。
半導体メーカーが最も懸念していることの一つは、高齢化による退職とともに失われる経験です。彼らが不安に感じているのは、3年に一度あるかないかの深刻なトラブルを、どうやって管理すればいいのかということです。というのも、それを実際に経験したことのある人たちは、すでに現場を離れてしまっているからです。AIはそのギャップを埋め、知識を保持し、新しい労働者に利用可能にします。また、企業が人々にその職業をより効率的に教えるのにも役立ちます。これは、製造業者がAIに投資する最も意味のある理由の一つです。
最終的には、AIをめぐる経済的意思決定は、工場の経済性とそれに関係する市場原理に基づいて、時間の経過とともに動いていくだろう。
