DXによる革新！半導体製造プロセス・レシピ開発へのAI活用

概要 

半導体製造におけるプロセス・レシピ開発は、プロセスの複雑性や材料特性の理解、スケーラビリティの問題、装置間のばらつき、データ管理と解析、歩留まりの最適化、そして技術革新への迅速な対応といった多くの課題を抱えており、これらに対処するためにはDXを活用した継続的なプロセス改善と技術革新が不可欠です。  

半導体の製造プロセス・レシピ開発に関する各種パラメーターの探索や最適化は実機による実験データを基に試行錯誤で実施されますが、AIモデルを適用することでそれらの効率化およびコスト削減が見込めます。本セミナーでは半導体製造におけるDX活用例（データアナリティクス、AI）をご紹介したうえで、今回はプロセス・レシピ開発へのAI適用の手法をご紹介します。 

半導体製造における幅広いMATLABの活用例をご覧いただき、ご自身の業務への適用の可能性を探っていただけますと幸いです。 

ハイライト 

• 半導体製造におけるデータ解析のMATLAB使用例のご紹介 
• レシピの各パラメーターを基にしたプロファイル推定 
• 複数プロファイルを基にした合成プロファイルの試算 

講演者について 

遠山 巧 

ファクトリーオートメーション機器及びプロセスオートメーション機器ベンダーでテクニカルマーケティング、プロダクトマネージャーとして日本市場への製品導入及び市場展開を主導。2004年からサイバネットシステムズでインダストリーマーケティングマネージャーとして産業機械業界へのMATLABビジネス展開に従事。2009年にMathWorksに入社。これまでの経験をもとに産業機械業界のインダストリーマネージャーとしてモデルベース開発の推進に尽力。 

王 暁星 

Numerical Physics で博士学位取得。大手外資系油田開発サービス会社に 6 年勤務。地下資源採掘装置の開発、設置、データの取得と解析に従事。2019 年に MathWorks Japanに入社。機器の故障予測に向けたデータ解析を得意とする。異常検知・予知保全をテーマに顧客先や学会で複数発表。日本保全学会, 日本物理学会，日本応用物理学会会員。