東芝が製造不良をAIで分析

どうも、かわばっちゃんです。

今回は東芝が四日市工場における半導体の製造の品質管理にAIを導入した事例を紹介します。

なぜAIを導入したのか

時代の流れにより半導体に求められるレベルが高くなり、半導体の製造プロセスが複雑化や大規模化したことで、人によるデータ解析が困難になりつつあったようです。

例えば、製造品の欠陥が見つかった際に、原因を解析することが複雑です。また、製造装置は一つではなく、沢山あるので、原因解析中に他の装置でも欠陥が複数見つかると、手が追いつかないということです。

そこで、AIの力を借りたいと考えたんですね。

AIを何に導入したのか

半導体の製造装置の解析にAIを導入しました。

簡単に言うと、欠陥品の欠陥箇所をパターン化して、この欠陥箇所の時はこの工程が原因だと解析する仕事をAIにやらせるということです。

何のデータを見るのか

・不良が発生したものの欠陥箇所はどこか

・欠陥箇所の状態はどうなっているか

・どこのラインでの欠陥か

結果

・不良原因の自動解析

・欠陥検査画像の自動分類

・製造プロセスの早期改善

・装置保守時期の自動決定

がAIで可能になりました。

成果

・精査にかかる時間の短縮（数日かかっていたものが1日で完了）

私の見解

大規模な製造工場で大量の製造品が作られ、それが毎日続いている状況で 、品質管理は大変ですよね。

その品質管理は重要で、なくすことはできない作業です。

この作業の一部でもAIが担ってくれたら、品質管理の担当者は相当助かりますよね。

私は工場で仕事をしたことはないですが、営業として夜の0時近くまで働いていた経験があるので、毎回の作業だけでも自動化してくれるとどれだけ助かったことか。

その中でも複雑な作業をAIがこなしてくれるとなると、相当助かりますよね。

それに、AIは人よりも正確な分析をしてくれる能力がありますので、素晴らしい活用方法だと感じました。

うん、素晴らしい。

色々調べる内に分かったんですが、東芝ってAIにめちゃくちゃ力を注いでますね！！

これはすごいことになりそうです！

その話はまたの機会に。

まとめ

AIで製造不良を分析

東芝はAIに力を入れている