- 半導体
- 最適化
チップ設計の自動化：設計時間を85%短縮し・性能を49%改善
AIベースのシミュレーターと強化学習エージェントを活用して、ASICに存在する数百万のコンポーネントの最適配置を自動化し、作業時間と性能を向上。
もっと知る半導体生産設備の異常探知：確率90%以上で最大24時間前に探知
- 半導体
- 予知保全
課題
半導体チップの需要が増加し、半導体設備に対する機能的要件が増えるにつれ、生産工程における複雑度も増し、予期せぬ設備故障が発生。これに伴い、事前に故障を予防できる予知整備技術が必要に。
アプローチ
半導体生産設備に設置したセンサーで、生産データの正常パターンを学習し、生産過程で発生する異常パターンを探知。異常パターンが検出された時点から故障までの残り時間を推定し、異常パターンの発生原因を特定。
創出された価値
異常発見率は90%以上を確保し、異常発生の12~24時間前に異常兆候を予測可能。機械の欠陥に対する事前対応が可能になり、ダウンタイムによるコスト損失を最小限に抑制。
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