蓄積するデータとAI活用能力不足の課題
半導体設備のR&D研究所では、データの収集は行っていたものの、有意な相関分析やAI活用のためのデータ選別に課題を抱えていました。
また、AI開発の方向性は定義されていたものの、実際にモデルを開発するための技術力と経験が不足しており、運用や内製化を支える内部システムやインフラも存在しませんでした。
さらに、こうしたシステムを構築できる自社人材も不足しており、AI活用基盤の整備が制約されている状況でした。
AIプラットフォームを基盤としたリアルタイムデータ分析・異常検知体制の構築
多様なPLC設備データをエッジデバイス上でリアルタイムに収集・統合し、AI分析が可能な構造へと整形するデータ収集システムを構築しました。
さらに、AIベースの微細異常信号早期検知モデルを適用し、目視では確認が困難なリークや駆動部の故障を事前に検知しました。
また、設備の稼働状況やプロセス異常の兆候をリアルタイムで分析し、直感的なダッシュボードに可視化することで、研究人員が即座に活用できるインサイトを提供しました。
設備の安定性と歩留まりを同時に改善
AIプラットフォームを基盤に設備故障を予測し、トラブルを最小化することで、稼働率と運転安定性を向上させました。
さらに、微細な異常信号を早期に検知し、不良発生の可能性を低減、プロセス偏差を最小化することで、エンドユーザーの製品歩留まりを向上させ、品質の一貫性を確保しました。
