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AIで進化する半導体製造の未来
テストデータを最大限に活かす解析ソリューション
半導体製造におけるウエハテスト（Wafer Test）およびファイナルテスト（Final Test）工程では、膨大かつ高次元なテストデータが日々生成されます。これらのデータは、プロセス変動、デバイス特性、テスタ挙動、さらには装置や治具の状態を示す重要な情報源、いわば「宝の山」です。
当社は、これらの大規模でノイズを含むデータに対して、統計的品質管理（SQC）や多変量解析（PCA, LDA, t-SNE, UMAP）、クラスタリング（k-means, DBSCAN）、異常検知（Isolation Forest, AutoEncoder）、時系列予測（ARIMA, LSTM）などの手法を駆使。根本原因分析、トレンドの把握、故障予兆の検出を高精度に実現します。
現場に根ざしたAI分析基盤
分析はPythonベースの環境で構築。前処理にはpandas・NumPy、モデル構築にはscikit-learn・TensorFlow・XGBoostを用い、可視化にはmatplotlib・Plotly・Seabornを組み合わせて、直感的かつ定量的に結果を提示します。
また、Lot・Wafer・Siteといった階層構造を考慮したMySQLベースのデータ管理を採用。シャーディング構成により、バルクロードでの高速登録と、最適化されたクエリによるスムーズなアクセスを実現しています。
製造KPIに直結する価値を提供
このような解析基盤とノウハウにより、テストコストの低減、歩留まりの改善、TAT（Turn Around Time）の短縮といった製造KPIに直接的に貢献します。
私たちは、現場視点とアルゴリズム視点を融合させたスマートファブ（Smart Fab）実現のためのソリューションを提供し、半導体製造の未来を共に切り拓きます。
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