M&M INTERNATIONAL · TECHNICAL INSIGHTS

Process Informatics

現場の実データから原因を理解し、改善アクションへ。

装置の状態と素子の特性をつなぎ、半導体製造の品質・信頼性向上を支援します。

Engineer-Driven Process Informatics

半導体製造では、最終的なPASS/FAIL判定だけでは捉えきれない微小な特性変動が、品質や歩留まり、長期信頼性に影響することがあります。

M&M Internationalは、E-TEST（電気的特性評価）を起点に、製造装置のコンポーネント状態、工程情報、測定環境などの実データを関連付け、品質変動の原因を科学的・工学的に理解するEngineer-Driven Process Informaticsを提案しています。

重要なのは、データを集めること自体ではありません。装置のどこが、いつ、どのように変化し、その変化が素子の電気的特性にどう影響したのか。可視化と解析で原因候補を絞り込み、エンジニアが物理的に検証し、具体的な改善アクションにつなげます。AIは判断を代替するものではなく、データ探索・異常検出・原因候補抽出を支援します。

PART A · 3ページ連載Process Informatics 基礎・実践編

なぜProcess Informaticsが必要なのか？

PASS/FAILの先にある品質変動を捉える。

従来のPASS/FAIL判定では捉えにくい規格内の微小変動、装置間・ロット間の違いに着目します。E-TESTデータと製造現場の情報を関連付け、異常の予兆を早期に捉え、予防的な品質管理につなげる考え方を紹介します。

M&MのProcess Informaticsアプローチ

データを結び、改善までの道筋を示す。

データ収集・統合、可視化・探索、原因解析（RCA）、改善アクション、効果確認の5段階を解説します。装置コンポーネントの実測値・制御値・劣化傾向を素子特性と関連付け、エンジニアの判断を中心とした継続的改善（Closed-loop CIP）を目指します。

RCAから改善Actionへ

原因を物理的に検証し、改善効果を確認する。

相関解析やAIが抽出した要因候補を、装置ログ・現物確認・再現性評価・改善前後比較で検証します。装置の修理・調整・安定化を基本とし、Recipe変更が必要な場合には正式なChange Controlを適用します。資料内の「約70％低減」は説明用の仮想例です。

PART B · 独立資料装置健全性管理・技術編

Equipment Health Data-Centered Process Informatics

Recipeの設定値だけでなく、装置コンポーネントの実際の状態を見る。

Implant、EPI、Thermal、Photolithography、Dry Etch、WET、CMP、Metallization、Ashing/R-Strip、Dielectric CVDの製造10工程を対象とした技術提案です。RF/DC電源、MFC、真空ポンプ、ヒーター、モーターなどの実測値・制御値・健全性データと、E-TESTのLOT／WAFER／SITE別素子特性を関連付け、品質変動の原因候補を探ります。

※掲載する装置パラメーターは代表例です。取得可能なデータは装置メーカー・型式・構成・インターフェースにより異なります。INLINE測定結果は解析対象になり得ますが、INLINE測定装置自身の健全性ログは本技術編の対象10工程には含めていません。測定結果は再現性・再測定履歴等を確認して利用します。

M&M Internationalの考え方

REAL WORLD → DATA → PI / BI → AI → ACTION

現場の物理現象を理解し、データの信頼性を確認し、改善結果を実測で検証する。M&M Internationalは、エンジニアの知識・経験とデータ解析・AIを組み合わせ、実行可能で継続性のある製造改善を支援します。

本ページの資料は教育・技術参考を目的としています。図表中の数値・改善効果には説明用の例示が含まれ、特定企業・製造ラインでの成果を保証するものではありません。