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サプライチェーン全体のテストデータを統合分析！製品価値に直結する「Optimal＋」とは？：半導体・エレクトロニクス特化型ビッグデータ分析ソリューション

“品質と生産性の両立”を実現するビッグデータ分析ソリューション「Optimal＋」が注目を集めている。10社を超える大手半導体メーカーが既に導入している他、2018年に経済産業省が発行した「2018年版ものづくり白書」のコラムにも、先進事例の一つとして取り上げられている。Optimal＋とは、どのようなソリューションなのだろうか。

» 2018年10月31日 10時00分公開

[PR／EE Times Japan]

　高い品質と高い生産性をどう両立するのか――。半導体、エレクトロニクス業界において、トレードオフ関係にある品質と生産性の両立は大きな課題だ。

　自動運転化が進む自動車分野を中心に、半導体やエレクトロニクス製品に要求される品質は、従来以上に厳しくなっている。かつては、ppmオーダー（100万個に1個レベル）の不良率が求められた品質要求は、ppbオーダー（10億個に1個レベル）と桁違いの水準が求められつつある。そうした高い品質要求に応えるには「検査／テスト」を厳しくする必要がある。しかし、単純に検査／テストを厳しくしてしまうと、本来はOK品（正常品）であるにもかかわらず、NG品（不良品）として排除するケースが増え、生産性が落ちてしまう。高い品質が求められるほど、品質と生産性の両立が難しくなっているのが現状だ。

　こうした難しい“品質と生産性の両立”を実現する一つの検査ソリューションが注目を集めている。それが「Optimal＋」だ。10社を超える大手半導体メーカーが既に導入している他、2018年に経済産業省が発行した「2018年版ものづくり白書」（製造基盤白書）のコラムにも、先進事例の一つとして取り上げられている。

ファブレス半導体メーカーの要望に応えて

　Optimal＋が誕生したのは2005年。Intelの品質保証部門責任者を務めたDan Glotter氏が、ファブレス半導体メーカーの『製造委託先から検査／品質情報をリアルタイムに取得し、品質を高めたい』という要求に応える形で、オプティマルプラス社を立ち上げ、Optimal＋を開発した。

　製造委託先の検査装置（テスター）に「プロキシプログラム」と呼ぶ独自のソフトウェアを組み込み、製造委託先に配した「Optimal＋プロキシサーバ」に検査装置の生データを収集。インターネット回線を介して、遠隔のファブレス半導体メーカーのサーバに転送する仕組み。ファブレス半導体メーカーは、ほぼリアルタイムで、製造委託先での生産・検査状況を把握、モニタリングできる。

　また、Optimal＋は、各検査装置から収集した大量の生データ、いわゆるビッグデータの解析が行える。各工程の歩留りや異常値の発生を自動アラートする機能に加え、各工程の検査データを一元管理する利点を生かし、各工程での検査項目、検査ルールを最適化する改善案までを導き出す。さらに、改善案に基づいた指示を、製造委託先のテスターに自動的に伝え、反映する機能も備える。データ収集から、分析、そして改善アクションまでを自動的に、しかも、装置や工程を問わず、一元的に実施できるのだ。これにより、テスト工程間での検査データを比較し、その差分に基づいて不良品を割り出すといった、より高度な検査手法も実施できるのだ。また、上流工程のテスト結果状況を見て、下流のテスト内容を最適化するといった“フィードフォワード”もリアルタイムで行える。

　オプティマルプラスジャパンの代表を務める佐藤憲二氏は「テスターのデータは、Optimal＋独自のデータ形式である『OTDF』に変換し、一元管理する。そのため、製造装置や検査工程だけでなく、工場が異なっても、データを一元的に扱え、ビッグデータ解析が行える。品質のコントロールは、工場単位で最適化するケースがほとんどだが、工場や企業間をまたいで最適化できる点は、Optimal＋の大きな特長」と述べる。半導体の前工程工場と後工程工場でのテスト結果に相関が見られれば、どちらかのテストを簡略化する、といったことが可能だ。

エレクトロニクスを理解した多彩な分析機能

　「Optimal＋は、創業者のGlotterをはじめとした当社技術者の豊富な半導体・エレクトロニクス製造の知見をベースにしたビッグデータ分析ソリューションになっている。分析機能は多彩で、マシンラーニングを活用した最先端の分析機能も提供している」（佐藤氏）という。

　マシンラーニングを活用した最新分析機能の一例としては「バーンインリダクション」がある。初期不良を洗い出すため、過度な温度や電圧を与えたりするバーンインテストは、検査時間が長い上、同試験でNGになる割合は比較的低いことが多く、コストの掛かるテストである。そこでOptimal＋は、マシンラーニングを用いてバーンインテスト以外のテストデータからバーンインテスト結果を予測する。バーンインテストでOK判定が確実視される製品は、コストの掛かるバーンインテストを実施せず、テスト費用が下げられるわけだ。

オプティマルプラスジャパン代表佐藤憲二氏

　半導体製造に特化した最先端のビッグデータ分析が行えるOptimal＋により、歩留りを2％向上させ、不良品流出／返品数を50％削減させながらも、テストに要する時間を3割短縮し、生産性を20％改善させたというケースも生まれている。こうした実績から、ルネサスエレクトロニクスやソシオネクストといった日本企業を含む10社を超える大手半導体メーカーがOptimal＋を導入。また、TSMCやASEグループなど「ファウンドリー企業、OSAT（半導体後工程請負企業）の約9割で、Optimal＋プロキシサーバが置かれている」（佐藤氏）という。

　佐藤氏は、「Optimal＋の導入はこれまで大手の半導体メーカーに限られた。だが、半導体サプライチェーンの9割をカバーし、すぐにでもOptimal＋が利用できるようになった今は、中堅・中小の半導体メーカーにも導入しやすい環境が整ったといえる。そこで、中堅・中小の半導体メーカーに向けた新たなライセンス費用体系を整備し、導入企業の拡大を図っている」と語る。

　さらにオプティマルプラス社では、Optimal＋の提供範囲を半導体製造分野に限らず、半導体製品を使用して製造するモジュールやボード、さらには完成品に至るまでのエレクトロニクス全般へも広げつつある。

半導体からエレクトロニクス全般へ

　「これまでは、半導体テスターのデータ収集、分析が中心だったが、近年、モジュールや電子機器の製造ラインで使用される試験検査装置や製造装置のデータを収集し、一元的に分析できるように技術開発を進めてきた。その結果、Optimal＋は、半導体から完成品までのサプライチェーン全体でデータを管理できるビッグデータ解析ソリューションになった」という。実際、ドイツの電装品メーカー（ティア1）と、その上流に位置する半導体メーカーなど複数のサプライヤー企業が参加した概念実証（PoC）がスタートしている。

　エレクトロニクス分野では、スマートファクトリー化の流れを受けて製造装置などのデータを収集／分析するさまざまなソリューションが登場しているが、佐藤氏はそうした他のツールとOptimal＋は「決定的に異なる」と言い切る。

　「現状、エレクトロニクス製造現場向けのデータ収集／解析ツールのほとんどは、製造装置の故障などを予測する予知保全向け。一方で、Optimal＋は、製品自体のデータから、製品の品質／価値を高める“プロダクト本位”のツールであり、他のツールとは競合しない」

　半導体製造に加え、モジュール／ボード製造、さらに完成品製造へと、扱うデータ量が増えれば、その分だけ、解析から得られる価値は大きくなる。ドイツ自動車業界におけるPoCでも既に品質、歩留り改善の成果がみられ、本格導入への準備が進んでいるという。

　「ドイツ自動車業界の取り組みは理想的だ。しかし、企業間でデータを連携させるには、抵抗感を持つユーザーも多いだろう。そこで各企業間でデータを閲覧できないよう、厳重にセキュリティ管理した当社のサーバにデータを集め、分析結果のみを各企業間で共有するといったサービスも展開している。もちろん、工場単位、企業単位で、Optimal＋を導入していただいても、大きな成果を提供できる。ぜひ、Optimal＋を試してもらいたい」と佐藤氏は呼び掛ける。

さまざまな導入サポートも

　オプティマルプラス社では導入を検討するユーザーに対し、Optimal＋評価プログラムを用意。ユーザー側で収集したデータに対し、オプティマルプラス社がオフライン分析を実施し、解析レポート、改善提案が無償で提供される。「解析結果にご満足いただければ、工程を絞った形でOptimal＋をパイロット導入いただき、その後、本格導入いただく」（佐藤氏）という3段階の評価プロセスになっている。

　また、オプティマルプラス社は、Optimal＋の機能の詳細や採用事例を紹介する資料の提供や、セミナーイベントを実施している。2018年11月16日には、マシンラーニングを応用するなどした最新分析機能の詳細を解説する無償セミナー「Optimal Plus Conference：スマートファクトリー時代のビッグデータとマシンラーニング」を東京コンファレンスセンター・品川で開催する。品質と生産性の両立を実現する上で重要な役割を担うビッグデータとマシンラーニングの最新トレンドを紹介する他、スマートファクトリー革命の一部として、製造工程で生まれた大量のデータを製品やオペレーションの改善にどのように活用できるかを議論する内容となっている。セミナーの詳細、参加申し込みは、こちらから。