製造 / 半導体
SKハイニックス：工程の仮想計測と異常原因の分析
- 企業
- SKハイニックス
- 国
- 韓国
- 導入状況
- 運用中
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業務課題
半導体の工程は、結果を測って正しく進んだかを確かめる計測を経る。計測率が低いと、同じ工程を回した装置の間の性能の差を見分けるのが難しかった。フォト工程のオーバーレイの予測モデルも精度を上げることだけに集中していて、各入力変数が結果にどう影響したかを説明しにくかった。
使った技術とデータ
SKハイニックスは、産業用AIのスタートアップであるガウスラボと一緒に、AIを基にした仮想計測のソリューションPanoptes VMを使う。2022年から生産の現場で活用している。仮想計測は、直接測っていない工程の結果を予測するやり方である。両社はPanoptes VMの運用データで装置間の性能マッチングのフレームワークを作り、装置の異常を早期に検知し原因を素早く診断する方策を併せて示す。オーバーレイの側には勾配降下法に基づくフレームワークGRACEを付けた。GRACEは入力変数が予測の結果に与える影響を定量化し、モデルの性能を説明する指標を与える。SKハイニックスは発表の前年からGRACEを生産の現場に適用し、工程の異常を適時に把握して原因を探るのに使っている。
成果
両社はSPIE Advanced Lithography + Patterning 2026で、口頭発表とポスターセッションにそれぞれ1編ずつ、計2編の論文を出す。論文には、実際のSKハイニックスの生産現場でPanoptes VMを運用したデータに基づく共同研究の成果が収められた。低い計測率のせいで分析が難しかった装置間の性能の差を効果的に識別できる点をデータで立証すると述べた。ガウスラボのキム・ヨンハン代表は、ソリューションの導入後も製造の現場で活用の事例を探し続けて得た成果だと語った。
限界と残る課題
原文に歩留まりや計測の費用の改善の数値はない。GRACEの現場への適用の範囲と効果を示す指標も公開していない。
出典
- SK하이닉스, 가우스랩스와 ‘SPIE AL 2026’ 참가… AI 기반 반도체 가상계측 관련 기술 논문 발표 , SK hynix Newsroomnews.skhynix.co.kr, 確認
公開資料をまとめた事例です。ATF Works導入企業の成果ではありません。