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eを現わしつつある盜颪DX:3APCとIndustry 4.0 (4) NXPのZD

APCカンファレンスでi川の印に残ったNXPのSteven Frezonの講演のきと講演vへのインタビューを紹介する。かつての日本企業のゼロディフェクト(ZD)運動とは違い、先端ITの解析ツールをWした高の{求が新しい。(セミコンポータル集室)

著v:AEC/APC Symposium Japan i川耕司

ivは、半導]に使われているDX\術とでは、その内容が異なる点を述べた。半導の世cにおいは、DXは、2000Q以iより議bされ地Oに積み屬欧蕕譴討た、先端プロセスコントロールのコア\術である。NXP 社、Steven Frezon の講演は、微細化路線をやめ、DX\術によるJTの半導攵ラインのスマート化を、OT笋峙薀泪諭璽献瓮鵐箸箸靴討点より述べている。

Frezonの講演は、NXP社のZ載半導i工で、APC\術のZ未来のt望を述べている。しかし、筆vは彼の講演の中にもうk歩踏み込んだ、積極的なものを感じDっていた。彼の菘世、APC\術をITツールとして解説するのではなく、ITを使ってをどのように改するか、攵掚をどのように改するか、それにより新しいビジネスをどの分野に築こうとするのかという、いわばOT笋峙薀泪諭璽献瓮鵐箸琳`線である新しい]理念を掲げて、NXP社の顧客のを作り込むため、新しい\術を提案するe勢である。新しいビジネスを創出してそのリーダーシップをDろうとするeに映る。NXP社は、今vのAPCカンファレンスの中で発表を行っている、数少ない半導デバイス会社のkつである。微細化争をやめて、顧客にどのような提案をすることによって成長戦SをDろうとするのか、S、関心をeって聞いていたと思う。

クルマ1当たりに搭載されている半導の価値は、2017Q度は380ドルであった。この数Cは、Zい来3 倍になるとの予Rをす。また、搭載される半導も、より高度な処理ξをeったものが求められる。後日、筆vは同様の予RをDC5G(1雹仮函砲砲いて、Ford社やカーネギーメロンj学教bからも聞くことになる (図3-9、図3-10)。


Mega Trends Driving Growth

図3-9 クルマ1あたりに搭載される半導金Yの変 出Z:Automotive Semiconductor ZERO DEFECT Enablement、Steven Frezon, NXP


The Way Cars Are Architected Is Changing Dramatically

図3-10 進化するZ載半導の役割 出Z:Automotive Semiconductor ZERO DEFECT Enablement、Steven Frezon, NXP


Z載半導は、デバイス性Δどんなに向屬靴茲Δ箸盥眦戮平頼性を要求される。に、O動運転を`指すような場合、初期信頼性はもちろんのこと長期にわたる信頼性も求められる。これらは、半導のみならず、Z載のあらゆるパーツに求められており、その成果として、ZQ、盜颪砲けるZの耐Q数は、著しく長くなっている(図3-11)。


The average age of cars on the road is on the upswing

図3-11 長くなるクルマの命 出Z:Vehicle-Maintenance, July 30, 2017


NXP社の掲げる`Yは「No Longer Good Enough Quality」であり、「True Zero Defect」だ。Z載のに求められる、高のレベルを表すスローガン的な言だ。言は~単だが、実現するのはj変Mしい。SoC ( System On Chip)の世cは、微細化をk`Yとする限り、ウェーハ歩里泙蠅経済効果を定してきた。Moore’s lawに合わせるように、微細化をい歩里泙蠅鮠]に改してきた。性Δ格段に向屬靴真靴靴ぅ謄ノロジーノードの新を、合他社よりも早くx場に出すため、k刻を争い、歩里泙蠅魏良する。j量出荷によりx場のリーダーシップをDり、投@した@金をv収する。そのT果、立ち屬拐中の新鋭工場でもない限り、W定した操業をける半導i工のウェーハ歩里泙蠅、80%を軽くえている。90%から95%度を`指すのが当たりiである。これ以屐∧里泙蠅魏するよりは、カネ、モノ、ヒトを次に来る微細化のテクノロジーノードを使う新鋭工場に投@する。この考え気、SoC半導業cを配していた成功の究式でありマインドセットであった「素早く狩を終えて、次の狩場へ,襦廚箸任發いΔ茲Δ淵泪ぅ鵐疋札奪箸箸盡世┐。

Zero Defectをプライオリティとするマインドセットは、異なる世c茲鬚發燭蕕垢塙佑┐。すでに、高い歩里泙蠅鮹成し、W定した操業をける現Tのファブに、を入れえ、先端IT\術を投入し、来の常識的歩里泙蠅よびより、さらなる飛躍を図る。 図3-12にすように、先端IT\術による予Rと予防(Predict & Prevent)をさらなる高みに押し屬欧。日本の]業がO負する「|いた布をさらにしぼる」マインドだ。これは、盜]業にとっては、新たなるフロンティアに挑むeに他ならないと筆vは思う。


Journey to a Total Quality Culture

図3-12 進化する保証のDり組み機―儘Z:Automotive Semiconductor ZERO DEFECT Enablement、Steven Frezon, NXP


盜颪砲いて、Zero Defectという言は、歩里泙蟆をえて、を極めるというxきをeつ。もともとは、の高を実現するためのマネージメントの心がけとでもいうべき、シンボリックな歴史的な言であった。1980Q代、盜餞覿箸、先端\術開発争で、日本企業に完`した経xをeつ。k言で言ってしまえば、日本]業の\Δ箸盡世┐襦鼎龍\」を~使し、「|いたタオルをしぼる」マインドセットによって達成されたZero Defectレベルの高に、完`したのだ。

当時、筆vは盜颯好蝓璽┘犲劼寮菽雫\術分野でk線のエンジニアとしての職にあった。諒人里糧気茲蟆,郡鵑擦、日本企業の先端\術を使った高のは、盜]業cを席巻していた。筆vの`には、爆撃をpけ焼け野原のようになった、盜饑菽]業の惨めなeが映っていた。盜餞覿箸、日本より身を以て学んだものは極めてjきかった。当時、盜饋佑瞭疫^とともに、Zero Defectという言を聞くたびに、向屬里燭瓩法鼎龍\」をいた「|いたタオルをしぼる」という無限とも言える努を[気、をzみ締めたものであった。あくまで筆vの経xのJ囲での莟Rであるが、盜]業は、日本の]業レベルの高度な\Δ鴦Hした「鼎龍\」を達成することは叶わなかったと考える。その代わりとして、登場しているのがAPCという、サイエンスをHした新しいプロセスコントロールの念であるとの理解に至っている。

あくまでも類型的な言い気鱇していただこう。今日のIndustry 4.0が`指すものは、高度な\Δ砲茲辰Г┐蕕譴襦鼎龍\」の何割かを、サイエンスを基にしたモデル化によってき換えているといってよいであろう。筆vの見解で恐縮だが、モデル化が\Δ砲茲辰Г┐蕕譴襦鼎龍\」をて戮垢箸いΔ海箸、ありえないと考える。しかし逆の言い気鬚垢譴、「鼎龍\」の何割かは、モデル化によって]にき換えられている。

「Zero Defectのマインドセット」という言を、今日APCで聞くとは思いもしなかった。Frezonは、`Yの時間軸を2025 Qとしている図3-13、3-14は、2025Qまでの達成`Yをしている。


Automotive Quality Mindset - True ZERO DEFECT

図3-13 Zero Defect のマインドセットと]縮される解析時間の`Y 出Z:Automotive Semiconductor ZERO DEFECT Enablement、Steven Frezon, NXP


Total Quality Culture - Predict and Prevent

図3-14 解析に関わるリソースの変化 出Z:Automotive Semiconductor ZERO DEFECT Enablement、Steven Frezon, NXP


DefectのRoot Causeを見つけるための解析ツールは、2010Q以T、飛躍的な進歩を~げている。キーワードを書き並べると、ネットワーク、ビッグデータ収集システム、SPC(Statistical Process Control)、FDC(Fault Detection & Classification)、YMS(Yield Management System)、VM(Virtual Metrology)、ML(Machine Learning)など。もっとあるがこの辺でやめておく。盜颪砲いても、まるで外国語の修澄AEC/APCに関わり合いをeってきた、オタクU\術集団の中でしか通しなかった言だった。

ネットワークを構成する解析ツールとしてのソフトウエアは、今日かなり使いM}の良いものになっている。また、としても、ネットワークへの接がY化されて以来、]時間での接が可Δ箸覆辰討ている。このような変化は、新鋭工場だけでなく、毎日操業している、JTの工場にもjきく影xしてきている。

工場Oは古くても、を新鋭化することはできる。しかしながら、操業中の]ラインを長くVめることはできない。少数のJTを新鋭にき換えて、素早くネットワークに接し、]時間で]ラインを立ち屬欧襪海箸、ZQ可Δ砲覆辰討い。このような比較的小模なプロジェクトを繰り返していくのだ。新鋭工場のような、華やかなBではないためか、マスコミ等で@がれることがない。しかし、変化はかに進行している。

図3- 13にある解析時間の]縮化の例は、筆vにはして誇張とは思えない。5Qiでは、2〜3カ月要だった解析が、今日では2~3週間で行われるようになってきている。解析業に関わる\術vの環境はj幅に、しかしかに変化している。

図3-15ですように、クラウドコンピューティング、予RモデルアルゴリズムのWを中心とする、解析システムの根本からの変化を2025Qまでの`Yとして、掲げた。


Paradigm Shift in Data Analysis

図3-15 解析}法に関する理念のパラダイム的変化 出Z:Automotive Semiconductor ZERO DEFECT Enablement、Steven Frezon, NXP


筆vは、後ほどの参加vとのBで、この講演が突飛な絵空ごとではなく、現実的なo{`にあるBとしてpけ入れられているのを実感している。

問として出てきたBは、人に関する点であった。O困肋]な発tを見た。今度は、それを使う人間に関わる問である。今から数Qi、このような解析ツールを科に使いこなせる人は、データサイエンティストと}ばれるような、アルゴリズムの作成にまで関わることのできるような実をeった、ごくk陲凌佑任△辰拭この人たちは、プロセス開発に関わる\術集団の中では数パーセントにも満たない少数派であった。今日でも、このレベルの人たちは、少数である。

しかし、解析ツールの進歩により、徐々に、ネットワークに接していくユーザーが\えてきた。スーパーユーザーと}ばれる、仕時間のj半を解析に当てる人たちも出現してきている。2015Qごろには、半導プロセス\術開発集団の中で、ユーザーと言われる人たちは20%Zくでしかなかった。今日、ユーザーの割合は、すでに50%をえていると推Rされる。2〜3Q後には、80%以屬凌佑ユーザーになるだろうと述べていた。NXP社としては、2025Qまでに、ての\術vがユーザーとなる`Yを掲げる。

筆vは講演後、Frezonと]時間ではあるものの、会Bをする機会があった。どのような}段で、ユーザーを\やしているのかをねた。k言、社内教育の賜颪世茲箸療えが、返ってきた人に関しては、外陲茲蠍曚てれるケースも考えられるが、内陲離螢宗璽垢龍軌蕕卜を入れることが肝心だ。この人は、迷いを感じさせないj変確なBをする。

筆vは、さらにk歩踏み込んだ。それでは、データサイエンティストのような予Rモデルのアルゴリズムを開発できるレベルの人材は、どう確保するのか。痛い問だと思われる笑みをk瞬、浮かべた。基本的には、内陬螢宗璽垢龍軌蕕砲茲辰討琉蘋を考える。場合によっては、外陲茲螢┘スパートをpけ入れることもある。

その後、こうけた。ハードウエアや、個々のソフトウエアは次々と改良されたものが調達できる。しかし、使いこなす人は、~単にはできない。教育がめ}となる。時間がかかる。

このMでは、DX\術によるJTの半導攵ラインのスマート化が進行している様を見てきた。この変化は、かに進行している。解析vの仕のやり気、かに、しかしながら予期したより早く変化している。次vは、メーカーからの点を紹介したいと思う。

(く)

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