生産量の拡大、製造工程の複雑化や大規模化に伴い、膨大なデータを人手で分析して判断することは既に限界に達しつつあるため、ディープラーニングなどの機械学習を活用した、解析作業の自動化や経験則のみでは得られなかった新たな解の発見に取り組んでいる。最終検査工程の不良データとそのウェハがどの製造装置で処理されてきたかの履歴から不良原因装置を特定する作業において、クラスタリング技術によるウェハ面内の不良発生傾向の自動分類、パターンマイニング技術による不良発生傾向特有の装置パターンの自動推定を実現した。欠陥検査画像の種別分類作業において、ディープラーニング技術による自動分類を実現した。

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• 業種分類
• 製造業

• 製品分類
• データ処理・分析

• サービス分類
• 本業の効率化、機能・売上アップ

• 対応地域
• 岐阜

• リリース日
• 2021/11/01