著�v：AEC/APC Symposium Japan　�i川耕司

�i�vは、DX�\術による�J�Tの半導���攵�ラインのスマート化が進行している様を、OT�笋離泪諭璽献瓮鵐箸���点で見てきた。この変化は、��かに進行している。解析�vの仕��のやり��(sh┫)も、��かに、しかしながら予期したより早く変化している。今�vは、TEL社という����ビジネスをリードする、����メーカーからの��点を紹介したいと思う。DX�\術を�~使した�����X(ju└)��の解析、監��サービスをもビジネスとして��野に入れている。�����噞としての、新しいビジネスモデルの創出である。

3-4. TEL ����メーカーとしての��線― DXを使ったスマートファブ化とクラウドサービス

TEL America (Tokyo Electron America) のVice President であるBen Rathsack�F士は、�i工������を中心に、“Smart tool : Intelligent Control in Semiconductor Manufacturing” と��して����メーカーの�菘世任糧焼���のスマートファブ化を述べた。

SEMATECHの主流は、半導������メーカーであったという見解をしばしば聞いたことがあった。����メーカーとして、現在から�Zい��(j┤ng)来をどのようにみているか、興味があった。

3-1でも述べたように、2015�Q以�Tは、VM（Virtual Metrology）実��化のあゆみが加�]してきた。今日、ディープラーニングや機械学�{と言われる高度なAI、および高度なアルゴリズムを使った予�Rモデルが、ウェーハのバーチャル的な��数検�hを可�Δ砲靴討い襦��Z�Qの新鋭半導���i工��ファブは、このような要素�\術を組み込んだネットワークシステムを構築している。���]����は、この構築されたネットワークに接��するための�Y��化されたインターフェイスを�eっている。

それではなぜ、このような高度で高価な仕組みが現れてきたのだろうか？何がモチベーションであったのだろうか？

微細化は、半導��デバイスの性�Δ琳`覚ましい向�屬箸箸發法▲泪好�数の�\加をもたらした。それによるプロセスステップの�\加は、ウェーハコストの�峺�(j━ng)をもたらしている。SoCの世�cでは45nm時代に比べ、今日の先端�\術のウェーハの���]コストは、5倍以�屬砲覆辰討い襦�3D化したメモリも同じ運命にある。図3-16は、この間の変化を�~潔に�餮譴襦�こうして、���]工��で失われるウェーハを少しでも少なくするモチベーションは格段に高まった。

図3-16　�\え��けるウェーハコスト　出�Z：Intelligent Control in Semiconductor Manufacturing、Dr. Ben Rathsack, TEL

�sき�Dり検�hの後、捨てられるウェーハのコストもバカにならないのだ。メトロロジー検�hをバーチャル的に行い、捨てるウェーハ量を少なくしたいという動機は、���]に高まってきている。さらに、PM (Preventive Maintenance, 予��(m┬ng)保��)を最適化して、��(c┬)剰な歩�里泙螢蹈垢鯔匹�つつ、�����n働を�nぐという動機も高くなった。2010�Q以�T、IMA-APCや、AEC/APC Japanでは、FDC（故障検出と分類）、YMS（歩�里泙蟯浜�システム）の要素�\術に関する発表が�\加している。その後に現れてくるのが、FDC、YMSからの予�Rモデルの作成だ。FDCデータから����歩�里泙蝓�����性�Δ鰺襲Rするという、いわゆるVM (Virtual Metrology, バーチャルメトロロジー)である。図3-17にあるように、��来のメトロロジー検�hは、ロット毎のウェーハ�sきとり検�hであった。VMの世�cでは、バーチャルでの��ウェーハの検�hになる。VMの最初の動機は、捨てるウェーハを��(f┫)らすための“間引き検�h”とでいうものであったと筆�vは認識している。

図3-17　VMによる��数検�h　出�Z：Intelligent Control in Semiconductor Manufacturing、Dr. Ben Rathsack, TEL

�@緻な予�RモデルでのVMによる、ウェーハのバーチャル的な��数検�hが可�Δ箸覆襪函◆�PM (Preventive Maintenance)の最適化も可�Δ任△襦�図3-18はこの模様を表しており、　VMによるPMの最適化は、半導���i工��では、実��の�覦茲貌�ってきている。

図3-18　VMのデータと実�Rデータ　出�Z：Intelligent Control in Semiconductor Manufacturing、Dr. Ben Rathsack, TEL

2015�Q頃には、FDC、YMS、VM、ビッグデータ収集システムという、個々の要素�\術がほぼ出来�屬�ってきている。これ以�Tの新鋭半導��工場には、このような仕組みが初めから納入されており、歩�里泙蝓�����バラツキコントロールの様子が以�iと異なってきている。����の歩�里泙蠅个蕕弔�や、性�Δ个蕕弔�は、テクノロジノードが�j(lu┛)きいほど（昔のテクノロジノードほど、微細化が進んでいないほど）小さくなるのが理屈である。ところが今日、28nm以�Tの先端�\術ファブで�擇犬�����ばらつきは、65nmや、90nmというテクノロジノードのファブでの����ばらつきより小さい。現実は、理屈とは反�瓦砲覆辰討い襪里澄�この間の、����およびプロセスコントロール�\術の世�cに��こった、顕著な�\術革新をみる。

最後に、Ben Rathsack�F士は、����メーカーからの��点として、新たなるサービスビジネスに言及している（図3-19）。 すなわち、顧客であるファブのネットワークシステムへのリモートアクセスを使ったクラウドコンピューティングによる、データ解析、����監��サービスである。����メーカーとして、新たなるビジネスモデルである。

図3-19　リモートアクセスの考え��(sh┫)　出�Z：Intelligent Control in Semiconductor Manufacturing、Dr. Ben Rathsack, TEL

今�vは、����メーカーからの��点を紹介した。DX�\術を�~使した�����X(ju└)��の解析、監��サービスをもビジネスとして��野に入れる、�����噞としての、新しいビジネスモデルの創出である。

次�vは、半導��プロセスコントロールに関する議�bを深めてきたオピニオンリーダーたちの見解を紹介したい。DX�\術を使ったスマートファブ化の今後の進�tをどのように捉えているのか、何が��要とされてくるのだろうか？