DXによる革新！半導体製造装置開発とプロセス最適化

概要

近年のAI技術の進展や自動車の電動化などを追い風に今後も半導体をめぐる技術革新や旺盛な需要が予測されています。半導体製造装置メーカーも厳しい要望に応えるため、最新技術の導入や性能向上、コスト削減といった競争力の強化が課題となっております。 

このセミナーでは半導体製造におけるMATLABの幅広い適用例をご紹介したうえで、装置開発やプロセス開発の効率化、品質向上及び高度化に寄与するソリューションをご紹介いたします。 

シミュレーションを活用する開発手法であるモデルベースデザイン（MBD）では、装置開発のリードタイム短縮や試作機レスによるコスト削減はもちろん、高度制御設計の検討にもご活用いただけます。また、プロセス開発においては最適化や機械学習・ディープラーニングのアルゴリズム開発からソフトウェア・システムへの実装まで一気通貫でご利用いただけるワークフローをご提供します。 

既にMATLABをご利用の方もそうでない方も、半導体製造における幅広いMATLABの活用例をご覧いただき、ご自身の業務への適用の可能性を探っていただけますと幸いです。

ハイライト

• 半導体製造におけるMATLAB活用例のご紹介
• 半導体製造装置開発におけるモデルベースデザインの適用効果
• モデル予測制御（MPC）やAIを活用した高度制御実現
• プロセスデータ解析や多目的最適化、AIアルゴリズムの開発・実装ワークフロー

講演者について

遠山 巧

ファクトリーオートメーション機器及びプロセスオートメーション機器ベンダーでテクニカルマーケティング、プロダクトマネージャーとして日本市場への製品導入及び市場展開を主導。2004年からサイバネットシステムズでインダストリーマーケティングマネージャーとして産業機械業界へのMATLABビジネス展開に従事。2009年にMathWorksに入社。これまでの経験をもとに産業機械業界のインダストリーマネージャーとしてモデルベース開発の推進に尽力。

岩本 光平

総合電機メーカーにて発電プラントのプロセスシミュレーションや制御系開発の業務に従事後、コンサルティング会社を経て2018年にMathWorks Japanに入社。 
アプリケーションエンジニアとして、主に制御系設計、プラントモデリング、MBD開発に関する技術領域の支援を担当している。

王 暁星

Numerical Physics で博士学位取得。大手外資系油田開発サービス会社に 6 年勤務。地下資源採掘装置の開発、設置、データの取得と解析に従事。2019 年に MathWorks Japanに入社。機器の故障予測に向けたデータ解析を得意とする。異常検知・予知保全をテーマに顧客先や学会で複数発表。