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公開：2024-08-17

エイシングがAI寿命予測アプリを開発、半導体製造装置の効率的保守に貢献

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• エイシングがAI寿命予測アプリのアルファ版をリリース
• レーザー光源の個体差に対応した寿命予測が可能に
• 半導体製造装置などの位置決め用レーザーに適用

エイシングのAI寿命予測アプリケーション開発

株式会社エイシングは、レーザー光源の個体差に対応した寿命予測アプリ『レーザー光源寿命予測AIアプリケーションver1.0.0』を2024年8月15日にリリースした。このアプリケーションは、半導体製造装置内の位置決め用レーザーの光源寿命を予測するために開発され、各種装置に搭載されている位置決め用レーザーにも展開可能だ。^[1]

本アプリケーションの特徴として、寿命が一目で分かること、1種類の時系列データで予測可能であること、装置内のPC（IPC）にインストールして即利用可能であることが挙げられる。従来の線形回帰による推定方法と比較して、エイシングの独自アルゴリズムを用いることで光源の個体差に応じた寿命予測を行い、より理想的なCBM(condition based maintenance)を実現している。

このAI寿命予測アプリケーションは、「TECHNO-FRONTIER 2024」で初公開された。同イベントは2024年7月24日から26日まで東京ビッグサイトで開催され、オンライン展示会は8月1日から30日まで行われる。位置決めレーザーの寿命予測に興味を持つ企業は、エイシングのウェブサイトからの問い合わせが可能だ。

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AI寿命予測アプリケーションの特徴まとめ

CBM(condition based maintenance)について

CBM(condition based maintenance)とは、機器の状態に基づいて保守を行う手法のことを指しており、主な特徴として以下のような点が挙げられる。

• 機器の実際の状態に基づいてメンテナンスを実施
• 不必要な保守作業を削減し、コスト効率を向上
• 予期せぬ故障を防ぎ、機器の稼働率を最大化

エイシングの『レーザー光源寿命予測AIアプリケーション』は、このCBMの考え方を取り入れている。独自のAIアルゴリズムを用いて光源の個体差に応じた寿命予測を行うことで、従来の定期的なメンテナンスよりも効率的な保守が可能になる。これにより、半導体製造装置などの高精度な機器の安定稼働と保守コストの最適化が実現できる。

AI寿命予測アプリケーションに関する考察

エイシングのAI寿命予測アプリケーションは、製造業におけるメンテナンス手法に革新をもたらす可能性を秘めている。特に半導体製造装置のような高精度かつ高価な機器の保守において、このアプリケーションの導入は大きな利点をもたらすだろう。予期せぬダウンタイムを最小限に抑えられることで、生産効率の向上とコスト削減が期待できる。

一方で、AIによる予測の精度や信頼性の検証が今後の課題となるだろう。様々な環境下での長期的な使用データの蓄積と分析が必要不可欠だ。また、このアプリケーションを効果的に活用するためには、ユーザー企業側のデータ管理体制や保守プロセスの見直しも求められる。エイシングには、導入企業へのサポート体制の充実や、継続的なアルゴリズムの改善が期待される。

将来的には、このAI寿命予測技術を他の産業機器や部品にも応用展開することで、より広範囲な製造業のDXに貢献できる可能性がある。エイシングには、半導体製造装置以外の分野への展開や、他のAI技術との連携による総合的な保守管理システムの開発など、さらなる技術革新を期待したい。産学連携や他企業とのコラボレーションを通じて、日本の製造業全体の競争力向上に寄与することを願う。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「エイシング、AI寿命予測アプリケーション アルファ版をリリース | 株式会社エイシングのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000061.000026145.html, (参照 24-08-17).

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