ブックタイトル実装技術5月号2016年特別編集版

概要

実装技術5月号2016年特別編集版

472. 生産ラインの生産性向上　半導体の生産ラインでは、パターン寸法、膜厚、抵抗値、ダスト数など数多くの品質に関する管理データを収集している。一般にIPQC（In Process Quality Control）と呼ばれ、上限値・下限値を決め、それに近づいたところを警報レベルとしてこれを越えれば何らかの対策をとっている。さらに図2 のように、管理値が徐々に変化する傾向がある場合など、その原因を突き止めて対策を取らねばならない。これまでもこの種のIPQCは行われてきたが、LSI のプロセスが数百工程をかぞえ、毎日多量のロットを生産する場合など、人手で管理することは到底不可能であり、コンピュータの助けを借りる必要がある。IPQC以外にも、生産管理のデータはいろいろあって、これらのコンピュータ処理はますます増えている。3. 後工程の生産管理　一般に後工程（パッケージ工程）の歩留まりは95?99％と高いが、1個1個の付加価値が高いので不良が発生するとコストに影響する。また、不良品が多いと、一般に合格品の信頼性に問題がある場合が多い。したがって、後工程の歩留まり管理は重要である。AI 社の後工程歩留まり管理システムは、図3 のようにバーコードリーダ導入により行っている。4. MLCC、SAWフィルタの　 製造装置　スマートフォンのようなモービル機器には、MLCC（Multi LayerCeramic Condencer） やSAW（Surface Acoustic Wave）フィルタは必須であり、近年、非常な勢いで生産が伸びている。特にスマートフォンが世界中に使われると国によって周波数が異なるため、各種のMLCCやSAWフィルタが必要になって、これらの部品メーカーは増産につぐ増産である。AI社は、半導体の経験を活かしてこれらの電子デバイスの製造ラインの多数のユニットを統括した制御シーケンスを最短のタクトタイムで迅速に実行し、かつユニット増設など改造しやすい設計の可視化技術を提供している。現在、日本の半導体ビジネスは5兆円であるが、電子部品はちょうど2 倍の10 兆円であり、ますます伸びると期待されているので、この分野でのAI 社図3　バーコードによる生産工程管理 に活躍が期待される。図2　SPC（Statistical Process Control）管理