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title: 半導体メーカーが品質と出力を改善するための4ステップ 4 Steps for Semiconductor Manufacturers To Improve Quality and Output
description: 4つの簡単なステップで、半導体の品質と生産量を向上させる方法をご覧ください。
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# 半導体メーカーが品質と出力を改善するための4ステップ 4 Steps for Semiconductor Manufacturers To Improve Quality and Output

[Joshua Zable](https://blog.minitab.com/ja/blog/author/joshua-zable)  |  3/9/2023

 トピック: [Predictive Analytics](https://blog.minitab.com/ja/blog/tag/predictive-analytics), [Minitab Statistical Software](https://blog.minitab.com/ja/blog/tag/minitab-statistical-software), [Real-Time SPC](https://blog.minitab.com/ja/blog/tag/real-time-spc)

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半導体製造は、技術的に最も進んだ分野の1つであり、最もコストのかかる分野の1つでもあります。  半導体を基礎にした機器は、パソコンから電話、自動車まで、日常的なものであるため、需要は増加し続けています。数量の増加とともに、品質イニシアチブもさらに強化しなければならなくなってきます。メーカーのほとんどは、Minitabなどの統計ソフトウェアを、問題の解決に役立てています。ですが、応用を拡大してより多くの価値を提供する余地はまだあります。

どういうことでしょうか？半導体製造では、平均して、他の業界よりも多くのデータを収集する傾向があります。つまり、以下のようなさまざまな方法で、データをもっと簡単に機能させることができます。  

## 測定システム分析で生産の変動を最小限に抑える

ゲージR&Rや一元配置分散分析（ANOVA）などのツールを使用して測定システムのばらつきを判断することは、半導体製造では特に重要です。仕様が確実に保証されるようにするには、測定の反復性と再現性を、測定対象の仕様の公差に比べて小さくする必要があります。Minitabの新しい[測定システム分析モジュール](https://www.minitab.com/products/minitab/measurement-system-analysis-module)を使用すると、あらゆるレベルの実務者が簡単に、測定システムの変動、偏り、安定性を評価できます。  

## 統計的工程管理で歩留まりを改善し、工程の無駄を回避する

管理図および能力分析を使用すると、ウエハの厚さ、成膜速度（電気特性を含む薄い層としてウエハ表面に材料を堆積する速度）、終点時間（過大エッチングまたは過少エッチングを避けるために、エッチングを停止する最も正確な時間を検出）などの重要な特性を測定することができ、また工程と機器が管理状態にあることを確認できます。すでに統計的工程管理を採用している場合は、Minitabの次世代[統計的工程管理](https://event.on24.com/wcc/r/3797198/1618A0E4B3D5DE914D7A787A7DCDEB1F)を使用することで、手法を改善し、[リアルタイム](https://www.minitab.com/products/real-time-spc/)の節約を実現できます。

## 実験計画で工程を改善する

半導体製造は複数の複雑な工程であるため、経験豊富で有能なエンジニアでも、製造装置の最適な設定を必ずしも知っているとは限りません。最適な設定を知っていたとしても、新しい技術が常に採用されて、未知の状況や新しい問題を引き起こします。実験計画は、エンジニアが包括的なモデルを構築して、システムがどのように機能するかを正確に理解するのに役立ちます。こちらの[ブログ](https://blog.minitab.com/en/applying-statistics-in-quality-projects/a-doe-in-a-manufacturing-environment-part-1?hsLang=ja)で、あるメーカーが研磨工程の均質性改善に、実験計画をどのように活用したのかをご覧ください。また、この[ウェビナー](https://event.on24.com/wcc/r/3990965/C3778778A9242D8A069B5C0D5ABDE9A7)で、実験計画全般を学ぶことができます。

## 機械学習でポストシリコン検証

測定で合否判定を行う製品試験とは異なり、ポストシリコン検証では、あらゆる動作条件下での機器の動作を詳細に理解する必要があります。機械学習を使用すると、機器の入力が出力にどのように影響するかをよりよく理解し、その間の隠れた関係と複雑さを見つけることができます。[Minitabの予測分析モジュール](https://www.minitab.com/products/minitab/predictive-analytics-module/)があれば、強力な予測モデルを構築することや、[変数重要度グラフ](https://support.minitab.com/ja-jp/minitab/21/help-and-how-to/statistical-modeling/predictive-analytics/how-to/cart-regression/interpret-the-results/all-statistics-and-graphs/relative-variable-importance-chart)を使用して、パフォーマンスに影響を与える最も重要な入力を強調表示することができます。  

 

# 詳細をご覧になりますか？今すぐご連絡ください。

[![お問い合わせ](https://no-cache.hubspot.com/cta/default/3447555/5b2cf0cb-690b-4102-a3f8-3852aae91f2b.png)](https://cta-redirect.hubspot.com/cta/redirect/3447555/5b2cf0cb-690b-4102-a3f8-3852aae91f2b)

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