封止分野でよく発生する問題？

応用分野｜封止分野

封止分野の製造プロセスでは、各工程が非常に細かく、高精度・高自動化の設備が必要です。主な課題は、設備および製造品質の管理を徹底することです。

実施動機
封止分野でよく発生する問題？

技術の複雑化と高精度要求の向上

半導体製品の加工工程は、大きく分けてウェーハ製造（前工程、Front-End）と封止（後工程、Back-End）のテストがあります。先進的な封止技術の発展に伴い、ウェーハ製造と封止の中間に位置する加工工程が登場し、「中工程（Middle-End）」と呼ばれています。現在、世界的な半導体市場のトレンドとして、チップサイズの微細化が物理的限界に達しつつあり、前工程の技術進展が徐々に鈍化しているため、現在は後工程（封止・テスト）に重点が置かれています。

Yole Développement の産業分析レポートによると、市場は依然として従来型の封止が主流ですが、先進的な半導体チップや複雑な封止構造の需要が増加しており、これが先進封止市場の成長を促進する主要要因となっています。2027年には、先進封止市場が650億米ドル規模に達し、年平均成長率（CAGR）は約10%と予測されており、市場シェアも50%以上に拡大すると見込まれています。

封止技術は、大きく「従来型封止」と「先進封止」に分類されます。従来型封止のプロセスは、バックグラインディング、ウェーハダイシング、ダイボンディング、ワイヤボンディング、モールディング、電鍍、リードフレーム成型、最終検査など、8つの主要工程に分かれます。一方、先進封止技術（2.5D、3D、CoWos など）は、チップを積層することで空間利用を最適化し、限られたスペース内でより多くのチップを統合することが可能となります。これにより、高性能化、小型化、優れた放熱性を実現します。しかし、その分、技術の複雑化が進み、より高精度なプロセス管理が求められます。

実施課題
封止品質に影響を与える要因？

設備・プロセス・エネルギー管理

半導体封止分野の各製造工程は細かい管理が求められ、高精度・高自動化の設備が導入されています。そのため、主な課題は設備品質を適切に管理することです。設備品質を管理することで、製品品質の管理も可能となります。管理方法には、設備品質管理、製造プロセス管理、エネルギーコスト管理などが含まれます。各工程の品質管理が最終製品の成功・失敗に影響を与えるため、これらの課題は相互に関連しています。設備品質は製造プロセスに影響し、それがエネルギー消費にも波及します。そのため、メーカーは設備の状態を正確に把握し、高品質・高性能な封止製品を生産する必要があります。

封止分野における設備品質管理の課題

主要な設備として、ワイヤーボンダー（Wire bond）、ダイボンダー（Die bond）、ウェーハダイサー（Die saw）、レーザー切断機（LG）などがあります。これらの設備には、駆動モーター、スクリュー、搬送アーム、溶接ヘッド、温度制御システム、搬送システム、操作プラットフォーム、環境制御システムなどの精密部品が含まれており、高精度・高信頼性の基準を満たす必要があります。これにより、高い歩留まりで封止プロセスを完了することが可能になります。

封止分野におけるプロセス品質管理の課題

製造設備が適切な状態であっても、人為的な数値入力ミス、環境要因の影響、各部品の動作タイミングの不一致などによって、プロセスに微細な誤差が生じ、最終的な製品品質に悪影響を及ぼす可能性があります。深刻な場合、ウェーハの破損、製品の不良、納期遅延、設備の早期劣化や摩耗などが発生する可能性があります。

封止分野におけるエネルギー消費管理の課題

ESG（環境・社会・ガバナンス）トレンドの影響により、半導体産業における脱炭素化への要求は今後さらに強まると予測されます。世界の基準に追従できなければ、市場から淘汰されるリスクがあります。そのため、上流メーカーはカーボンニュートラルや排出削減が可能な製品を求め、下流メーカーもグリーン・サーキュラーエコノミー（循環型経済）の管理ソリューションを導入しています。設備のエネルギー消費を適切に管理することで、設備の効率を最適化し、排出削減、コスト削減を実現するとともに、工場の稼働率を向上させ、生産効率を高めることが可能となります。

実施目標
封止分野における設備の予知診断

＃設備品質を把握し、不良品の発生を防止
LG、DS ウェーハレベルの設備：生産能力への依存度が高く、突発的な停止は生産スケジュールに大きな影響を与えるため、設備の健康状態の監視が極めて重要です。DB、WB ダイレベルの設備：製造プロセスの監視をオンライン品質保証の手段とし、設備異常が発生した際には即座に警告を発します。不良品の大量生産を防ぎ、顧客の利益を守ります。

＃精密なメンテナンスで試行錯誤を減らし、人員を最適化
製造の自動化と生産における人機比の向上が進む中、従来の定期メンテナンスから、より精密な保守管理へとシフトする必要があります。人材リソースを最適に活用し、設備エンジニアのメンテナンス効果を最大化します。設備の修理が必要になった際には、試行錯誤による交換を減らし、適切なメンテナンスを行うことで、重要部品の調達待ち時間を短縮し、誤った部品交換によるコスト増加を防ぎます。これにより、設備の復旧と生産スケジュールの最適化を実現します。

＃人為的ミスの防止と環境要因の管理
どれほど設備の状態が良好でも、適切な操作が行われなければ意味がありません。そのため、システムにフェイルセーフ（防呆）機能を導入し、人為的ミスによるトラブルを防ぐ必要があります。製造品質に影響を与える環境要因として、温度、湿度、圧力、パーティクル（微粒子）などがあります。これらのデータを収集し、しきい値やトレンドを分析することで、最適なリスク管理メカニズムを確立します。

＃最適な判断で設備のエネルギー消費を削減し、カーボンフットプリントを低減
工場の設備エネルギー管理を行うことで、設備の稼働状況を把握し、最大効率での運用が可能になります。設備のアイドリングや生産ラインの停止を防ぎ、意思決定を最適化することで生産ラインの稼働率を向上させます。収集したデータは、コスト管理システム、炭素排出管理、エネルギー効率化プログラム、環境保護プロジェクトなどの導入の基礎データとなります。

設備品質の把握

精密メンテナンスによる試行錯誤の排除

人為的ミスの防止

エネルギー消費削減とカーボンフットプリントの低減

どのように実施するか
リアルタイム監視による品質管理と意思決定の最適化

各種周期的な設備管理に基づき、VMS-ML機械学習型インテリジェント監視システムを活用し、正しいプロセスの動的信号を学習します。
自動追跡とターゲット識別技術を備えており、異なる機械に対して異なる監視モデルを構築できます。
その結果、ターゲットの追跡精度と誤判定率を千分の一以下に抑えることが可能になります。

長期監視による特性値のトレンドを分析することで、機械の劣化過程を把握できます。ユーザーは、これらのトレンドデータを活用し、今後のメンテナンス計画を策定できます。また、二次しきい値管理やAIトレーニングを行うことで、将来発生しうる異常を予測することが可能です。

さらに、各種安定状態の物理データや機械信号データを収集し、ファームウェアレベルやシステムレベルのエッジコンピューティング技術を活用して、大量のデータから必要な監視項目へと変換します。これにより、しきい値を設定し、リアルタイム監視による品質管理と最適な意思決定を実現します。

VMS-ML ロボットアーム監視システム