Technology and Trends

新型コロナウイルスが半導体産業を襲ったとき、SEMI会員は自社の従業員の安全確保と事業の継続という新たなハードルに直面しました。SEMIはただちに世界の会員を支援するフォーラムを立ち上げ、事業継続や安全確保のベストプラクティス、サプライチェーンの問題、事業の影響と回復についての会員の見方を発信しました。 このフォーラムは会員アンケートという形をとり、第1回のアンケートは2020年3月に行われました。結果はSEMI会員全体で共有され、パンデミックの影響拡大への対処に役立てていただきました。 以下は、2021年5月に行われた第4回会員アンケートのまとめです。 回答者の地域および分野比率 回答者の40%は北米に本社がある企業の社員でした。 その他の回答者の所属企業の本社所在地域は、欧州/中東が20%、日本が13%、台湾が10%、中国が10%、韓国が5%でした。 回答者の40%が半導体製造装置メーカー、21%が材料サプライヤー、14％がデバイスメーカー、6%がソフトウェアおよび設計サービス、3%がOSAT、EMS、ODMでした。 事業継続のための方策 5月の調査では、生産を長期的に停止した企業はほとんどありませんでした。事業を継続するためには、図1に示すように、会員企業は程度の差こそあれ、ソーシャルディスタンス確保、マスク着用、体温チェック、勤務時間変更、接触者の追跡を実施しています。なかには、強制検査、人同士の近接センサー、空気清浄機、サイトの人数制限なども組み合わせて実施し、海外から入国した外国人労働者を宿泊施設に隔離して必要な検疫を行っています。 図1 いずれの対策もSEMIのEHSS COVID-19ワーキンググループのオンライン会議で定期的に検討を繰り返してきたものになります。このグループは、会員企業において安全性のモニタリングとコンプライアンスを担当するファシリティマネージャーや人事マネージャーで構成されています。 企業のワクチン接種方針 ワクチン接種のペースは世界の地域で大きく異なるため、職場復帰前にすべての従業員にワクチン接種を要求している回答者はわずか5％でした。また回答者の12％はワクチン接種方針をまだ検討していませんでした。大多数の企業は従業員のワクチン接種を奨励していますが、要求はしておらず、26％は従業員個人の判断に委ねています。 図2 北米では、ワクチン接種を要求あるいは奨励している企業が大半を占めています。欧州では、従業員判断に委ねるか奨励する企業はありますが、接種を要求している企業はありません。日本の企業は主に従業員に接種の判断を委ねており、中国の企業は要求する企業、奨励する企業、従業員に委ねる企業に分かれています。これらのガイドラインは各地域の法律で要求されたのではなく、雇用主や地域の政策立案者の判断によることが明らかです。 デジタルトランスフォーメーションへの準備状況 デジタルトランスフォーメーションの技術や手法の導入に投資したことがあると回答したメンバーが過半数を占めましたが、来年もデジタル投資を継続すると回答したのは約14％にとどまりました。多くの回答者は、オンライン会議ソフトウェアを導入しており、また半導体製造における遠隔診断や予測モデリングのために、バーチャル・リアリティ・ツールを導入しているか、その計画をしています。 図3 職種別の勤務ロケーション 当然のことながら、パンデミック時に自宅から仕事ができなかった製造部門や配送部門のスタッフは現場に戻っており、研究開発部門やエンジニアリング部門がまもなくリモートワークを終了し、次いで財務や調達の復帰が続くことを回答は示唆しています。営業およびマーケティング部門が、リモートワークの割合が最も高く、営業部門は今後もしばらくリモートワークを続けるスタッフが最多となるでしょう。 図4 今後の不透明な経済への対応 回答した274社のうち、84％にあたる229社が、COVID-19への対応を経て、これから経済的不確実性に直面した場合の回復力が強化されたと感じています。しかし、継続するサプライチェーンの問題や原材料の不足は最大の懸念事項となっており、その他にも顧客からの需要の増加、稼働率を上げる可能性、従業員数や施設全体の増強要求などが上位に挙げられています。 図5 回答いただきました会員企業の皆様に感謝申し上げます。今後のアンケート調査についてもお知らせしてまいります。 SEMI EHSS COVID-19ワーキンググループの活動の詳細については、こちらのWebサイトをご覧ください。 Heidi HoffmanはSEMIの技術コミュニティマーケティング部門シニアディレクターです。

フォトマスクでの曲線形状の使用が進み、設計への曲線形状使用も現実的になるなど、製造分野に変化が訪れています。これは四角形から曲線形状への革命のほんの始まりなのかもしれません。物理的な設計インフラを曲線に変更するのは、気が遠くなるようなことに思えますが、曲線形状を使った設計は実現可能なのでしょうか。 D2SのCEOである藤村晶（ふじむらあき）氏に、未来の設計の形状についてお尋ねすることにしました。D2SはSEMIの技術委員会のひとつであるESD Allianceのメンバーです。 Smith：四角形と曲線形状の違いはなんでしょうか。 藤村氏：製造されたマスクとウェーハ上の形状は、たとえ入力されたCAD形状が四角形だったとしても、どれも曲線的です（図1）。自然界では直角にはまがらないのが常ですから、鋭角に見えるのも、どれだけ目を凝らしているかで変わります。現在の最先端ノードサイズと必要な解像度では、図2の左図のように、ウェーハやマスク上の形状が目に見えて曲線的になっています。 1980年代以降、チップの設計および製造システムでは、座標軸に平行な四角形が使用されてきました。これは、1）トランジスタや配線の設計には四角形で十分であること、2）CPUベースのコンピュータアルゴリズムで計算するには四角形の方がはるかに効率的であること、などの理由によるものです。曲線形状には、ある解像度で区分した線形ポリゴンや、スプラインのような任意の曲線、円や楕円などの特定の曲線パターンがあります。 図1：マスクやウェーハ上の全ての形状は、入力される形状が四角形であっても曲線的になる。 出所：D2S Smith：曲線的なマスクの利点はなんでしょうか。 藤村氏：半導体の製造現場では、マスク上の形状を四角形ではなく、曲線で補正することで、リソグラフィの最適なプロセスウィンドウが得られることが知られています。このテーマについては、数十年にわたって数多くの研究が行われてきました。純粋に曲線的なマスク形状を生成する技術は、光近接効果補正（OPC）の発展形であるインバースリソグラフィ技術（ILT）として知られています。 2020 年 2 月に開催された eBeam Initiative のイベントで、Micron Technology は、曲線的 ILTによって、先進的メモリ設計のプロセスウィンドウが最大で85%改善されたという研究結果を発表しました（図 2 参照）。さらに、D2S社のRyan Pearman氏は、Photomask Japan 2019において、ILTは優れているだけでなく、製造されるマスクのばらつきも低減されるため、完全な曲線化というパラダイムへ向かうことが望ましいという研究結果を発表しました。 図2：Micron Technologyは2020 SPIE Advanced Lithography ConferenceのeBeam Initiativeイベントにおいて、曲線的マスク形状を先進的メモリに使用する利点を説明した。 出所：Micron Technology Smith：利点は何十年も知られているのに、今まで動きがなかったのはなぜでしょう。 藤村氏：いくつかのことが同時に発生したのです。マルチビームマスク描画装置が利用可能になったこと。汎用コンピューティングのGPUアクセラレーションが主流になったこと。そして、ウェーハプロセスウィンドウ（製造のばらつきに対する耐性）が、5nm からさらに3nmに進もうとする先端ノードで問題化していることです。曲線ILTの必要性はこれまでになく高まっており、今後はEUVリソグラフィにも波及するでしょうが、これがマルチビームマスク描画やGPUアクセラレーションの登場で利用可能となったのです。 Smith：曲線的なマスク形状によって、曲線的な設計形状も可能になりますか。 藤村氏：曲線的なマスク形状の採用は、ウェーハ上の曲線形状をターゲットにするための最初のステップです。曲線形状のマスクがなければ、曲線的設計をターゲットにし、これを高い信頼性で製造することは困難です。曲線 ILTは、ピクセル空間で計算され、ウェーハリソグラフィのプロセスウィンドウを最大化するために必要なマスク形状を出力します。曲線ILTの副次的効果として、曲線形状もターゲットとして入力することができます。ILT（おそらくGPUアクセラレーションを使ったILT）は、入力データをラスターデータ（ピクセル画像）に変換して計算するため、ILTアルゴリズム自体は、曲線的なデザインデータの量が増えても、実行時間を含めて影響を受けません。 できあがったマスク形状は、マルチビームマスク描画装置に書き込まれ、これがピクセルを電子ビームで描画します。四角形も曲線形状も描画速度に違いはありません。突然、約30年間ではじめて、曲線設計がチップ製造で何の変りもなく扱えるようになったのです。 Smith：しかし、曲線的な設計は難しいのではないですか。多くの装置は四角い形状を前提にしています。 藤村氏：その通りです。突然、チップのあちこちに曲線的な配線が施されたり、スタンダードセルやメモリーセルに曲線的なイントラコネクトが施されたりすることはないでしょう。自動レイアウト、タイミング解析、カスタムレイアウト、寄生素子の抽出、デザインルールチェックといった、フィジカルデザインのインフラ全体が一斉に曲線デザインに移行する可能性は極めて低いと思います。では、これらの問題の一部を「ホットスポット」ソリューションとして、特定のケースに時間をかけて取り組むことはできないでしょうか。例えば、GPUアクセラレーションによるSPICEシミュレータが登場していますが、GPUアクセラレーションが設計に採用されれば、製造業で起きたような変革が設計でも（徐々に）起きる可能性があります。問題は、それに見合うだけの価値があるかどうかだと思います。 Smith：見合うとお考えですか。 藤村氏：インフラ全体に手間をかける価値があるかどうかはわかりません。様々な理由で「ホット」になっているスポットには、確かなメリットがあります。32ビットのバスを1グリッド分折り曲げるには、曲線形状の方がスペース上ははるかに効率的であることは間違いありません。スタンダードセルやメモリーセルの中には、曲線的な設計の方がうまく詰め込める機能もあります。一般的には、配線がチップサイズ縮小の限界となっていることは言うまでもありませんが、シュリンクの鍵となる重要なエリアは常に存在します。 また、製造上のメリットもあります。一般的に、今回のように30年ぶりに何かが大きく変われば、その不連続性を利用したイノベーションが起こるはずです。そこで、コミュニティの資本力を結集して、どんなことができるのかを考えてみましょう。最初にすべきことは、曲線的な設計が製造可能になるであろうことを、広く知らせることです。 著者について ロバート（ボブ）・スミスは、SEMIの戦略的アソシエーションパートナーのESD Allianceの専務理事です。半導体設計エコシステムで製品およびサービスを提供する企業の国際工業会であるESD Allianceの管理運営を担当しています。

2021年の第2四半期が進むにつれ、世界はようやく正常に戻りつつあるようです。しかし、私たちの生活やビジネスが昔どおりになるとは思えません。新型コロナウイルス流行前のように出張できるのは、何年も先になるでしょう。オンライン会議が低コストで有効なことが明らかになったため、多くの企業が出張の方針や予算を引き締めることは間違いありません。遠隔医療に懐疑的であった患者や医師も、これを活用するようになり、完璧とはいかなくとも、医療のギャップを埋めています。オンライン学習は基本的に週末に行われていましたが、今後は多くのカリキュラムで採用されるようになるでしょう。 こうした全ての要素が、半導体産業をスーパーサイクルへと駆り立てました。そして、チップ需要は、半導体製造装置の需要増へとつながったのです。半導体製造装置への2020年の投資額は630億ドルを超過し、2021年には700億ドルに達すると予測されています。中古装置市場は、通常その5%～10%を供給します。当社への引き合いは、今年は間違いなく増加しています。これを前提として、今年の残りの期間についての私の考えをお伝えしようと思います。 半導体製造装置の不足は今に始まったことではない 半導体業界では、半導体製造装置の不足がしばらく続いています。装置メーカーにとって、これほどの多様な製品と技術をサポートするのは容易ではありません。半導体メーカーによっては、150mm、200mm、300mmのウェーハ用装置を全て生産に使用しています。ファブでは150mmウェーハに、30年前の技術をいまだに使用している一方、300mmウェーハには最先端の技術を使用しています。また、小口径ウェーハでは、シリコンカーバイド（SiC）のような新しい技術も開発されています。 残念ながら、装置メーカーによっては、150mmや200mmの装置をすでに止めてしまったところもあり、また小口径市場に戻った企業もありますが、それも最近のことです。こうした企業の主力製品は300mm装置ですから、小口径装置の需要を満たす上で、その技術的進歩、価格、生産量のバランスをとる必要があります。サードパーティの中古再生装置サプライヤーもまた、過去数年間に需要の増加を経験しています。当社では、全ての技術レベルにおいて、需要が今後3年～5年にわたり増加すると見ています。これが意味することは、装置価格が新品であれ中古であれ上昇し、納期が長期化するということです。 レガシー装置の高まる需要 私たちの周りにある電子機器の多くは、最先端技術を使ってはいません。例えば、携帯電話、電気自動車、ウェアラブル、モニター、産業用製品に使用されているチップの多くは、いまだに200mm装置を使用して200mmウェーハで製造されています。世界には現在約200の200mmファブが存在しており、全てのウェーハサイズをあわせたチップ生産能力の約25％を担っています。こうしたファブで製造されるのは、アナログデバイス、MEMS製品、パワーIC、RFデバイス、ディスクリートデバイス、センサーです。また、200mm装置の納期も延びています。通常3〜6ヶ月の納期が、1年以上になるケースもあります。 このような状況の中で、半導体製造装置の価格は劇的に上昇しており、これが大きく緩和される見込みはありません。多くの装置メーカーは、2010年までに装置の300mmへの移行をすませています。各社にとって、売上や利益率は300mm装置の方がはるかに大きくなっています。そのため、200mm装置はしばらくの間、サードパーティによる中古市場によって供給がされていました。しかし、2016年には200mm装置の需要が復活し、装置メーカーの多くが供給を再開しました。装置メーカーは、200mmの新たな装置のためのサプライチェーンを構築し、技術をアップグレードし、場合によっては新たに訓練されたエンジニアを雇用するために、ある程度の時間が必要でした。こうしたコストをカバーするために、新しいレガシー装置の価格は今後も上昇していくと思われます。半導体メーカーが高価なレガシー装置を購入できない場合も考えられますから、当社では強固なサードパーティ・エコシステムが今後も継続すると予測しています。 小口径装置需要へのSurplusGlobalの対応 当社の中古装置市場における強みは、リサイクル技術にあります。当社は、プロセスノードのアップグレード、200mmから300mmへの大口径化、製造製品の変更をする企業から出る大量の装置の購入機会をこれからも求めていきます。 当社では年間およそ6,500万ドル～1億ドルの装置を購入し、場合によっては適切な顧客に備えて在庫を保持しています。例えば、メモリー企業がプロセスノードを変更する際には、所有する装置が不要になる可能性があります。これまでは、こうした入れ替えが予測できるスケジュールで発生しました。不要になった装置をスクラップにする代わりに、SurplusGlobalが購入し在庫にするのです。時には１カ月在庫にするだけで、転売できることもあります。しかし多くの場合は、１年以上在庫することになります。当社では装置の電源を入れて状態を確かめ、新しいユーザーのために、装置メーカーやサードパーティに依頼して再生することもあります。 中古市場の装置へのニーズに対応するため、当社では日本およびシンガポールに新しいオフィスを開設し、現地の顧客の近くでより良いサポートを提供しています。最後に、当社の最新・最大の試みとして、半導体製造装置クラスターを2021年7月にオープンすることをお知らせします。詳細についてはこちらをご覧ください。 Emerald GregはSurplusGLOBALの米国担当エグゼクティブ副社長です。

SEMIでは、「EHSS（Environment, Health, Safety and Sustainability：環境、健康、安全、持続可能性）」と呼ぶコミュニティを組織し、新型コロナウイルス感染拡大（パンデミック）の影響に関する情報を共有するため、隔週でミーティングを開催しています。その中の作業部会「EHSS COVID-19ワーキンググループ」は最近、従業員のワクチン接種のために有給休暇を提供した企業の状況や、職場でのワクチン接種実施の可能性等について、調査報告を明らかにしました。 EHSS COVID-19ワーキンググループの調査によると、職場復帰に関する方針を策定している企業や、フルタイムのオフィス勤務やハイブリッド勤務についての従業員の希望を把握するためにアンケート調査を実施した企業もあります。米国のワクチン接種率が上昇するにつれ、一部のSEMI会員企業は、企業のパンデミック対応を管理する州の職場規則がつぎはぎだらけであることに懸念を示しており、職場復帰スケジュールに間に合うように、州の職場規則を更新することを求めています。 調査では、マスク、保護メガネ、フェイスシールド、手袋、除菌用具、検温装置、その他の個人用保護具（PPE）の調達状況についても確認しました。それによると、これらの点に関しては、安定的に調達できているようであり、物資不足や納期の長期化等の報告はありません。 米国疾病管理予防センター（CDC）は、屋外でのマスク着用のガイドラインを緩和し、完全にワクチンを接種した米国人は、見知らぬ人が大勢いる場合を除いて、もはやマスクで顔を覆う必要はないとしています。CDCによる、ワクチン接種を完了している方が安全にできることのリストは、こちらにあります。 最後に、EHSS COVID-19ワーキンググループのメンバーによると、米国のエレクトロニクス業界では、主にサテライトオフィスの従業員が企業の本社に出向くなど、航空機での出張が徐々に再開されているとのことです。こうした出張は、通常、ビジネスにとって「ミッションクリティカル」なものに限定され、上長（ディレクター以上の職位）の承認が求められます。 2月、SEMIジャパンは、日本から中国、韓国、シンガポール、台湾の顧客拠点へ社員が出張する際に企業がとるべき措置を調査しました。その結果、非常に困難な作業であることが判明しました。 日本の企業は、出張申請が拒否されるリスクを回避するために、いくつもの書類を提出し（わずかな誤りも含まれないように精査して）、複数の政府承認を得る必要がある。 渡航の日時、都市、航空会社は限られています。 PCR検査、およびインターナショナル・メディカル・グループ（IMG）による検査を含む、渡航前、渡航中、および渡航後の複数回にわたる健康診断の実施も義務付けられています。 一部の国では、ホテルでの14日間の検疫滞在が規則となっており、一部のホテルではサービスや食事、その他のアメニティが非常に制限されています。 企業は、従業員の位置情報や健康状態を把握するために、複数のアプリをダウンロードして管理する必要があります。 SEMI EHSS COVID-19ワーキンググループへの参加をご希望の方は、SEMI EHSSチーム（[email protected]）までご連絡ください。 危機対応や規制から、環境維持や安全基準に至るまで、SEMIのメンバーは教育を通じてマイクロエレクトロニクス業界を発展させるために、重要な問題に共同で取り組んでいます。SEMIの環境・健康・安全・持続性に関する取り組みについては、ウェブサイトをご覧ください。 Michael Ciesinskiはテクノロジーコミュニティ担当副社長、James Amanoは国際スタンダードおよびEHS担当シニアディレクター、Nishita RaoはSEMIのシニアプロダクトマーケティングマネージャーです。

はじめに 電子機器製造の生産を自動化することで、高品質の製品を生産することができますが、人間が介入しないため、特定の故障につながる可能性があります。IIoT（産業用IoT）、ビッグデータ解析、クラウドコンピューティング、人工知能（AI）などの急速な技術進歩により、多くの製造工程のインテリジェント化が進み、インダストリー4.0も近い将来に実現する可能性がでてきました[1]。スマート製造では、オペレーショナルデータや検査データをベースにしたリアルタイムの意思決定がされ、製造工程全体がひとつのフレームワークに統合されます。この先、未来の製造工程は、デジタルのサイバーフィジカルシステムに転換し、高い効率性を確保すると同時に、あらゆる不確実な状況にプロアクティブに対応します。 表面実装組立ラインでは、IIoT技術によって機器の状態や品質データの収集ができます。従って、AIや機械学習アルゴリズムなどのデータ駆動型ソリューションを利用することで、異常な欠陥を診断し、生産中の予期せぬ変化や状況に対応して、装置パラメータを最適に調整することが可能です。ニューヨーク州立大学ビンガムトン校（通称ビンガムトン大学）の研究チームは、プリント基板組立にスマート製造ソリューションを導入し、歩留まりとスループットを改善するため、表面実装業界のさまざまなパートナーと協力して、AIベースのクローズドループフィードバック制御とパラメータ最適化を基盤とする斬新なフレームワークを開発しました。このAIベースのフレームワークによって、表面実装組立におけるデータ駆動型工程制御のロードマップが示される可能性があります。 表面実装組立における装置のAI化 表面実装組立の一つ一つの工程が、プリント基板製品の品質とスループットに大きく影響をします。とりわけ、はんだ印刷工程は、プリント基板のはんだ不良の60%がこの工程に起因するため、非常に重要となります。プリント基板のパッドのひとつでも、十分な量のはんだペーストが塗布されないと印刷不良となり、プリント基板のリワークとリペアのコストが発生します。ピック＆プレース工程は、高額の装置への投資、長い工程時間など、最もコストがかかる部分です。はんだリフロー工程では、リフロー炉の温度他の設定がはんだ接合の品質と信頼性を左右します。このため、はんだペースト検査（SPI）、自動光学検査（AOI）等の複数の検査装置が表面実装組立工程で使用されています。特にAOIは、はんだリフローの前後の部品不良の検出するために、2台の装置が使用される場合があります。 多くの電子部品が小型化し、表面実装の組立工程に起因する不良が増加しています。ビンガムトン大学の電子機器スマート製造研究所（SEML）は、2台のはんだペースト印刷機、2台のチップマウンター、1台のリフロー炉に加え、SPIおよびAOI装置を完備しています。研究チームは、SEMLでこれまで8,000枚以上のプリント基板をテストしました。その結果、物理的特性に基づく数値手法だけでは、小型部品の挙動の説明することには、実際上、限界がある可能性が判明しました。温度や湿度といった未知の環境要因、装置の較正、測定精度、振動などが、表面実装組立の生産の質に影響を与えているかもしれません。しかし、最近の研究では、AIを用いた手法によって、従来のアプローチよりも、製品品質が最大35%改善し、スクラップ率が低減し、半導体製造におけるファブオペレーションを最適化できることを示しています[2]。これは、データ駆動型のインテリジェントな工程制御によって、表面実装組立工程が進化する可能性を示唆しています。 表面実装組立のスマート化の目標は、オフラインとオンラインの双方のシナリオで、設定の最適化を維持することにあります。AIとデータ解析によるソリューションは、全ての表面実装組立工程を、生産前にはオフライン制御で、生産中はオンライン制御で最適化することが可能です。AIベースのクローズドループフィードバック制御の全体図を図2に示します。 表面実装組立AIモジュール はんだ印刷工程では、4つのAIモジュールで構成されています。 印刷アドバイシングモジュール（PAM） 印刷最適化モジュール（POM） 印刷診断モジュール（PDM） メタルマスク洗浄工程制御（CPC） 図2：AIベースのクローズドループフィードバックプラットホームの模式図 図3：カスタマの最も良く知られた印刷パラメータに対するPAMの有効性 PAMの目的は印刷機の重要パラメータの理想的な初期設定を、ハイブリット機械学習とヒューリスティックな最適化によって推奨することです[3]。これには、印刷速度、印刷圧力、セパレーション速度などがあります。ケーススタディとして、研究チームは自動プリント基板テストベッドを使い、最も良く知られた印刷パラメータ設定とPAMによる設定の印刷結果を比較しました。実験結果は、PAMの方が工程能力指数（Cpk）を50%上回ることができることを示しました（図3）。 POMは、印刷品質をモニタリングし、動的な条件に適応するためにオフセット値および工程パラメータを微調整することで、印刷パラメータをリアルタイムに最適化します[4]。実験の結果、POMの印刷パラメータ調整により、オフライン制御と比較してCpk値で30％以上の生産品質向上を達成しました。PDMは、工程品質を向上させ、ダウンタイムを削減するために、潜在的な印刷障害の異常検出と診断を行います[5]。実験結果によると、PDM は、基板サポート、スキージ、ペースト条件などの不適切な印刷機のハードウェア問題を 87% 以上の精度で予測することができました。CPCは、図4に示すように、SPIの情報を使用して、メタルマスク下面の残留物の蓄積レベルを推定し、メタルマスクの適切な洗浄プロファイルとサイクルを決定します[6]。CPCを導入すると、生産ラインで使用されている既知の洗浄パラメータと比較して、印刷品質の安定性が34％、Cpkが10％向上することが期待できます。 図4：メタルマスク洗浄制御のための残留物堆積予測 ピック＆プレース工程では、マウンター装置のパラメータの最適化に加えて、マウンター最適化モジュール（MOM）とマウンター診断モジュール（MDM）を装置自動化工程として利用することができます。MOMは、セルフアライメント効果を適切に利用することで、図2に示すように、SPI装置、リフロー前AOI装置、リフロー後AOI装置で収集したデータをもとに、部品のリフロー後の位置を予測して最適な配置を決定します。また、MOMは、生産中にも変化に適応した配置位置を提供します。MOMのフレームワークでは、まず、はんだペーストのオフセット情報に基づいて、複数のダイナミックな配置オプションが生成されます。部品のX方向とY方向の最終的なオフセットは、K近傍法回帰モデルと勾配ブースティング回帰モデルを重ね合わせたハイブリッドAIモデルによって予測され、リフロー後のずれが最小となる最適な配置が、MOMによって特定されます。 実験の結果、MOMは従来のP P配置方法（パッドセンターに部品を配置する方法）と比較して、最終的なずれを18%減少させることができることがわかりました。MDMは、P P装置のオペレーショナルデータとAOI検査データを用いて、P P不良の根本原因にさかのぼり、将来の故障を予防する予知保全手法です。MDMでは、不適切なノズルサイズ、部品の汚染、フィーダーの問題など、欠陥の既知の根本原因を84.50%の精度で特定することができます。これは、AIベースの診断アルゴリズムによって異常が検出された場合、複数の異なる実装不良を自動的に検出・分類できることを意味します。 図5：MOMによる最適な配置 リフロー炉で対策が必要な課題のひとつに、リフロー炉温度の最適な設定を見つけることがあります。これはプリント基板製品の最終的な品質に影響します。はんだペーストメーカーは、はんだペーストの組成の物理的特性に基づいたターゲットプロファイルを通常は提供しますので、これと一致するはんだ接合部の温度が必要となります。それゆえ、リフロー技術者は、接合部の温度プロファイルがターゲットプロファイルと正しく一致するように、マニュアルでリフロー炉の温度を微調整しなければなりません。これには相当のコストと労力が必要です。研究チームは、プリント基板の熱プロファイルとそのレシピに基づいた、自動リフローレシピ最適化モデルを提案しています。 図6：温度レシピと温度プロファイルの最適化 まず、当初のレシピで予測モデル用のデータを収集し、熱プロファイルとレシピの関係を明らかにします。次に、レシピに基づいて熱プロファイルを予測するAIベースのモデルを開発します。従来の手法と異なり、AIベースの手法では、予測された温度と与えられたプロファイルのギャップが最小となる最適なリフロー炉のレシピを生成します。その結果、AIベースの予測モデルでは、1時間以内の処理時間で、与えられたプロファイルの温度曲線に対する適合率が97%になるなど、有望な結果を得ることができました。提案されたモデルは、時間、労力、材料の節約といった大きな利点が他にもあります。こうして、プリント基板のリフロープロセスの自動化度合いが高まります。将来的には、複数の検査装置からのデータを統合して、リフロー最適化プロセスを完全に自動化し、より信頼性の高い結果を得られるようにする予定です。 まとめと結論 小型の電子機器製品は、プリント基板製品の品質を高めるために、表面実装組立工程が複雑化しており、多くの不確実要素があるため、表面実装組立プロセスの理論的解釈が困難になっています。AIと各種検査から収集されたビッグデータを活用することで、表面実装組立工程はインテリジェント化し、動的な環境状況に柔軟に対応できるようになります。表面実装組立工程全体で最適な制御パラメータを維持することで、設計されたスループットを維持しつつ、最終的なプリント基板製品の品質を向上させることができます。自動化されたスマートシステムは、次のレベルのエレクトロニクス製造の道を切り開きます。エッジ／クラウドコンピューティングを通じてエンドユーザーからのデータや情報を活用し、多品種／少量生産の効率を高めてカスタマイズされた製品の製造を高速化します。また、設計の多様性を高め、納期を短縮することができます。 著者について Sang Won Yoon教授は、2019年にSUNY Chancellor's Award for Excellence in Scholarship and Creative Activitiesの受賞者であり、多くの生産性の高い長期的な産業界とのコラボレーションをリードする、優れた功績のある研究者です。Yoon教授は、パデュー大学生産工学部で博士号を取得した後、2010年にニューヨーク州立大学ビンガムトン校のシステム科学・生産工学部のワトソン・スクールの教授に就任しました。 2010年にニューヨーク州立大学ビンガムトン校システム科学・産業工学科ワトソン・スクールの教授に就任しました。 Yoon教授の研究は、統計的学習手法を用いて大規模データセットをより良く理解することに留まらず、最適化、ソフトコンピューティング、シミュレーション、および従来の機械学習アルゴリズムを用いた複雑な理論を活用しています。その結果、ユン教授は130以上の国際的学術誌や会議録に論文を発表しています。また、データサイエンスの学際領域（TAE）のメンバーであり、現在は健康科学のTAEのメンバーとして活躍しています。 著者は本稿の執筆にあたり、以下の方々にご協力いただきました： Daehan Won, [email protected], Assistant professor Jingxi He, [email protected], Ph.D. candidate Shrouq M. Alelaumi, [email protected], Ph.D. candidate Yuanyuan Li, [email protected], Ph.D. candidate Yuqiao Cen, [email protected], Ph.D. candidate 参考文献 [1] Qi, Q., and Tao, F., 2018. Digital twin and big data towards smart manufacturing and industry 4.0: 360 degree comparison. IEEE Access, 6, pp.3585-3593. [2] 10 Ways machine learning is revolutionizing manufacturing in 2019. https://www.forbes.com/sites/louiscolumbus/2019/08/11/10-ways-machine-learning-is-revolutionizing-manufacturing-in-2019/?sh=7cd2e9e22b40. [3] Khader, N. and Yoon, S.W., 2018. Stencil printing process optimization to control solder paste volume transfer efficiency. IEEE Transactions on Components, Packaging and Manufacturing Technology, 8(9), pp.1686-1694. [4] Lu, H., Wang, H., Yoon, S.W. and Won, D., 2019. Real-Time stencil printing optimization using a hybrid multi-layer online sequential extreme learning and evolutionary search approach. IEEE Transactions on Components, Packaging and Manufacturing Technology, 9(12), pp.2490-2498. [5] Alelaumi, S., Wang, H., Lu, H. and Yoon, S.W., 2020. A Predictive Abnormality Detection Model Using Ensemble Learning in Stencil Printing Process. IEEE Transactions on Components, Packaging and Manufacturing Technology, 10(9), pp.1560-1568. [6] Alelaumi, S., Khader, N., He, J., Lam, S. and Yoon, S.W., 2021. Residue buildup predictive modeling for stencil cleaning profile decision-making using recurrent neural network. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 68, p.102041.

新型コロナウイルスが引き起こしたパンデミックによって、半導体サプライチェーン企業の多様性が、これまで以上に重要であることが明らかになりました。そのために私たちは、利用可能なすべてのリソースを活用し、あらゆる機会を捕らえる必要があります。2021年は世界的なチップ不足で始まりましたが、従来のサプライチェーンが生産能力の限界に達しているにもかかわらず、生産歩留まりを向上させる競争が止むことはありません。このような技術やサプライチェーンの問題を解決するためには、世界中の英知を結集した総力戦が必要です。残念ながら、半導体サプライチェーンを見渡すと、いかなる理由にせよ、経営陣に多様性のあるサプライヤーは多くありません。これは半導体業界にとってどのような意味を持つのでしょうか。それはまるで、片手を縛られながら仕事することを求められているようなものと言えるでしょう。 サプライヤー・ダイバーシティ サプライヤー・ダイバーシティとは、組織内で利用する製品やサービスの調達において、経営陣に多様性のある企業を受け入れるための戦略です。多様性グループが何であるかは各地域の法律よって異なりますが、多くの場合、女性や国内の少数民族などの過小評価グループ（国の人口比率よりも小さな割合しか含まれていないグループ）が当てはまります。現在、多様性のある企業として認定されるには、企業の所有、運営、管理に携わる人の51％が過小評価グループによって占められる必要があります。サプライヤー・ダイバーシティは、多様性の状況に応じて入札基準を下げたり、発注を決めたりすることではありません。サプライヤー・ダイバーシティが正しく実施されれば、結果として、その企業のアイデアと競争力を高めることになります。 サプライチェーンの多様化により、競争を通じてプロセスを改善するイノベーションの流入にも期待できます。新しい市場に参入する多様性のある企業は、独自の視点を持ち、大規模な多国籍企業が見落としている研究開発の問題に焦点を当てることがしばしばあります。半導体産業に参入することで、地域の中小企業はすでに市場に存在するものから学ぶことで、これまで考えられなかった新たなアイデアを提供することも可能になります。さらにこうした企業は、プロセスのカスタムソリューション提供にも柔軟に対応できるでしょう。 多様なサプライヤーが新たに加わることは、すでに負担がかかっている供給基盤を補う生産能力が追加されることを意味します。もし、現在のサプライヤーが「生産能力に余力が無い」と言っているのであれば、手を広げるべきタイミングかもしれません。 多様性のあるサプライヤーは、「スケールアップが苦手だ」という固定観念は持たないでください。多様性を認定された数十億ドル規模の企業が、既存の半導体サプライチェーンに世界クラスの規模、ソリューション、能力をもたらしている例は数多くあります。単発の試作から大規模な製造まで、多様性のあるサプライヤーは様々なスキルセットを提供できます。 多様性のあるサプライヤーを開拓することは、イノベーションの加速や生産能力拡大に加え、他にも多くの利点があります。 認証された企業群で構成されるサプライチェーンを利用する場合、政府の税制上および契約上の優遇措置があります。 2020年には、多様性や企業の社会的責任（CSR）に対する社会の認識が高まっています。多様性の拡大は、ステークホルダーの期待に沿うものです。 優れた顧客サービスを提供する非上場企業は、上場企業よりも煩雑な手続きが少ない場合があります。 行動を起こしましょう サプライ（チェーン）とデマンド（需要）の間にギャップを感じているのであれば、できることはたくさんあります。もし、あなたの会社が精密製造分野の多様性のある企業であれば、半導体業界への参入をぜひ検討してみてください。半導体産業については、あなたの会社の多様性を認証したNGOから詳しい情報が得られるでしょう（SEMIはこうしたNGOと連絡を取っています）。 もしあなたの会社が、入札プロセスにおいてより広く、より包括的なグローバルネットワークを構築したいと考えているのであれば、他の選択肢もあります。まずは、自社のサプライヤー・ダイバーシティ・プログラムを立ち上げることから始めましょう。既存のサプライチェーンを精査してみると、既にパフォーマンスの高い多様なサプライヤーと取引している可能性もあります。高い基準と公正な入札を維持しながら、多様なサプライヤーを積極的に参加させることで、彼らは競争しながらビジネスを進めていくでしょう。 製造業のオーナーシップの多様性 2018年、SEMIのメンバーであるApplied Materials社、Lam Research社、東京エレクトロン、Intel社は、半導体業界における多様なサプライヤー企業を増やすために活動するスペシャルインタレストグループを結成するアイデアをSEMIに持ちかけました。その結果、SEMI MOD（Manufacturing Ownership Diversity）が設立されました。SEMI MODワーキンググループは、半導体メーカー、OEM供給先、部品メーカー、NGOなどで構成されており、半導体業界におけるサプライヤー・ダイバーシティを定義するための共通基準を策定し、成功事例を提供することを目的としています。すべての企業が歓迎され、ベストを尽くすことが求められていますが、ここでは多様性のあるサプライヤーの機会に焦点を当てたいと思います。早くから参加している事例では、Intel社とApplied Materials社が2019年からサプライチェーンに導入している、経営陣がマイノリティ中心のHeateflex社が挙げられます。 今こそ私たちの業界は、多様性のある企業を含む、あらゆる有能なサプライチェーンパートナーを見つけ、招待し、育成するための積極的なアプローチをとるべきです。私たちは、多様性のある企業にビジネスの機会を開いていることを明確にしなければなりません。サプライチェーンの多様性を高めることは、生産能力の問題を解決するだけでなく、技術革新やコスト削減を促進し、企業が新たな機会を得ることを可能にし、共通の企業価値を持つ企業を結びつけることにもつながります。 私たちのメッセージはシンプルです。「一緒に取り組みましょう」 半導体業界は「ビジネスにオープン」であり、競争上の優位性をもたらす多様性のあるサプライヤーを求めています。MODの詳細については、SEMI Foundationの下にあるSEMI Manufacturing Ownership Diversity (MOD)（https://www.semi.org/en/workforce-development/semi-foundation/manufacturing-ownership-diversity）をご覧ください。

空飛ぶ自動車は、サイエンスフィクションでは何十年も活躍していますが、センサーやセンサーの新技術によって個人用の航空機が実現可能になりそうです。Honeywell Aerospace Advanced TechnologyのフェローであるAlberto Speranzon博士に、同社のエアタクシー実現への挑戦についてお話をうかがいました。Speranzon博士は本インタビューのあと、4月14日にSEMIが主催したMEMS Sensors Technical Congress 2021において、エアモビリティについて基調講演をされました。 SEMI：空飛ぶ自動車は何十年も夢の存在でした。それが近未来に実現しそうになった背景を教えてください。 Speranzon氏：スタートアップ企業や航空宇宙企業大手が夢の実現に向けて動いているのには、間違いなく複数の要因があります。バッテリー技術の進歩によって、電力飛行の実現は近づきました。バッテリーのエネルギー密度を高めるためにすべきことは残されていますが、しかし現在の技術はすでに、米国の大型都市の郊外とダウンタウンを飛行することが可能です。 その一方で、都市化による密集が進行し、巨大都市の人や貨物の効率的な新輸送手段を見つけることが重要なニーズとなっています。 間違いなく、自動運転車業界は、数十年前には空想もできなかったレベルの自動化や自律化が可能であることの証明に大きな貢献を果たしました。自動運転車を実現させたセンシングやコンピューティングの進歩は、航空産業が空の自動運転開発にも貢献するでしょう。 SEMI：エアタクシーは高度なセンサー技術が必要ですが、どんなセンサーが最も開発が困難でしょうか。 Speranzon氏：現在のバッテリーシステムを使った航空機では、標準的な飛行機に積まれているセンサーのサイズや重さ、必要電力に全く対応することができません。そこで、センサーシステムの寸法・重量・消費電力を減少させる仕事があります。 一例としてHoneywellでは、多目的レーダーを開発しています。このIntuVue RDR-84Kはペーパーバック本ほどの大きさしかありません。これひとつで、交通量や地形、天候までも検知できるよう、エアタクシーや貨物用無人航空機のために特別に設計しました。 しかし、現時点では、非常に複雑な判断を下すのは人間のパイロットであり、人間の目には限界があるにもかかわらず、多くの複雑な状況で人間の目を頼りにしています。 また、自律飛行するエアタクシーや類似の機体にカメラを組み込もうとする動きも高まっています。カメラは、霧や雨、暗所の影響を受けるため単独では使えません。しかし、カメラは軽量かつ安価で、電力もほとんど消費しません。そのため、RDR-84Kのような互換性のあるレーダーシステムと組み合わせれば、非常に有効な手段となるのです。 これらのセンサーは、航空宇宙産業に新たな機会をもたらす一方で、いくつかの大きな課題も抱えています。 例えば、現在の画像処理の最先端のアルゴリズムは、ディープニューラルネットワークと呼ばれる機械学習アルゴリズムで、これにより画素データから高度な情報を抽出することができます。 しかし、航空機の認証という点で、このアルゴリズムに高いハードルが立ちふさがります。認証を受けた航空機で、この種のソフトウェアが搭載された前例はなく、規制当局がニューラルネットワークベースのソフトウェアコンポーネントをどのように認証するかは不明です。 開発者は、これらの新しい機械学習アルゴリズムを使用せず、標準的なコンピュータビジョン手法を使用することもできます。しかし、そうした場合も開発者は、ソフトウェアにバグがないと宣言するために十分な画像の種類と量を決定しなければなりません。 同じ問題がレーダーにも発生します。将来のエアタクシーの自律性モジュールには、レーダーから直接的にデータが供給されるようになるからです。 従って、短期的にはセンサーの小型化・軽量化という課題に取り組む必要があります。しかし、それと並行して、カメラやレーダー使って最高水準の安全性と自律的な意思決定を両立する機械学習の新しい活用方法を開発することも必要なのです。 SEMI：エアモビリティの自律飛行は、地上での自律走行よりも難しいでしょうか。 Speranzon氏：どちらもチャレンジングですが、その内容が違います。 地上での自律性は、特に自律走行車のことを考えると、車の「通常」の動きが非常に複雑であるため、困難だと言えます。 私たち人間は、公共の道路網を使ってA地点からB地点まで何の迷いもなく運転することができます。しかし、機械にとっては、道路を運転する人々の多様性、時には予測不可能な行動、変化する天候、移り変わる環境などが大きな困難を引き起こします。私たちにとって通常の運転が、機械にとっては解決困難な問題なのです。 しかし一方で、地上の自律走行における「異常」のシナリオは、複雑ではあるものの、「通常」のシナリオと比べて桁違いとはなりません。自動車は、衝突を回避したり故障に対処するために、ブレーキをかけて停止したり、車線を変更したり、道路の脇に移動したりすることが可能です。 自律飛行の場合は、通常と異常のシナリオが極端に違います。 通常の飛行では、航空管制官と他の航空機との間の通信など、既存の航空インフラの一部を利用することが可能です。エアタクシーは、A地点からB地点へ移動する際に、事前に設定された経路と長年にわたって確立された飛行手順に従うことができるのです。これは、自律性よりも自動化に近いでしょう。そのため、通常の飛行条件は、かなりシンプルなものとなります。 しかし、事故や緊急の場合に航空機が直面する状況は、通常のシナリオとは桁違いに複雑になります。飛行機は簡単には停止できません。1,000～2,000フィートの上空、もしかすると賑やかな都市の上空にいるかもしれないのです。 人間のパイロットは、こうした緊急事態に対処できるように厳しい訓練を積んでいます。2009年の「ハドソン川の奇跡」の着水の裏には、数分の1秒の判断と飛行技術があったのです。自律飛行システムに、正しい判断と緊急時の行動をさせるのは、非常に大きな課題です。また、自律飛行システムは、航空業界の非常に高い基準を満たすが求められます。現在のところ、自律航空機が適合すべき認証ルールすら確立できていません。 SEMI：エアタクシーに乗れるのは、いつ頃だとお考えですか。 Speranzon氏：エアタクシーの配備が始まるのは2025年頃からでしょう。人間のパイロットが搭乗しますが、コックピットは現在のものよりインタフェースがシンプルになります。この第1段階では、離着陸を容易にし、飛行ルートの混雑を回避する技術が搭載されます。これによって、経験豊富なパイロットの必要性が減り、航空業界全体のパイロット不足が解消されると考えています。 完全な自律飛行をするエアタクシーが登場するのは、2030年以降になりそうです。最初のうちは、飛行は好天の日が多い地域に限定されるでしょう。自律航空機業界はこの戦略を採用し、ほとんどの場合、乾燥した晴天の気候地域で計画を進めています。しかし間もなく、「全天候型」のシナリオでの運用が始まり、同じ空域内での航空機の数も増えていくでしょう。 完全に自律した旅客機を実現するための重要な足がかりとなるのが、完全に自律した貨物ドローンの成功です。軽量荷物の輸送は2022年か2023年に初期導入が行われ、2024年から2025年には、重量荷物の輸送が可能な大型エアモビリティが導入されるでしょう。 導入時期はどうあれ、今は非常にエキサイティングな時代です。航空業界は、新しい航空機メーカー、新しい技術、そしておそらく私たちがまだ夢にも見ていないような新しいアプリケーションが起こす革命を、目撃しつつあるのです。 Honeywellの都市型エアモビリティと無人航空機に対する仕事の詳細は、www.aerospace.honeywell.com/uam をご覧ください。 Alberto Speranzon氏は、Heneywell Aerospace Advanced Technologyのフェローです。2006年にスウェーデンの王立工科大学（KTH）で電気工学の博士号を取得。Honeywellに入社して以来、都市型エアモビリティの自律システムのさまざまな開発に取り組み、プログラムマネージャーや主任研究員として研究分野をリードしてきました。IEEEシニアメンバーであり、IEEE Control Systems SocietyのBoard of Governorsのメンバーでもあります。 ニシタ・ラオはSEMIのプロダクト・マーケティング・マネージャーです。 原文はこちら：https://www.semi.org/en/blogs/technology-trends/Honeywell-Aerospace-urban-air-mobility

在宅勤務が始まって1年が経過しましたが、まだ多くの人がリモートワークを続けており、当面は変化がなさそうです。ライブの展示会や技術セミナーは次々と中止され、バーチャルイベントが標準となりました。そして、テレカンファレンスはひとつの生活様式となっています。 自分たちの仕事を誇張することになるかもしれませんが、リモートワークへの移行が比較的スムーズで容易なものになったのは、私たちに半導体産業があり、そのシステム設計から製造、システムインテグレーションまでの長期にわたる実績があったからです。場合によっては、仕事ができるホームオフィスを用意し、接続が途切れがちなテレビ会議に移行し、それを日常化するまでには時間が掛かったかもしれません。それにもかかわらず、多くの人が生産性を高めることができ、場合によっては行き過ぎにもなったほどです。世界のエレクトロニクス製品を支える半導体産業は、創造性と革新性に加えて、創意工夫と気概をもって貢献しています。 もちろん、10年前にもリモートで仕事ができたかもしれませんが、効率は及びません。この10年間に経済はクラウドに移行し、世界市場で新たなビジネス機会が生み出されました。これらの機会を可能にしたのは、電子システムのサプライチェーンであり、また半導体技術と電子製品のイノベーション、そしてこれを結びつけるソフトウェアプラットフォームを考え出した人々でした。テレビ会議のZoomはその好例であり、エンターテインメントの源であるNetflixや、ゲーム作成プラットフォームのRobloxもそのひとつです。Facebook、Twitter、LinkedInなどで、私たちは情報を探し、連絡を取り合います。Amazonはオンラインショッピングを提供し、GrubHubは夕食をデリバリーします。これらはすべて、クラウドコンピューティングに依存しており、半導体産業からの恩恵を受けています。 もうひとつの例が、半導体を利用したデータセンターが昨年処理したデータ量です。米調査会社IDCによると、自宅での仕事、学習、エンターテイメント需要が劇的に増えたことで、64.2ゼタバイト（ZB）のデータが作成または複製されました。（IDCの改訂版世界データ作成・複製量モデルは、2020年から2025年に年率23％でデータ量が増加すると予測しています。半導体業界がこの成長への対応に取り組むことは確実であり、おそらく新しいAIチップが投入されることになるでしょう。） 私たちのコネクティビティは、最大限の低消費電力化がされたスマートフォンや、非常に複雑な設計のチップのパフォーマンスによって支えられています。この10年間で、設計ツールは強化され、新しい設計方法が導入され、高帯域、低遅延、低消費電力、小面積が要求されるアプリケーションに対応した複雑なチップへのニーズに対応してきました。製造業では、スマートマニュファクチャリング構想のもと、より高い自動化を目指して装置の再編が行われ、パッケージングもインテグレーションが進み、2.5Dおよび3Dパッケージの展開により高度化をしています。 私たちの成功を振り返ってみましょう。半導体業界には、その誕生以来、ブレークスルー技術を生み出してきた伝統があります。コンピュータ歴史博物館によると、1971年に最初のPCが発売されたことが、コンシューマ電子機器ブームの発端となりました。1986年に登場したラップトップPCは、2007年にはノートPCに、2002年にはユビキタスなスマートフォンに姿を変えました。こうした爆発的な進化の推進力となったのは、コンピュータネットワーク、大規模データセンター、クラウドの構築でした。それ以来、全てが変化の中にあります。 今度、私たちがノートパソコンの電源を入れ、快適なスウェットを着て人間工学に基づいた椅子に座り、遠隔地のホームオフィスから最新のテレカンファレンスのリンクをクリックするとき、この業界の偉大な功績を称えるために少し時間を取ってはいかがでしょう。そして、あらゆる人の貢献に感謝し、それから次に何が来るのかを考えてみましょう。 著者について ロバート（ボブ）・スミスは、SEMIの戦略的アソシエーションパートナーのESD Allianceの専務理事です。半導体設計エコシステムで製品およびサービスを提供する企業の国際工業会であるESD Allianceの管理運営を担当しています。 原文はこちら：https://www.semi.org/en/blogs/technology-trends/semiconductor-industry-tribute

新型コロナウイルス感染症の病原体SARS-CoV-2が引き起こしたパンデミックにより、2021年3月現在、世界で1億人以上が感染し、260万人以上が死亡しています。このウイルスは主に、感染者が咳やくしゃみ、さらには息をした際に発生する呼吸器からの飛沫を介して人から人へと伝染することが実証されています（参照1-3）。こうした飛沫は、そばにいる人の目や鼻や口に入り、あるいは、物の表面に付着して、それに触れた人がさらに目や鼻や口に触れることでウイルスを伝搬します。 ウイルスは直径0.06～0.14ミクロンと小さいため、呼吸器から放出された飛沫には多数のウイルスが混入、あるいは付着しています。直径1ミクロンの飛沫でも、感染症を引き起こすのに十分なウイルス量を運ぶことができるのです。特に懸念されるのは、空気中の飛沫に換気システムが作用して、病原体の伝播が促進される可能性です。これは、状況に応じた安全距離や、建屋のろ過システム、エアディストリビューション、暖房、空調、除染システムの設計に関係をします。半導体製造のクリーンルームは特殊な例となり、汚染を最小限に抑えるためのシステムや手順が特別に設計されています。 4,400億ドル規模の世界の半導体産業は、半導体チップの製造にクリーンルームを必要としており、ここで製造されたチップは、数兆ドル規模の世界の電子システム産業を支えています。電子システムは、医療、仕事、金融、娯楽、交通、電力など、社会のあらゆる面にわたって重要な役割を担っています。そのため、世界的に増加する半導体需要に対応するためには、生産性を維持しながら作業者の健康を守れるよう、クリーンルームの安全な運用方法を理解することが重要になるのです。業界の指針となるようにパーティクルと飛沫の移動を、モデリング、シミュレーション[参照1-3]、実験[参照4]によって分析した研究について、本稿ではご紹介します。 モデリングとシミュレーション 研究のこの部分では、咳から発生したパーティクルの分布の時間変化をシミュレーションする数理モデルが開発されました。モデルを使うことで、重力と空気抗力の影響を受けたパーティクルの飛散範囲，分布，沈降時間が明らかになりました。これによって、大きなパーティクルは移動距離が大きく沈降が早いのに対し、小さなパーティクルは移動距離が短く浮遊時間が長い（ただし周囲の気流によって遠くまで運ばれる場合がある）という定性的傾向に加えて、定量的な移動距離と沈降時間という、職場でのソーシャルディスタンスの確保や安全手順を構築に必要なデータが得られました。図1は、モデリングとシミュレーションの結果の例です。 図1：マスクを着けた人と着けない人の咳から飛散するパーティクルのモデル （参照1） 以下にモデリングとシミュレーションから得られた重要な知見をあげます（参照1）。 大きなパーティクルは（弾道学的に）移動距離が長く早く沈むが、小さなパーティクルは移動距離が短く沈むのは遅い（周囲に外部からの気流域がない場合）。 小さなパーティクルはシミュ―レーションの設定時間（参照1では4秒）では沈まない。長時間のシミュレーションを実行したが、小さなパーティクルのミストは、（理論的に予測されたように）数分後も浮遊したままであった。強い向かい風があると、小さなパーティクルは逆方向に移動するが、やはり長時間漂いつづける。これは、他の人に胴体の高さで接触する可能性があり、最も危険な状況である。 一般的な抗力と重力の比率は、高速度では抗力が運動を支配することを示している。 一般的な咳の場合、パーティクルの動きや咳による周囲の気流の変化が重要になる状況が考えられる。 この研究が示した重要な結論は、感染対策は、空間と時間の両面から対処しなければならないということです。つまり、ウイルスの移動距離に基づいたソーシャルディスタンスをとることが必要ですが、気流の状況によってウイルスがその場所に留まる時間を考慮することも重要となります。このような時空間パターンを正確に把握することで、企業は労働者の感染を防ぐ換気システムや除染システムを正確に設計（または再設計）することができるでしょう。この分析のもう一つの側面は、接触者の追跡（参照2）や除染（参照3）に関連したものです。シミュレーションなどの詳細は、https://msol.berkeley.edu/publications/ をご覧ください。 実験 コロナウイルスの主な感染経路は、咳や会話、息をする際に排出される呼吸器系の飛沫であり、安全対策の有効性は、この飛沫の飛散状況を正確に把握することにかかっています。パーティクルという用語は、移動を開始する時は個体である物体を表します。飛沫という用語は、最初は液体である物体に限定されますが、飛沫が蒸発して非蒸発性物質の固体パーティクルに変化することがあることに注意する必要があります。 今回の研究では、Cal Covid Cube（C3）という専用の部屋を設置して利用しました（Thatcher他、参照4）。C3は、内側の寸法が高さ232cm，長さ376cm，幅284cmの直方体の部屋です。実験結果を科学的・実用的に意味のあるものにし、再現性を持たせるためには、実験装置を注意深く制御し、校正することが不可欠です。 そのために以下のような注意を払いました。 静電気フリー：放出された固体パーティクルの正確な沈着パターンを得るためには、静電気の影響を排除する（または徹底的に知る）ことが重要です。静電気からの影響は、パーティクル間の相互作用（浮遊中の動きに影響）またはパーティクルと表面間の相互作用（沈着パターンに影響）に現れます。表面への沈着に対する影響を排除するには、 (1)イオン化した非導電材料の粘着性サンプリングストリップ、(2)アースをしたアルミで裏打ちしたカーボン製サンプリングストリップの2つの方法が有効であることがわかりました。 等温状態：C3にはウォークイン型冷凍庫を転用しており、断熱材は10.5～13cmの厚みがあり、建屋の四方の壁から5m以上離れた中央部にあります。温度の均一性を確認したところ、C3の室温は測定精度の範囲内で等温であることがわかりました。 静止状態：室内に制御できない熱対流が自然発生しないことを確認しました。静止状態は、熱線による流速計測と自由落下するパーティクルの挙動観測の両方で確認されました。 等電位状態：C3の壁とドアの外表面と内表面には導電性のアルミニウムまたはステンレスを使用し、銅テープによってドアおよび内外装パネルを確実に電気的接続しました。電界を調査したところ、測定器の精度の範囲内で無視できることがわりました。 その他の設計要素：散乱光を抑え、画像計測の背景を均一にするため、室内のすべての表面に黒のマット塗装を施した。振動を抑えるため、部屋は1階に設置されました。 繰り返し性：実際の咳やくしゃみからの放出をエミュレートし、標準となる乱流噴流に対する咳型の放出における飛沫の挙動をよく理解するために、次の幾何学的放出形状を研究しました。 ① 真っ直ぐな円形パイプ ② 90度に滑らかに曲がったパイプ（カーブの半径はパイプ長に応じて変化） ③ 実際の気道、口・舌の構造を備えた挿管トレーニング用人形 C3に置かれた挿管トレーニング用人形の実験セットアップを図2に示します。パーティクル/飛沫の放出は緑色に見えるサンプリングストリップに沈着した後に計測されました。 図2：C3の実験セットアップ。アースをした導電性グリッドに電荷中和したサンプリングスプリット（白だが緑に見える）と導電性サンプリングスプリット（黒）を配置（参照4） 実験には液体の飛沫と固体のパーティクルの両方を利用しました。飛沫については、蛍光を利用した沈着分析法を検討し、その可能性を見出しました。パーティクルについては、わずかな熱勾配や静電気が与えるデータへの影響を検討し、これらの問題に対処する実用的な方法を開発しました。周囲の空気の流れが速く、非導電性の表面が急速に帯電するクリーンルームのような環境でも、静電気の影響を受けずに正確に測定するために、クリーンルームに持ち込むことが可能な、導電性がありアースをとったカーボンテープベースのサンプリングストリップを開発しました。分析には、市販のネガフィルムスキャナーを使用し、ブラインド・デコンボリューション・アルゴリズムによる画像補正を行うことで、費用対効果の高い方法を開発しました。図3は、弾道飛行物、エアロゾル、その中間の各領域のパーティクルについて、沈着位置のサンプリング結果の中心線を示しています。 図3：実験結果（Thatcher他、参照4） 以下は実験作業から得られた主要な知見です。 妥当性検証試験では、室内の静電効果と温度勾配のいずれもが、通常よりも敏感に影響した。 弾道サイズのパーティクルのモデリングでは、初期速度のばらつきを考慮することが重要である。 すべてのサイズのパーティクルについて、過渡状態と定常状態のシミュレーションを行うと、予測される粒子の広がりに大きな影響を与えます。 パーティクルの飛行経路にいる人間からの熱上昇気流だけで、50ミクロンのパーティクルが部屋中に広がる可能性がある。状況によっては、最大6メートルの移動が観測された。 飛沫の蒸発には、相対湿度と温度が大きく影響する。現実的な結果として、低湿度では、他の条件が同じであれば、パーティクルはより遠くへ到達する。（パーティクルが収縮してエアロゾル領域に入ることが理由） 以上のように、シミュレーション、モデリング、実験によって，パーティクルと飛沫の移動の系統的分析を実施しました。その中で開発された安定的した、精密かつ繰り返し性の高い手法により、世界の半導体クリーンルームの安全なオペレーションと生産性をサポートする有意義な知見を導き出すことができました。さらに、研究成果は、現在および将来のパンデミックから人の健康と経済を守るための換気システムおよび汚染除去システムの設計（または再設計）にも役立ちます。この記事では、研究の概要を紹介しましたが、詳細については、現在発表を準備中の一連の科学論文で明らかにする予定です。 本研究に対する以下の皆様（敬称略）からのご支援に感謝いたします。 Lam Research Corporationからの寄贈 SEMIがコーディネートしたAdvanced Energy Industries、Applied Materials、ASM、Entegris、JSR、KLA、TEL、Wonikからの寄贈 カリフォルニア大学CITRISおよびバナタオ研究所からの「2020 Seed Fund」賞 Vision Researchからのパーティクル速度の定量化のためのv2640カメラの提供 C3で実験を行った大学院生のEric ThacherとTvetene Carlson ローレンス・バークレー国立研究所のBrett Singer、Thomas Kirchstetter、Michael Sohn、Chelsea Prebleの飛沫の移動とCOVIDに関する貴重な意見、Keith Hansenのパーティクルサンプリングと電荷中和に関する意見 COVID-19への対応に焦点を当てたDOE国立研究所のコンソーシアムであるNational Virtual Biotechnology Laboratoryを通じたDOE Office of Science（コロナウイルスCARES法による資金提供を受けている Steven RuzinとBiological Imaging Facilityからの、パーティクルカウント法の検証に必要な高品質の蛍光顕微鏡スキャナー入手への支援 参照文献 Zohdi, T.I. (2020) Modeling and simulation of the infection zone from a cough, Computational Mechanics. https://doi.org/10.1007/s00466-020-01875-5 Zohdi, T.I. (2020). An agent-based computational framework for simulation of global pandemic and social response on planet X, Computational Mechanics. https://doi.org/10.1007/s00466-020-01886-2 Zohdi, T.I. (2020) Rapid simulation of viral decontamination efficacy with UV irradiation. Computer Methods Appl. Mech. Eng. https://doi.org/10.1016/j.cma.2020.113216 Thatcher, E., Carlson, J., Castellini, J., Sohn, M.D., Variano, E. and Makiharju S.A. (2021) Droplet and Particle Methods to Investigate Turbulent Particle Laden Jets (in preparation) 執筆者 Evan A. Variano, Professor, Environmental Engineering, UC Berkeley Simo Mäkiharju, Assistant Professor of Mechanical Engineering, UC Berkeley Tarek I. Zohdi, Will C. Hall Endowed Chair of the UCB Computational Data Science Engineering Program, Professor of Mechanical Engineering, UC Berkeley Pushkar P. Apte, Director of Strategic Initiatives, Center for Information Technology Research in the Interest of Society (CITRIS) and the Banatao Institute, UC Berkeley; and Strategic Technology Advisor, SEMI 原文はこちら：https://www.semi.org/en/blogs/technology-trends/particle-droplet-transport-analysis

人間の脳は、わずか1秒の間に1,100万ビットの情報を処理しています。脳はめまぐるしく回転しているようですが、そうでしょうか？実は、そのうち意識されて脳を通過する情報は、ごく一部の40ビットにすぎません。大部分の情報は、意識下で処理されているのです。例えば、呼吸、心拍、消化などの自律神経系機能は、私たちが気づきもしない間に、体を動かしています。 このような無意識のデータ処理が、他の人の年齢、性別、民族、人種、身体障害などに基づく偏見に根ざし、私たちの視点や判断を決定することになると、問題となります。これが職場で人に対する不公平な扱いにつながるなら、さらに重大な問題となります。 ON Semiconductorでダイバーシティ、インクルージョン、タレント部門のシニアディレクターを務めるAlicia Scott氏は、無意識の偏見と無縁ではありません。彼女は、それが人間の行動にどのような影響を与えるかを良く学んでおり、男性優位のビジネスであるハイテク業界で働く黒人女性として、身をもって体験をしています。 2月に開催されたFLEX Conference 2021で、ハイテク業界の多様性を促進するために講演したScott氏は、昨年、あるベンダー候補と電話で提案書を検討したときのことを語りました。その際、ベンダーの担当者は彼女の声から女性と話していることに気づき、彼女の上司も入れて、別の機会に提案書を検討できないかと尋ねました。 そのベンダーは全く悪意なく、Scott氏の上司が男性であると思い込んで「彼」は来週時間が空いているかと尋ねたのですが、これは性的偏見の教科書的な事例です。 Scott氏の最近の昇進に際して、同僚は彼女が出世の階段を昇ったことを祝福し、それから、ON Semiconductorが職場の多様性目標を達成するための昇進ではないかと尋ねたのです。昇進への偏見という形で盲点があらわになりました。 また、Scott氏自身も、感情に流された偏見（親近感バイアス）を自身に感じたことがあると言います。あるとき、採用が必要なポジションに応募された履歴書をチェックしていると、自分の母校を卒業した候補者を見つけたのです。学校での経験を共有できると思い、彼女はわくわくしました。この会社では、採用担当者が共通の経歴を持つ候補者を好む自然な傾向を避けるため、複数の面接官による面接を導入して、候補者の資質をバランスよく客観的に審査するようにしていました。その結果、Scott氏の目に留まった候補者ではなく、最も優秀な資格を持つ候補者が採用されました。 無意識の偏見がキャリアステップに影響 無意識の偏見は、採用、昇進、リーダーシップなど、あらゆるキャリアステップで表面化する場合があるとScott氏は言います。Harvard Business Review誌の調査によると、アジア系の求職者がアジア風な名前を履歴書や職務経歴書に記載した場合、連絡が返ってきたのはわずか11.5％だったそうです。アフリカ系アメリカ人の場合、状況はさらに悪くなります。黒人の応募者が履歴書に民族を記載した場合、採用担当者が連絡を取ったのはわずか10％でした。応募書類から民族名を削除したところ、黒人の25％、アジア系の21％が採用担当者から連絡を受けるという結果になりました。 職場の多様性を推進する世界的なアドボカシー団体であるLeading Nowによると、無意識の偏見は、企業における女性の役員昇進の障壁ともなっています。その理由のひとつは、過去40年間にわたって、女性へのキャリアアドバイスが、新入社員から中間管理職への昇進支援を目的としとおり、役員昇進は対象外だったことにあると、調査結果のハイライトをあげて指摘しました。 McKinsey Companyが最近実施した調査「Women in the Workplace」では、管理職に昇進する男女比率は、男性100人に対し女性は85人にすぎないとの結果が出ており、Leading Nowの調査結果を裏付けています。また、すべての業界全体では、管理職の男性の62％に対し女性は38％にとどまっています。男性が支配的なハイテク産業では、女性の管理職の割合はわずか24％です。 体格的な問題も、トップ昇進を左右します。大企業の男性CEOの平均身長は6フィート（183cm）であり、CEOの90％は平均身長を上回っています。背の高い男性は、背の低い男性よりも昇進頻度が高いのです。 無意識の行動を改める 無意識の偏見をなくすためには、NeuroLeadership Instituteが開発した、脳を使ったSEEDSモデルを利用するのが一番の近道かもしれません。このモデルでは、150種類以上ある無意識の偏見を、意思決定に大きな影響を与える5つのタイプに分類し、その予防策を提示します。例えば、会社員であれば、自分とは異なる印象の人との共通点を見つけようと試みたり、経歴の異なる人への理解を深めるために情報を集めたり、自分との類似性（similarity）、即決性（expedience）､自己経験（experience）に対するバイアスによって客観的な判断が妨げられないよう他者の視点を求めたりすることができます。 重要なのは、組織が無意識の偏見を克服するためのプロセスを導入することだとScott氏は述べました。従業員リソースグループ（特性や経験に共通性のある従業員のグループ）活動や無意識の偏見に関するトレーニング実施といった草の根的な取り組みは、多様性のある職場文化の育成につながります。また、経営陣レベルでは、CEOをはじめとするビジネスリーダーがダイバーシティのロールモデルとなり、文化的障壁の克服へ向けて体系的に取り組むことができるでしょう。 報酬は明らかです。ダイバーシティ＆インクルージョンの取り組みが人事やビジネスプロセスと統合されればされるほど、企業はより多くのイノベーションを推進し、より良いビジネス成果を得る可能性が高くなります。Scott氏は、Deloitteの調査結果を引用して、「無意識の偏見に配慮していない組織と比較して、ダイバーシティ＆インクルージョンの考え方を持つ企業は、財務目標を達成または超過する可能性が2倍、革新的で機敏な活動を行う可能性が6倍、高いパフォーマンスを発揮する可能性が3倍、より高い業績を達成する可能性が8倍になる」と述べました。 ダイバーシティを重視した企業文化を構築するには何から始めればよいかを考えるとき、最も重要なのは、最初の、私たちの脳の力のほんのわずかしか思考には使われていないことを認識するステップだと気づく場合もあるでしょう。 「私たちは皆、自分が無意識のうちに偏見を持っていることを認めなければなりません。これは私たちが莫大な情報を処理する方法の一部であり、私たちの生態の一部なのです」とScott氏は言いました。 SEMIのダイバーシティ・エクイティ・インクルージョン SEMIのダイバーシティ・エクイティ・インクルージョンチームは、組織が無意識の偏見を改めるよう挑戦しています。SEMI Foundationの活動をフォローし、重要な会話（crucial conversation）に参加することで、その方法を学ぶことができます。 マイケル・ホールは、SEMIのマーケティング・コミュニケーション・マネージャーです。