図1　Micron Technology CTOのManish Bhatia��　��から2番�`

これまで工場への投�@や工場の拡張は、�攵���模を拡�jすることが�`的だった。ところが、1��のウェーハを���]する時間が長くなりすぎると、ウェーハが完成するまでに3〜4カ月もかかってしまう。これでは時にはビジネス機会を失ってゴミになりかねない。これまで通りの期間で作らなくては、ビジネスになりえなくなってしまう恐れがある。

NANDフラッシュは、これまでムーアの法�Г凡pって集積度を�屬押�2次元チップ�屬縫肇薀鵐献好燭魴狙�してきた。�H少チップが複雑でも、ウェーハプロセス時間は�H層配線が少々あっても1〜2カ月でウェーハを完成させる。ところが、NANDフラッシュは、ウェーハ内にCMOS�v路の下にメモリを32層、64層と形成させてきた。最�Z96層のNANDフラッシュの開発が終わり、次は128層へと集積度を�屬欧討い�ことになる。数�Q後には200層を��えるとMicron CTOのManish Bhatia��(図1)は見る。

こうなると、ウェーハプロセス時間は層数が�\えるにつれて長くならざるを�uない。メモリ�覦茲�128層と深くすればするほど処理時間は長くなる。そこで、メモリ�覦茲魴狙�するための���]����を�H数並べておくことで処理時間を抑えることができる。Micronが工場を拡張するのは、まさに����を�H数並べることができるようにするためだ。

����を�H数並べると�攵掚は�屬�るものの、投�@�Yが�屬�りコストがかかるようになる。そこで、コストアップを防ぐために��要な�\術がスマートマニュファクチュアリングということになる。

スマートマニュファクチュアリングで�_要なことは、無人化と�O��化である。このための設�△卜�を入れている。工場内にはまだ����を搬入していないが、搬送�Uのマシンはすでに設��している。広��工場と同様に（参考�@料2）、2階構�]の搬送経路で�W井から低い層の搬送マシンは���]����へ直接アプローチする。搬送マシンの�]度は200m/分、ポッドと�}ばれる搬送マシンの�_量は10kg。工場を�o開した時には搬送マシンを走らせているだけに�里泙襦併椎阿覆�ら�^真撮影は��可されていない）。

図2　����のさまざまなデータを可��化するスマートマニュファクチュアリング

ただし、スマートマニュファクチュアリングでは、1��の���]����に供給される電気やガス、�a度などさまざまなプロセスデータを可��化し(図2)、歩�里泙蠅��攵掚の向�屬砲弔覆欧襦�データ解析にAIを使うことは��須だとしており、���]ラインやサプライチェーンのスマート化だけではなく����のスマート化も��要になる。��にMicronのサプライヤーの�k人、Lam Researchの社長兼CEOのTim Archer��は、スマートマニュファクチュアリングでは、ウェーハの�X��をリアルタイムで�Rり、条�Pを変えられるように適��できるアダプティブ、さらに����に�Dり��けたセンサからのデータを常に比較しながら判��する�O己メインテナンスが�_要になると述べた。こういった要求性�Δ蓮�����設��に�jきく影�xを及ぼし、����の��すデータとの�k致性をチェックすることが�_要とも語る。MicronのスマートマニュファクチュリングおよびAI担当VPのKoen De Backer��は、ひと月当たりのデータ量は10TBにはなるだろうと述べ、これを扱える優秀なデータサイエンティストのようなタレントが��要だ、と語った。

図3　ウェーハ�屬離爛蕕鬟僖拭璽麈Ъ院糞ヽ３��{）で�O動検出する

���]したウェーハの外�荼��h（図3）では、パターン認識を機械学�{させ、良��か不良��かを判定する仕組みを導入する。しかも学�{データを順次加えていくという。外�荼��hに��要なウェーハのパターンは25万画��/日と膨�jになり、これは29人分の人�}に相当するため、機械学�{は��須という。

さらに工��間、����間をつなぐ搬送マシンに加え、2019�Qから搬送ロボットも�J�T工場に導入した(図4)。また���]����の����をカスタマイズで作るため､3Dプリンタも導入している。���zな����も�Dりよせるよりも素早く入�}できる。

図4　2019�Q1月に導入された�J�T工場の搬送��ロボット

新工場Fab 10Aは、��来の工場Fab 10Xとは別棟になっているが、3階��度の高さで両工場をつなぐコリドーを設けている。ただし、コリドーに人間が入れるのか、搬送マシンだけなのか、詳細は語らない。

MicronのCTOであるManish Bhatia��は、「2019�QはNANDフラッシュにとって挑戦的な�Qだが、これからAIや5G、IoTなどデータを保�TするNANDフラッシュの��要が�\える」と見ている。これまでのパソコンやスマホ向けの��要からデータセンターへと広がっており、さらに�O動運転やネットワーキングへも広がっている。この先の��なる工場のビルの拡張も��野に入れている。

図5　シンガポールの�j学�據Ρ��擇�設��した�O動運転�Zカート

��来に向けた人材育成にも��を入れる。シンガポールには二つの世�c的な�j学がある；国立シンガポール�j学と南洋工科�j学だ。学�擇箟��擇離ぅ鵐拭璽鵑��pけ入れ、工場内を走行する�O動運転�Zカートも設�����]させている。クルマのルーフにLiDARを設��し、周囲情報を検出しながら構内を走る。このボード設��を学�據Ρ��擇帽圓錣擦董�半導��の応��を学ばせている。優秀な学�擇鮓�つけて、研�Tさせる良い機会となっている。カートはヤマハ発動機��の電気�O動�ZをベースにECUを搭載している。

参考�@料
1. Micron、NANDフラッシュの工場を拡張、セレモニー開�� (2019/08/15)
2. Micronが広��工場に数�臆�ドルを投�@する理�y (2019/06/12)