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データの解析と原因の特定とは?課題と対策・製品を解説
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製品検査におけるデータの解析と原因の特定とは?
各社の製品
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プローブテストで分類されたデータを基にチップをソーティング。
良品のみソーティングしたい、仕様を細かく設定しランク分けして
ソーティングしたいなど、用途に合わせて100分類まで対応可能です。
ご用命の際は当社へお気軽にご相談ください。
【概要】
■シートリング配列:100分類
■2~6インチ
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
【半導体の組立加工受託】LEDチップ ソート
開発工数不足・未経験の技術の補完をはじめ、コストが下がらない、
品質が悪い、需要変動が大きい・棚卸が減らないなどのお困りごとは
ございませんか?
当社では、ハード・ソフト、エレキ、筐体までサポートや、
スケールメリット活かした部材調達でコストダウンを支援。
他にも、必要な量を必要なタイミングで納入し、需要変動に応じて
発注いただき、棚卸を最小化することが可能です。
【解決例】
■開発工数不足・未経験の技術の補完
→ハード・ソフト、エレキ、筐体までサポート
■コストが下がらない
→スケールメリット活かした部材調達で支援
→知恵と工夫で低コスト生産を実現(部材倉庫・自動検査・組立自動化)
■品質が悪い
→独自開発した生産技術を多数保有
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
【EMS(設計・生産受託サービス)】お困りごとはありませんか
パワー半導体の故障解析の現場において、裏面から「プラズマFIB」による開封・加工が力を発揮します。
ソースやゲートがある構造物まで、加工・観察・分析が可能。
数十μmの通常加工から500μmまでの断面加工が可能で、加工しながら
断面像も確認できます。
また、当社の特殊加工技術により、50μm以上の深い箇所のEDS分析が可能です。
故障原因の解析もお任せください。
【サービスの特長】
■ソースやゲートがある構造物まで、加工・観察・分析が可能
■数十μmの通常加工から500μmまでの断面加工が可能
■加工しながら断面像も確認できる
■当社の特殊加工技術により、50μm以上の深い箇所のEDS分析が可能
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
【課題事例】パワー半導体の故障部位が深い / 分析・故障解析
Solar MEMS社のナノおよびマイクロ衛星用地球センサー(HSNS)は、衛星航法技術の最前線に立っています。四重サーモパイルセンサーの力を活用し、HSNSは地球検出とナディールベクトル決定において比類のない精度を提供します。この革新的なデバイスは、Solar MEMS社の姿勢センサーに関する広範な経験とIRセンシング技術に関する深い研究の集大成です。各HSNSユニットは厳格なテストと特性評価を受け、信頼性と性能を保証します。統合マイクロコントローラーを備えたHSNSは、UARTまたはI2Cプロトコルを通じてシームレスな統合を提供し、様々な衛星アプリケーションに対応する汎用性を持っています。主な特徴は以下の通りです:
- 動作温度範囲は-30℃から70℃
- 資格データおよび飛行遺産
- 各IR目のFOV ±2.5º、合計FOV ±64º
- 1度未満の高精度偏差
- 耐久性のあるアルミニウム製ハウジング
- 3年の設計寿命
HSNSの先進的な機能と堅牢な設計は、信頼性の高い地球観測と姿勢制御を求めるナノおよびマイクロ衛星にとって不可欠なコンポーネントです
Solar MEMS社、ナノ衛星向け地球センサーHSNS
IMDS/JAPIAシート、chemSHERPA-AIなど、業種や取引先によってさまざまな書式が使われています。
IMDS/JAPIAシートは、やや難易度が高く取っ付き難いイメージです。chemSHERPAは、比較的作りやすいですが、他の業務と兼務されていて、残業時間に対応されている方も多いと思います。
当社では、これらの書式の作成代行を行っておりますので、是非、ご利用ください。
【作成代行】chemSHERPA/JAMA/JGPSSI/SDS
当社では、設計開発から完成品までを一括して受託する
『開発製造受託サービス(DMS)』を提供しております。
DMSにより、注文書一枚で実装基板及び完成品の調達が可能となり
電子部品の余剰在庫負担がなくなる等の部品調達コストの低減や、
設備投資及び製造品質解析等のメリットが得られます。
ご要望の際は、お気軽にお問い合わせください。
【メリット】
■部品調達コストの低減
■設備投資及び製造品質解析
※詳細はお問い合わせください。
開発製造受託サービス(DMS)

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製品検査におけるデータの解析と原因の特定
製品検査におけるデータの解析と原因の特定とは?
半導体・センサ・パッケージング業界における製品検査データの解析と原因の特定は、製造プロセスにおける不良品の発生要因を突き止め、品質向上と歩留まり改善を目指す活動です。膨大な検査データを分析し、隠れたパターンや相関関係を発見することで、根本的な問題解決に繋げます。
課題
データサイロ化による分析の遅延
検査装置や工程ごとにデータが分断されており、統合的な分析が困難で、原因特定に時間がかかる。
熟練者依存の暗黙知による属人化
経験豊富な担当者の勘や経験に頼る部分が大きく、ノウハウが共有されず、再現性のある分析が難しい。
異常検知の精度と速度の限界
従来の統計的手法では、微細な異常や複合的な要因による不良を見逃しやすく、リアルタイムでの検知が困難。
根本原因特定のための多角的分析の不足
表面的な不良箇所だけでなく、製造プロセス全体や材料、環境要因との関連性を深く掘り下げた分析ができていない。
対策
統合データプラットフォームの構築
異なるソースからの検査データを一元管理し、横断的な分析を可能にするシステムを導入する。
AI/機械学習による自動分析
AIを活用して、データから異常パターンを自動で学習・検知し、原因候補を提示させる。
可視化ツールの活用とダッシュボード化
検査データを直感的に理解できるグラフやダッシュボードで表示し、関係者間で迅速な情報共有を図る。
プロセスデータとの相関分析強化
検査データだけでなく、製造時のプロセスパラメータや環境データも同時に分析し、多角的な原因究明を行う。
対策に役立つ製品例
製造実行システム(MES)連携型データ分析ツール
製造実行システムと連携し、リアルタイムの生産データと検査データを統合して分析することで、工程間の異常を迅速に特定する。
AI駆動型異常検知ソフトウェア
過去の検査データから学習したAIモデルを用いて、未知の異常や微細な不良を自動で検知し、原因究明の糸口を提供する。
多変量解析・統計モデリングシステム
複雑なデータ間の相関関係を統計的に分析し、不良発生の要因となる複数のパラメータを特定するのに役立つ。
IoTセンサーデータ統合・可視化サービス
製造ライン上の様々なIoTセンサーから収集されるデータを統合し、リアルタイムで可視化することで、環境要因や設備異常との関連性を分析する。







