基本情報
| ブース | P6117 |
| 国 | SG |
| ウェブサイト | www.sixsense.ai |
会社概要
SixSense の AI スイートは、欠陥レビューを大規模に自動化し、繰り返し発生する不良を根本原因まで遡り、リスクのあるウェーハを即座に検出することで、ファブおよび OSAT ラインを大幅に加速します。その結果、歩留まりリスクの低減、より厳格な品質管理、生産性の向上、そしてすべてのランに対する高い信頼が得られます。AI-ADC は外観検査を自動化するエンドツーエンドのソリューションです。学習、展開、保守のツールを備え、より少ない教師データで高速かつ正確な欠陥分類を実現し、サイクルタイムとクリーンルームの設置面積を削減します。Build AI は、最小限の労力で学習データを準備し高精度な AI モデルを構築するためのエンドツーエンド環境です。最も有用な画像を自動的にサンプリングし、手作業を最小限に抑えながら優れた精度でモデルを学習できます。これらのモデルは、検出や異常検知で代用した継ぎはぎではなく、真の分類モデルです。バウンディングボックスが不要なためデータ準備が迅速かつ容易で、極めて小さく見分けの付きにくい欠陥に対しても高い精度を維持します。半導体に特化した大規模ビジョン基盤モデルは数百万枚のウェーハ欠陥画像で事前学習されており、95% を超える自動化率、0% の未検出率（UR）、0.05% 未満の過検出率（OR）を実現します。説明可能な AI により、利用者はモデルが何を学習したかを検証し、モデルが何を欠陥として認識しているかを内部から確認できるため、ブラックボックス AI ではなくなります。スマートなデータ準備では、数百万枚の画像から多様でバランスが取れ重複を排したデータセットを、入手困難な事例も含めて選定し、AI 支援によるラベル修正を 10 倍の速度で行います。ClassifAI は、高スループットの検査ラインのために構築されたスマートかつスケーラブルな欠陥分類を提供します。単一のモデルで世代をまたぐ数百のデバイスと装置をカバーし、マルチビュー、マルチツール、複数倍率のサポートを標準搭載し、再スキャン、Klarf の各種フォーマット、新規欠陥への即応的な連携を備え、歩留まりエンジニア自身が展開できます。オペレーター起点の運用インターフェースは、新しい欠陥を AI が自動判定して内蔵の手動レビュー画面に振り分け、ワンクリックでの再学習を可能にします。SixSense は 2018 年に設立された、欠陥検査、ロット判定、欠陥の根本原因分析を自動化する AI プラットフォームです。
展示製品
製品には、ファブおよびOSAT向けのSixsense AIプラットフォーム、自動外観欠陥検査用AI-ADC、Lot Disposition and Root-Cause Analysis、予測検査用Predict AIが含まれます。これらは欠陥分類、ロット判定、根本原因分析、プロアクティブな検査判断を支援します。
対応領域・製品
- 欠陥検査を自動化する AI プラットフォーム
- AI-ADC による外観検査自動化
- 半導体特化の大規模ビジョン基盤モデル
- 95% 超の自動化率と 0% の未検出率
- ClassifAI によるスケーラブルな欠陥分類
- 単一モデルで世代横断のデバイス・装置に対応
- 再スキャン・Klarf 各種形式への連携
- 説明可能な AI による欠陥判定
- Build AI 学習データ準備環境
- ワンクリック再学習の手動レビュー画面
- 不良の根本原因追跡