米フリースケール・セミコンダクタ、0.1秒ごとに更新されるデータで予測精度向上へ

　「半導体工場での生産状況をリアルタイムに把握する仕組みを構築し、過去の製造データを蓄積してきた。顧客に正確な納期回答ができるよう、これまで蓄積してきた大量データを分析し、製品の出荷時期の予測にチャレンジしている」。自動車や通信・産業機器向け半導体大手米フリースケール・セミコンダクタで、ビジネス・システムズ・アナリストを務めるキャリー・ワン氏はこう語る。

　通常、半導体メーカーが、自動車メーカーなどの顧客企業に対して、受注した半導体製品の出荷時期を正確に伝えることは、歩留まりの問題などもあり難しいとされる。この難題にフリースケールはここ数年、データ分析という科学的なアプローチで挑戦している。

　そのための武器が、ワン氏が中心となって2008年に開発した「ロットマスター」と呼ぶデータ分析システムだ。工場内の製造装置や制御システム、生産管理システムなどから送信される様々なデータを収集し、製品の出荷時期を予測する機能を備える（図）。

図●米フリースケール・セミコンダクタは半導体工場のデータを基に出荷予測に取り組む

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　1日に収集するデータは600万件。データは種類によっては0.1秒ごとに更新される。工場内で発生する多種多様なデータをリアルタイムに近い頻度で分析し、製造プロセスの改善や品質向上に役立てている。

　ただし、納期回答につながる出荷時期の予測についてはまだ道半ばのようだ。出荷時期の予測精度は40％程度。「予測モデルを見直すなどして、精度を高めていきたい」とワン氏は意気込む。

　データ分析はマーケティング強化に活用されることが多い。だが生産現場にデータ分析を持ち込み、顧客満足度を高めようという同社の取り組みは参考になりそうだ。