Category Archives: Semiconductor-J

Table 1- Coefficients of quadratic (i.e., +,- ) and linear (i.e., ./ - ) effects as well as the p-value of the quadratic effects of explanatory variables with negative +,- values in the logistic, probit, and cloglog models, where the best choice (i.e., maximizer) is calculated given by −./ -/0+,-.

AI駆動によるダイカストのスマート製造を目指して

AIはダイカストの不良率をいかに削減するか?統計分析と機械学習による品質向上のアプローチ この技術概要は、F. Liu氏らによって執筆され、NADCA Transactions 2018で発表された学術論文「TOWARDS AN AI-Driven Smart Manufacturing of Diecastings」に基づいています。ダイカスト製造の専門家のために、CASTMANの専門家が要約・分析しました。 キーワード エグゼクティブサマリー 課題:なぜこの研究がダイカスト専門家にとって重要なのか ダイカスト業界では、製造効率と品質を向上させるために、日々膨大な量のプロセスデータが収集されています。しかし、合金成分、射出速度、金型温度、サイクルタイムといった無数のパラメータが複雑に絡み合い、最終製品の品質にどう影響しているのかを正確に解明することは、長年の課題でした。特に、不良品の発生はコスト増に直結するため、その発生率をいかにして低減するかは、すべての製造現場が直面する喫緊の問題です。 本研究は、この課題に対し、データサイエンスとAI(人工知能)の技術を応用することで、スマート製造への道を切り拓くことを目指しています。収集されたデータを単なる記録で終わらせるのではなく、それを分析して「どのパラメータが不良の原因か?」を解明し、「将来の不良を予測する」ことを可能にしようという試みです。 アプローチ:研究手法の解明 本研究では、FCA(フィアット・クライスラー・オートモービルズ)の鋳造工場で生産されたクロスメンバー鋳造品に関する大規模なデータセット(345,465部品分)を分析対象としました。このデータには、合金成分、プロセス変数、そしてX線検査による合否(PASS/FAIL)結果が含まれています。研究者たちは、このデータを用いて2つの異なる目的を持つ3つの実験を行いました。 ブレークスルー:主要な研究結果とデータ 本研究から得られた知見は、ダイカスト製造の現場に直接的な示唆を与えます。 あなたのダイカスト工程への実践的な示唆 この研究結果は、理論に留まらず、実際の製造現場で活用できる具体的なヒントを提供します。 論文詳細 TOWARDS AN AI-Driven Smart Manufacturing of Diecastings 1. 概要: 2. 論文要旨: 本稿では、FCAの鋳造工場でクロスメンバー鋳造品の生産中に収集されたデータを分析するために、教師あり機械学習アプローチを適用した我々の最初の取り組みについて述べる。データには、鋳造品のX線検査結果、合金組成、ショットツーリングと金型の冷却条件、ダイカストマシンの操作パラメータなどのプロセス変数が含まれる。多項式回帰、ロジスティック回帰、決定木といった従来の統計的機械学習アプローチに加え、ディープニューラルネットワークも用いて、クロスメンバー鋳造の不良率と鋳造プロセスの操作変数との関係を調査した。データクリーニング、データ正規化、データ拡張といった様々なデータサイエンス技術も適用し、結果の妥当性と精度をさらに高めた。本研究の知見は、機械学習アプローチが鋳造品の不良率を削減する優れた可能性を秘めていることを示している。また、本研究は、最先端の人工知能技術をダイカストに適用し、スマート製造を実現する方法を例示するものである。 3. 緒言(要約): 製造現場では、機械、組立ライン、工場全体で製品がどのように生産されるかを記録するために、ますます多くのデータが自動的に収集されている。データサイエンスと人工知能の進歩に伴い、収集されたデータを分析してスマート製造を追求することは理にかなっている。本稿では、FCAの鋳造工場でクロスメンバー鋳造品の生産中に収集されたデータを調査する。データは構造化されており、91の因子(列)と345,465の部品(行)から成り、各部品はPASSまたはFAILでラベル付けされている。本研究では、不良率を高める要因を発見するための伝統的な統計分析と、部品がテストに合格するかを予測するための最新の機械学習アルゴリズムの適用の2種類を探求する。 4. 研究の要約: 研究トピックの背景: ダイカスト製造では、品質を安定させ不良率を低減することが常に重要な課題である。近年、IoT技術の普及により製造プロセスから膨大なデータを収集することが可能になったが、そのデータをいかに活用して具体的な改善に繋げるかが新たな課題となっている。 従来の研究の状況: 従来、品質改善は熟練技術者の経験や勘に頼ることが多かった。統計的プロセス制御(SPC)などの手法は用いられてきたが、多数のパラメータ間の複雑な非線形関係を捉えるには限界があった。 研究の目的: 本研究の目的は、機械学習と統計分析の手法を用いて、ダイカストのプロセスデータから不良発生の根本原因を特定し、高精度な品質予測モデルを構築することである。これにより、データ駆動型のスマート製造の実現可能性を示すことを目指す。 研究の核心: 研究の核心は、2つの異なるアプローチを比較検討した点にある。一つは、一般化線形モデル(GLM)を用いて、どのプロセス変数が製品の合格率にどのように影響するかを「説明」し、物理的な意味を解釈すること。もう一つは、ディープニューラルネットワーク(DNN)とXGBoostという最新の機械学習アルゴリズムを用いて、製品の合否を「予測」するモデルの性能を評価することである。 5. 研究方法 研究デザイン: 本研究は、実際の製造現場から得られた大規模データセットを用いた事例研究として設計されている。3つの独立した実験(GLM、DNN、XGBoost)を通じて、異なるAI技術の有効性を評価・比較した。 データ収集と分析方法: データはFCAのクロスメンバー鋳造ラインから収集された。内容は以下の3つのグループから構成される:1) 合金組成、2)

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Fig. 4. Surface Hardness(HRB).

多層PVDコーティングを用いたSKD61ダイカスト鋼の表面特性比較分析

Ti/Cr多層PVDコーティングでSKD61金型鋼の寿命を最大化:表面特性の比較分析 このテクニカルブリーフは、Seung Wook Kim氏によって執筆され、Journal of the Semiconductor & Display Technology(2021年)に掲載された学術論文「Comparative Analysis on the Surface Property of SKD 61 Die-casting Steel Using Multilayer PVD Coating」に基づいています。ハイプレッシャーダイカスト(HPDC)の専門家向けに、CASTMANのエキスパートが要約・分析しました。 キーワード エグゼクティブサマリー 課題:なぜこの研究がHPDC専門家にとって重要なのか SKD61は、ホットプレスやダイカスト工程で金型材料として広く採用されている工具鋼です。特に、プランジャースリーブのような部品は、600℃を超える溶融金属が繰り返し射出されるという、熱的、機械的、化学的に極めて過酷な環境に置かれます。これにより、表面には「熱疲労(thermal fatigue)」による侵食や腐食が発生し、製品品質の低下や金型寿命の短縮という深刻な問題を引き起こします。これまでイオン窒化処理やPVDコーティングなど様々な表面改質技術が研究されてきましたが、特にプランジャースリーブの射出入口部分の性能を効果的に改善する決定的な解決策は確立されていませんでした。本研究は、この長年の課題に対し、最適なPVDコーティング仕様を特定することで、信頼性と生産性の向上に貢献するものです。 アプローチ:研究手法の解明 この課題を解決するため、研究者らは体系的な比較実験を計画しました。 まず、ベース材料としてSKD61鋼を選択し、12個のサンプルを製作しました。これらのサンプルは、実際の使用環境を模倣するため、Table 5に示される条件で均一な熱処理が施されました。 次に、DCスパッタリング法を用いて、4種類の異なる多層PVDコーティングを施しました(Figure 1参照)。 コーティング後、サンプルは800℃で24時間熱処理され、熱疲労をシミュレートしました(Figure 2)。その後、以下の3つの重要な表面特性を評価しました。 このアプローチにより、どのコーティング材料と厚さの組み合わせが、過酷なダイカスト環境においてSKD61鋼の表面を最も効果的に保護できるかを定量的に明らかにしました。 ブレークスルー:主要な研究結果とデータ 熱処理試験後の分析により、コーティングの種類と厚さがSKD61鋼の表面特性に劇的な影響を与えることが明らかになりました。 HPDCオペレーションへの実践的な示唆 本研究の結果は、理論的な興味にとどまらず、現場の製造プロセスに直接応用できる貴重な知見を提供します。 論文詳細 Comparative Analysis on the Surface Property of SKD 61 Die-casting Steel Using

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Fig. 3. Examples of dense ceramic components of manufacturing equipment for semiconductor devices and liquid crystal display panels.

自動車および産業分野における日本の構造用セラミックスの応用

自動車から半導体製造装置へ:日本における構造用セラミックス市場の進化と最新動向 このテクニカルブリーフは、学術論文「Automotive and industrial applications of structural ceramics in Japan」(著者:Akira Okada氏、掲載誌:Journal of the European Ceramic Society、2008年)に基づいています。ダイカストおよび鋳造の専門家のために、CASTMANのエキスパートが要約・分析しました。 キーワード エグゼクティブサマリー 課題:なぜこの研究が専門家にとって重要なのか 構造用セラミックス(アルミナ、窒化ケイ素、炭化ケイ素など)は、軽量性、高温での化学的・熱的安定性、優れた耐摩耗性といった、金属材料にはない多くの利点を持っています。しかし、その強力な化学結合は、脆性破壊を引き起こす原因ともなり、信頼性が要求される構造部品への応用を長年困難にしてきました。1980年代には、日本の「セラミックフィーバー」に後押しされ、自動車エンジン部品などへの応用が試みられましたが、多くの挑戦はコストや信頼性の壁に直面しました。現代のエンジニアや研究開発担当者にとっての課題は、「セラミックスの優れた特性を、どの分野で、どのようにすれば経済的に見合う形で最大限に活用できるのか?」という点にあります。この論文は、その問いに対する過去から現在までの日本の答えを明確に示しています。 アプローチ:研究の概要 本研究は、特定の実験を行うものではなく、1980年から2007年頃までの日本における構造用セラミックスの市場データ、技術開発の歴史、そして具体的な製品応用事例を網羅的に調査・分析したレビュー論文です。著者は、市場統計データ(論文中 Table 1, 2)を基に市場の変遷を定量的に示し、半導体製造、鉄鋼、アルミ鋳造、自動車といった主要産業分野ごとに、セラミックスがどのように採用され、どのような技術的進歩によってその応用が実現したかを、具体的な製品写真(論文中 Figure 1-10)と共に解説しています。このアプローチにより、技術開発の成功と失敗の要因、そして市場の需要がどこにシフトしていったのかを浮き彫りにしています。 発見:主要な研究結果とデータ 本稿では、日本における構造用セラミックスの応用に関するいくつかの重要なトレンドが明らかにされています。 実務への示唆:あなたのオペレーションへの応用 この研究結果は、セラミックスの導入を検討している現場の技術者や管理者に、実践的なヒントを提供します。 論文詳細 Automotive and industrial applications of structural ceramics in Japan 1. 概要: 2. アブストラクト: 本稿は、日本における構造用セラミックスの現状をレビューする。1980年頃まで、これらの材料の成功した応用は、耐摩耗部品や非常に低い応力下で動作する構造部品に限られていた。より高い応力下で使用される機械部品にセラミックスを適用するために長年にわたり多大な努力がなされ、ターボチャージャーロータやグロープラグなど、窒化ケイ素の自動車部品への応用に成功した。しかし、近年の窒化ケイ素製自動車部品の市場は期待されたほど大きくはない。触媒用のコーディエライトハニカムや炭化ケイ素製のディーゼルパティキュレートフィルタが、日本でより重要な応用となりつつある。日本の構造用セラミックス市場が1985年以来着実に成長していることは注目に値し、その主要な応用は自動車エンジンの排ガス浄化装置と半導体製造装置の部品である。本レビューで要約される日本の構造用セラミックスの最近の応用には、半導体・液晶デバイス製造用の真空プロセスチャンバー、製鋼用の耐摩耗セラミックス、光学レンズ成形や切削工具、アルミ合金鋳造用の耐火管、そして自動車関連の応用が含まれる。 3. 序論: アルミナ、窒化ケイ素、炭化ケイ素、ジルコニアなどの構造用セラミックスは、鋼と比較して、軽量、高温での化学的・熱的安定性、優れた耐摩耗性といった利点を持つ。しかし、セラミックスの強力な化学結合は、脆性破壊の原因となる信頼性の低い機械的特性にもつながり、構造部品への応用を制限してきた。1980年代には、破壊力学の応用や製造プロセスの改善により、窒化ケイ素がターボチャージャーロータなどの自動車部品に成功裏に適用された。しかし、1990年代には自動車エンジンへの応用は減少し、代わりに高純度アルミナが半導体や液晶ディスプレイの製造装置部品へと応用を拡大した。本稿は、日本における構造用セラミックスの応用の最近の進歩をレビューする。 4. 研究の要約: 研究の背景: 構造用セラミックスは、その優れた特性にもかかわらず、脆性という根本的な課題により、応用範囲が限定されてきた。1980年代の日本では「セラミックフィーバー」と呼ばれるほどの強い関心を集め、特に自動車エンジンなどの高応力部品への応用が期待されたが、その後の市場は期待とは異なる形で発展した。 従来の研究の状況: 従来の研究開発は、セラミックスの破壊靭性の向上、欠陥生成の抑制、部品設計による応力低減、欠陥検出技術の進歩に焦点を当ててきた。これらの技術的進歩が、窒化ケイ素の自動車部品への応用を可能にした。

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Figure 1. Thermogenerator: (a) view from the structured side, (b) view through the transparent BSG-substrate.

マイクロマシン加工された熱電発電機の金属部品への直接統合:埋め込みプロセスの技術的側面

鋳造プロセス中に半導体デバイスを直接統合する技術:歩留まり28%を達成した画期的なアプローチ この技術概要は、A. Ibragimov氏らによって執筆され、「1st Joint International Symposium on System-Integrated Intelligence 2012: New Challenges for Product and Production Engineering」で発表された学術論文「Micromachined Thermogenerator Directly Integrated into Metal Parts: Technological Aspects of the Embedding Process」(2012年)に基づいています。ハイプレッシャーダイカスト(HPDC)の専門家のために、CASTMANの専門家が要約・分析したものです。 キーワード エグゼクティブサマリー 課題:なぜこの研究がHPDC専門家にとって重要なのか 金属部品にセンサーや電子部品などの機能要素を直接統合することは、製品のインテリジェント化や高機能化に向けた重要な技術です。これにより、センサーは測定対象と直接接触して感度が向上し、電子部品は堅牢な金属ケーシングによって外部環境から保護されます。しかし、特にアルミニウムのような高融点金属の鋳造プロセスは700°C以上にも達するため、繊細な半導体デバイスをその過酷な環境下で生き残らせることは極めて困難な課題でした。 これまでの試みとして、厚い保護層で覆ったRFIDチップの埋め込み(Ref. [1-2])や、鋼製基板上に形成した薄膜ひずみセンサー(Ref. [3-4])などがありましたが、前者はセンサーとしての感度が低く、後者は一般的な半導体技術との互換性がないという制約がありました。本研究は、これらのギャップを埋め、一般的な半導体デバイスを溶融金属から成形される部品に直接埋め込む可能性を実証することを目的としています。 アプローチ:研究方法の解明 この課題を克服するため、研究者らはSeebeck効果を利用した熱電発電機(TG)を実証デバイスとして選択しました(Figure 1)。このTGは、主にホウケイ酸ガラス(BSG)の基板とその表面に形成されたSi-金属熱電対で構成されています。BSG基板の非晶質構造と熱電対の波状形状が、鋳造プロセスに伴う熱機械的ストレスを緩和する役割を果たします。 研究は段階的に進められました。 ブレークスルー:主要な発見とデータ この綿密なアプローチにより、研究者らはいくつかの重要な発見をしました。 HPDCオペレーションへの実践的な示唆 この研究成果は、実際の製造現場における「スマート鋳造」の実現に向けた貴重な知見を提供します。 論文詳細 Micromachined Thermogenerator Directly Integrated into Metal Parts: Technological Aspects of

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Fig. 1. Schematic diagram of the PLC die casting machine.

新規高真空ダイカスト技術を用いたPb-Snナノワイヤアレイガスセンサーの製造

高感度ガスセンサーの未来を拓く、ナノスケール鋳造技術のブレークスルー この技術概要は、Chin-Guo Kuo氏らによって執筆され、2013年に「Electronic Materials Letters」で発表された学術論文「Fabrication of a Pb-Sn Nanowire Array Gas Sensor Using a Novel High Vacuum Die Casting Technique」に基づいています。本稿は、高圧ダイカスト(HPDC)の専門家のために、CASTMANのエキスパートが要約・分析したものです。 キーワード エグゼクティブサマリー 課題:なぜこの研究がHPDC専門家にとって重要なのか ナノテクノロジーの分野では、特殊な構造と均一性を持つナノコンポーネントの製造が常に求められています。特に、陽極酸化アルミニウム(AAO)は、自己組織化能力により均一なサイズの細孔を高密度に形成できるため、ナノ構造材料のテンプレートとして広く利用されてきました[6-9]。 しかし、これらのナノ細孔に金属を充填する従来の方法、例えばガス注入法は、製造プロセスで高圧ガスを供給するためのコンプレッサーが必要でした。これにより、真空チャンバーが高圧下に置かれ、実験中の操作上の危険性が増大するという深刻な問題がありました。この安全上のリスクは、金属ナノワイヤの製造における大きな障壁となっていました。本研究は、この問題を解決するため、高真空ダイカスト技術という全く新しいアプローチを提案し、ナノ材料製造の安全性と効率性を向上させることを目指しています。 アプローチ:研究手法の解明 本研究では、ナノワイヤアレイを製造するために、多段階の精密なプロセスが採用されました。 ブレークスルー:主要な発見とデータ 本研究は、高真空ダイカスト技術がナノワイヤ製造に有効であることを示す、いくつかの重要な成果を明らかにしました。 HPDCオペレーションへの実践的な示唆 この学術研究は、直接的にはナノ材料製造に関するものですが、その根底にある原理は、鋳造技術者、特に高圧ダイカスト(HPDC)に関わる専門家にとって重要な示唆を与えます。 論文詳細 Fabrication of a Pb-Sn Nanowire Array Gas Sensor Using a Novel High Vacuum Die Casting Technique 1. 概要: 2. 抄録: 本研究では、純度99.7%のアルミニウム基板をシュウ酸電解液でエッチングすることにより、陽極酸化アルミニウム(AAO)ナノモールドを得た。エッチング後、直径80nmの細孔を持つナノモールドが作製された。このナノモールドを基材として使用した。真空鋳造法を用いて、Pb-Sn合金をナノモールドにダイカストし、その結果、直径80nm、長さ50μmのPb-Sn合金ナノワイヤに成形した。凝固後、Pb-Snナノワイヤアレイが得られた。本研究で製造されたPb-Snナノワイヤアレイは、ガスセンサーに応用可能である。AAOナノモールドとPb-Snナノワイヤアレイの微細構造解析は、SEMとXRDによって行われた。 3. 序論:

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Figure 5. Six LED Arrayconfiguration and temperature profile.

Thermal study on novel spokes fin for high power LED

この論文要約は、Engineering Research Expressに掲載された論文「Thermal study on novel spokes fin for high power LED」に基づいています。 1. 概要: 2. 研究背景: 3. 研究目的と研究課題: 4. 研究方法 5. 主な研究結果: 6. 結論と考察: 7. 今後のフォローアップ研究: 8. 参考文献: 9. 著作権: この資料は上記の論文に基づいて要約されたものであり、商業目的での無断使用は禁止されています。Copyright © 2025 CASTMAN. All rights reserved.