どのように戻って

半導体産業は高度な技術と超効率的な製造で定評があり、最先端のオペレーションの青写真を提供しているかのようです。 ただし、この認識は、ある領域では不十分である可能性があります。 デジタル経済にインテリジェンスを提供しているにもかかわらず、半導体企業はオートメーションとデジタル変革、特にウェーハを個々のチップに切断し、テストプロセス、パッケージングするバックエンド活動において他の業界に遅れをとっていることがよくあります。1フロントエンドプロセスはそうではありません。この記事の焦点には、数百または数千のダイ (集積回路) を備えたシリコンのスライス、つまりウェーハの集団が含まれます。

この記事は、マッキンゼーの半導体実務からの見解を代表する Ondrej Burkacky、Luca Fiandro、Mark Nikolka、Giulietta Poltronieri、Taylor Roundtree、Rainer Ulrich による共同作業です。

バックエンド操作が製造コストの 20 ～ 25% を占めることが多いため、バックエンド操作での自動化の欠如は大きな影響を与える可能性があります。 企業が次世代の高度なパッケージングに移行するにつれて、その影響はより深刻になる可能性があります。2Ondrej Burkacky、Taeyoung Kim、および Inji Yeom、「Advanced Chip Packaging: Howmakers can play to win」、McKinsey、2023 年 5 月 24 日。多くの企業が現在検討しているように、製造業を国内に近い場所、多くの場合高コストの国に移転することを検討しています。

バックエンドの自動化を強化することで、統合デバイス製造業者 (IDM) およびアウトソーシングされたアセンブリおよびテスト (OSAT) プレーヤーは、長期的には高価な設備投資の拡大の必要性を削減または排除しながら、スループット能力を大幅に向上させることができます。 また、自動化により、企業はサプライチェーンとコスト効率の可視化と管理が可能になり、それに見合った収益の向上につながります。

現在、人工知能または機械学習を大規模に導入している半導体企業はわずか 30% です (図 1)。 業界リーダーらによると、その理由には、機能の不足、データセキュリティの懸念、接続性や技術的な問題、そして時には不透明なビジネスケースなどが含まれます。ポイント?」、マッキンゼー、2023 年 6 月 16 日。

AI や機械学習 (ML) で進歩を遂げた半導体企業であっても、付加価値を獲得する機会はまだたくさんあります。 私たちの調査によると、AI/ML は業界全体の利息と税金を除く年間収益に 50 億ドルから 80 億ドルの貢献をしています。 これは驚異的な金額ではありますが、AI/ML の可能性を最大限に発揮しているのはわずか約 10% に過ぎません。 さらに、AI 関連の価値創造から最も恩恵を受ける可能性が高い活動は、製造と研究開発であり、この 2 つの分野は、AI が最も適用されにくい分野です。

AI 関連の価値創造から最も恩恵を受ける可能性が高い活動は製造と研究開発であり、この 2 つの分野は最も適用されにくい分野です。

ごく最近では、世界的なパンデミックの最中に製造現場における業界の課題が浮き彫りになりました。 リードタイムが6カ月以上かかる中、チップ不足により自動車から農業に至るまでの産業の減速が生じた。 パンデミックの影響が薄れてきた現在でも、特に自動車、家電、医療機器、エレクトロニクスなどの日常用途を中心に、複数の分野でチップ不足が続いている。 一方、製造業の成長は、巨額の資金が割り当てられているにもかかわらず、そのほとんどがフロントエンド機能に充てられているにもかかわらず、少なくとも2026年までは鈍化すると予想されます。 2030 年までに年間売上高が 1 兆ドルに達すると予測されている業界には、4オンドレイ・バーカッキー、ジュリア・ドラゴン、ニコラウス・レーマン著、「半導体の 10 年: 兆ドル産業」、マッキンゼー、2022 年 4 月 1 日。改善の余地はたくさんあります。

主要な IDM および OSAT と協力した最近の経験から、協調的なバックエンド製造変革が 12 ～ 18 か月の期間にわたって大幅なパフォーマンスの向上をもたらす可能性があることがわかりました。 最も成功した変革は、全体的な設備効率 (OEE) の可能性 (デジタル実装と自動化を含む)、工場内計画、サプライ チェーンの調整、パフォーマンスの総コスト、生産物の品質 (歩留まり、スクラップ、および故障) をカバーする、総合的なアプローチを採用しています。 。 これらの分野での取り組みが効果的に実施されると、資本支出が実質ゼロに近い状態で、製造現場のスループットが 20 ～ 30% 向上し、単位生産コストが 20% 低下し、顧客からの苦情が 30% 減少する可能性があります。