材料イノベーション：産業オートメーションの未開拓領域

材料イノベーション：産業オートメーションの未開拓領域

田中貴金属工業株式会社　取締役執行役員　井原康孝

産業オートメーションは、データと分析によって生産、管理、サプライチェーン、カスタマーサービスの間のコミュニケーションを円滑にすることを常に目的としてきた。そして今、人工知能（AI）の台頭により、この目的は加速している。

稼働率の最大化、変動するサプライチェーンへの対応、エネルギー効率の最適化といったプレッシャーの高まりにメーカーが直面している中で、これは絶好のタイミングでやってきた。

今日、AIチップはすでにスマートファクトリーで以下の問題を解決するのに役立っている。

• ダウンタイムとメンテナンスコスト: AIを活用した予知メンテナンスにより、設備が故障する前にそれを予測し、費用のかかる計画外のダウンタイムを削減。
• エネルギーの非効率性: インテリジェントな電源管理システムが施設全体のエネルギー消費量を最適化し、運用コストと環境への影響を低減。
• 空間およびシステム複雑性: 小型化された制御システムが複数の機能をコンパクトなモジュールに統合し、よりスマートで柔軟性の高い生産ラインを実現。
• 品質保証: マシンビジョンとリアルタイム分析が不良検出とプロセス最適化を向上させ、製品品質と一貫性を強化。
• サプライチェーンの脆弱性: AIを活用したロジスティクスと計画ツールにより、メーカーは俊敏かつ正確に混乱に対応。

こうした進歩は、AI機能が急速に不可欠なものになりつつあることを浮き彫りにしており、アジア太平洋地域のメーカーはAIの導入計画を立てることが賢明であろう。この地域は、高度な製造業およびイノベーションのハブになることに極めて意欲的であるが、AIはロボット工学を高度化させてスマートなオートメーションを推進できるものの、欠点のない後付けのソリューションにはならない。問題は、メーカーはいかにしてAIを真の意味で人間中心の持続可能な方法で活用して、回復力のある産業エコシステムを構築できるかということである。

貴金属：陰の立役者

AIは、予測分析や自律システム、リアルタイム制御を実現するために設計された次世代のプロセッサチップ上で稼働する。ところがこれらのチップは、過酷な条件下でも、最小限のエネルギー損失と最大の熱安定性をもって確実に動作する必要がある。

これらの要件は、AI主導のスマートマニュファクチャリングの進化につながるものではない。この問題に対処するためには、これらのチップの性能を支えているのは何か、そしてそれが実現するビジネス成果について深堀りする必要がある。それは、ほとんど目に見えないもの、つまりチップを作っている材料だ。

こういった要求を満たすためにチップ設計者が頼りとするのは、優れた導電性、耐腐食性、ナノスケール精度を備える材料である。それらは、金、プラチナ、パラジウム、銀などの貴金属にみられる性質だ。

これらの金属は、ワイヤボンディング、焼結、薄膜形成、熱管理に不可欠である。チップ構造がますます複雑になる中、こうした材料の純度と効率性はさらに一層重要になってきている。

一方で、問題をさらに大きくさせているのは、これらの金属は有限で高価、希少であるため、リサイクル技術と堅牢な循環型経済の枠組みが必要だということだ。

材料科学のイノベーションは機能材料に必須

したがって、業界は貴金属のイノベーションを最優先事項として扱い、基金属を必須の機能材料として認識して、金属含量低減技術と包括的なリサイクルを促進する必要がある。接合技術、焼結ペースト、薄膜蒸着の進歩により、チップの使用資源を削減しつつ性能を向上させることが可能になる。

例えば、銀焼結剤は、AIサーバーやエッジコンピューティングで使用されている高効率の窒化ガリウム（GaN）デバイスに対応している。AgSn TLPシートのようなシート状接合材料は、高性能の半導体パッケージに不可欠な大面積のダイアタッチと優れた熱放散を実現する。

貴金属の希少性のため、こういったイノベーションは必須だ。熱性能や接合信頼性を向上させることで、チップの耐用年数を延ばし、新しい金属の必要性が低減する。

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半導体製造と田中貴金属

1885年の創業以来、貴金属のプロフェッショナルとして日本の製造業と共に歩んで参りました。

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