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【テックリード/フルリモート】半導体製造装置のAIを用いた予兆診断システム開発における上流支援

受託サービスとは?

案件について

データサイエンティスト
機械学習・AIエンジニア
PM/PMO
上記の職種経験がなくてもスキルが一致すれば応募可能
週2日
週3日
600,000円
700,000円
/
月単価
神奈川県
横浜市金沢区
フルリモート
受託サービス

業務内容

半導体製造装置(モータ、ポンプ、真空系、搬送機構など)を対象に、物理現象に基づくモデルベース設計/シミュレーション
デジタルツインによる故障モード・劣化シナリオの検討、センシング要件・機械学習要件の定義を通じて、予兆保全システムの上流設計〜技術戦略をリードできる人材を募集します。

【業務内容】
■予兆保全コンセプト・要件定義
└どの装置で何を予兆検知するか、何をもって「劣化」とみなすかを定義
■物理モデル・MBDによる設計
└物理モデル・シミュレーションを使って、センシング設計・ML要件を決める
■デジタルツインを活用した検討
■シミュレーション結果から機械学習要件への落とし込み
■開発プロジェクトの技術リード
└実装チーム(MLエンジニア・組込みエンジニア)に対する仕様提示・レビュー

募集背景・課題

半導体市場の拡大に伴い、半導体製造装置における「異常検知」「予兆保全」機能は、業界標準となりつつある中、
同社でも約5年前から異常検知に取り組んできましたが、予兆診断(劣化度推定・交換時期の予測)については、本格着手できていない状況です。
今後、装置側で取得されるビッグデータを活用し、「故障の予兆を捉え、いつ・どの部品を交換すべきかを示唆する」予兆保全ソリューションを、
主に内製で開発していく方針ですが、その中核となる「予兆保全アーキテクチャ」を設計し、物理モデル/シミュレーションからセンシング・機械学習要件までを一気通貫でリードいただける人材が不足しています。

経験・スキルについて

必須となるスキル・ご経験

・機械学習モデル(異常検知・予兆診断 等)の要件定義・評価指標設計の経験、またはそれに相当する知見
・製造装置・産業機械・プラントなどを対象とした、予兆保全/状態監視/故障診断のいずれかの実務経験
・モータ、ポンプ、真空系、軸受等の物理挙動や劣化・摩耗に関する基礎的な知識
・MATLAB/Simulinkなどを用いた物理モデル構築またはモデルベース開発(MBD)の経験
・振動、温度、圧力、流量などのセンサデータに関する基礎理解
・シミュレーション結果をもとに、必要なセンサー仕様(種類・配置・サンプリング周期)を設計した経験

歓迎されるスキル・ご経験

・半導体製造装置、真空装置、FA装置などの開発経験
・デジタルツイン構築、またはそれに準ずるシミュレーション技術の利用経験
・小規模チームの技術リーダー/PM経験
・外部ベンダー・外部パートナーとの共同開発の経験

開発環境

開発言語
フレームワーク
データベース・クラウド・仮想化
サーバーOS/ネットワーク
案件ID:53299
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