シンガポールを拠点とするディープテックのスタートアップ企業SixSenseは、半導体メーカーが生産ライン上の潜在的なチップ欠陥をリアルタイムで予測・検出するのに役立つAI搭載プラットフォームを開発した。
同社はシリーズAで850万ドルを調達し、累計調達額は約1,200万ドルとなった。このラウンドはPeak XVのSurge（旧Sequoia India & SEA）が主導し、Alpha Intelligence Capital、FEBEなどが参加した。
エンジニアの Akanksha Jagwani (CEO) と Avni Agrawal (CTO) によって 2018 年に設立された SixSense は、欠陥画像から機器信号までの生の製造データを、工場が品質問題を防止して歩留まりを向上させるのに役立つリアルタイムの分析情報に変換するという、半導体製造における基本的な課題の解決を目指しています。
製造現場で生成されるデータの量が膨大であるにもかかわらず、共同設立者たちが特に注目したのは、リアルタイムの情報が驚くほど欠如していることでした。
Akanksha氏は、Hyundai MotorsやGEなどのメーカー向けに自動化ソリューションを構築し、Embibeなどのスタートアップ企業で製品開発を主導した経験を通じて、製造、品質管理、ソフトウェア自動化に関する深い理解を持っています。Agarwal氏は、Visa在籍中に大規模なデータ分析システムを構築した技術経験を有しており、その一部は後に企業秘密として保護されました。数学に強いバックグラウンドを持つ熟練したプログラマーである彼女は、フィンテック以外の伝統的な産業へのAIの応用に長年関心を抱いていました。
二人は共同で航空業界から自動車業界まで様々な分野を評価し、最終的に半導体業界にたどり着いた。半導体業界は精密さで定評があるにもかかわらず、検査プロセスは依然として大部分が手作業で断片化されているとアガーワル氏はTechCrunchに語った。50人以上のエンジニアと話し合った結果、品質チェックの方法を近代化する大きな余地があることが明らかになったと彼女は付け加えた。
今日のファブにはダッシュボード、SPCチャート、インライン検査システムが溢れていますが、そのほとんどはデータを表示するだけで、それ以上の分析は行われていないとアガーワル氏は言います。「意思決定にデータを活用する負担は依然としてエンジニアにあります。パターンを見つけ出し、異常を調査し、根本原因を突き止めなければなりません。これは時間がかかり、主観的であり、プロセスの複雑さが増すにつれて拡張性も低下します。」
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SixSense は、欠陥検出、根本原因分析、障害予測などの機能を使用して、潜在的な問題が深刻化する前に対処するための早期警告をエンジニアに提供します。
SixSenseのプラットフォームは、データサイエンティストではなくプロセスエンジニア向けに特別に設計されているとアガーワル氏は述べた。「プロセスエンジニアは、自社のファブデータを使ってモデルを微調整し、2日以内に導入して、結果を信頼することができます。しかも、コードを1行も書かずにすべてを実行できます。これが、このプラットフォームを強力かつ実用的にしている理由です。」
競争環境には、Cognex や Halcon などのツールを使用する社内エンジニアリング チーム、システムに AI を統合している検査装置メーカー、Landing.ai や Robovision などのスタートアップ企業が含まれます。
SixSenseのAIプラットフォームは、GlobalFoundriesやJCETといった大手半導体メーカーで既に導入されており、これまでに1億個以上のチップが処理されています。創業者らによると、顧客からは生産サイクルが最大30%短縮され、歩留まりが1～2%向上し、手作業による検査作業が90%削減されたという報告があります。このシステムは、世界市場の60%以上をカバーする検査装置と互換性があります。
「当社のターゲット顧客は、ファウンドリ、半導体組立・試験アウトソーシングプロバイダー（OSAT）、統合デバイスメーカー（IDM）を含む大規模半導体メーカーです」とアガーワル氏は述べた。「すでにシンガポール、マレーシア、台湾、イスラエルのファブと提携しており、現在、米国への進出を進めています」
地政学的緊張、特に米国と中国間の緊張により、チップの製造場所が変化し、世界中で新たな製造投資が促進されています。
「マレーシア、シンガポール、ベトナム、インド、そして米国で、ファブやOSATが積極的に拡大しており、これは私たちにとって追い風です。なぜでしょうか？それは、私たちが既にこの地域に拠点を置いており、これらの新しい施設の多くは、レガシーシステムに縛られることなく、新たなスタートを切っているからです。そのため、彼らは初日から私たちのようなAIネイティブなアプローチをはるかに受け入れやすいのです」とアガーワル氏はTechCrunchに語った。
ケイト・パークはTechCrunchの記者で、アジアのテクノロジー、スタートアップ、ベンチャーキャピタルを専門としています。以前はMergermarketで金融ジャーナリストとして、M&A、プライベートエクイティ、ベンチャーキャピタルを担当していました。
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