オムロン株式会社は、米国NVIDIAとのデジタルツイン技術に関する協業を拡張し、仮想空間上での高精度なシミュレーションとAIを活用した半導体基板検査の高度化技術を開発した。
同ソリューションは、肉眼では捉えられない電子部品の変形や熱による影響を可視化し、AIエージェントを通じて検査業務を簡易化する自動検査システムだ。
オムロンが持つ基板の外観・内部検査装置（AOI・AXI）と、NVIDIAのデジタルツインプラットフォームである「NVIDIA Omniverse」を組み合わせている。
今回の協業拡張によりもたらされる主要な技術的アプローチの一つが、熱プロセスによる電子部品の変形（反り）をリアルタイムでシミュレーションし、不良を未然に防ぐ仕組みの確立だ。
基板の製造工程においては、加熱や冷却の段階で加わる熱ストレスによって微細な「反り」が発生し、これがはんだ接合不良などの致命的な品質異常を誘発する原因となるが、従来はこれを肉眼や外観から正確に捉えることは極めて困難であった。
そこでオムロンは「NVIDIA Omniverse」のライブラリと連携し、電子部品が変形する力学的な挙動を物理シミュレーションとしてデジタル空間上にリアルタイムで再現することに成功した。
これにより、現場のエンジニアは加熱・冷却時の温度プロファイル（温度推移）をあらかじめ精確に調整できるようになり、実際のはんだ不良が発生する前に予測して防止することが可能となった。
さらに、同システムは外側から見えない隠れた欠陥と、その因果関係を解きほぐすためのデータ統合技術も備えている。
具体的には、デジタル空間の強みを活かし、基板の表面状態を計測するAOI（外観検査装置）の3Dデータと、基板の内部構造を非破壊で透過撮影するAXI（3D-CT X線検査装置）のデータを、位置精度を保って完全に重ね合わせる。
この空間的な統合により、例えば「基板表面での部品の位置ずれ（表面の事象）」が、「その直下にある目に見えない微細な気泡（内部の原因）」によって引き起こされている、といった事象の裏に潜む本質的な因果関係を瞬時に突き止めることができる。
表面と内部のデータを一元的に解析できるため、これまでの部分的な検査プロセスでは難しかった、より深い品質改善アプローチが可能となる。
また、深刻な現場の熟練者不足に対応するため、検査のオペレーション自体を簡素化するAIエージェント機能の実装も進められている。
具体的には、NVIDIAの「VSS（Video Search and Summarization）」技術を活用し、画像の文脈を理解する「視覚言語モデル（VLM）」と、過去の膨大なナレッジから最適な関連情報を導き出す「Graph RAG（グラフ・ラグ）」技術を組み合わせた対話型の仕組みを構築した。
これにより、検査装置の経験が浅い初心者オペレータであっても、画面上の異常を見ながら「なぜこの基板が反っているのか」と自然言語で質問を投げかけることで、AIエージェントが過去の学習データから類似するエラー事例や要因を自動で探し出し、専門知識がなくても容易に理解できる分かりやすい言葉で回答を提供する。
オムロンでインダストリアルオートメーションビジネスを率いる山西基裕氏は、「リアルな現場でのオートメーション技術と高精度な制御ノウハウにNVIDIAのフィジカルAIを融合させることで、生産ロスに繋がる要因を可視化し、初心者オペレーターを迅速に熟練者へと引き上げることが可能になる」と述べている。