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SemiOps AI ツール

SemiOps は、半導体ファブとクリーンルーム運用向けに AI ツールを提供します。ツールは cleanroom state、ISO 14644 assessment history、pressure cascade、particle trend、SMT quality、fab energy、utilities、filter life、vibration、decision-center evidence のレビューを支援します。

ツール層

主な利用者アクセス境界出力
/mcp/semiops/ MCP toolsAgent クライアント、copilot、workflow orchestratorsemiops.read scopecleanroom state、particle trends、pressure gradients、ISO status、SMT OEE、defect priorities、PUE、utilities、filter life、environmental analysis
/ai/semiops/* AI Engine endpointsSemiOps UI と backend workflows製品サービス認証と SemiOps 権限ISO assessment、particle monitoring、pressure check、environmental prediction、soft-sensor output、filter prediction、health score、vibration assessment、energy and SMT analysis
/api/v1/semiops/* module APIsSemiOps UI と backend integrationsemiops.viewsemiops.editcleanrooms、SMT lines、utilities、maintenance views、compliance records、decision-center records
/mcp/base/ MCP toolscross-module context が必要な Agent workflowsbase.read, base.compute.run, selected base.action.writedocuments、connectors、data quality、work records、action plans、supporting reports

SemiOps MCP tools は cleanroom と electronics-manufacturing の質問に使います。文書、source data status、work orders、cross-module evidence が必要な場合は base MCP tools を使います。

MCP endpoint と scope

EndpointScope用途
/mcp/semiops/semiops.readcleanroom、SMT、utility、energy、maintenance、compliance analysis output を読み取ります。
/mcp/base/base.readsupporting documents、connector status、data quality、equipment records、action-plan history を追加します。
/mcp/base/base.compute.runレビュー済み SemiOps workflow の report または supporting analysis を生成します。

SemiOps write actions は製品ワークフローに残し、semiops.edit 権限と reviewer approval path で管理します。

MCP ツールマップ

領域主なツール
Cleanroom state and ISO reviewget_cleanroom_status, get_iso_compliance, get_particle_trend, monitor_particles, get_pressure_gradient
Environmental analysis and soft sensorsanalyze_env_correlation, predict_env_trend, run_soft_sensors
SMT quality and productionget_smt_oee, classify_smt_defects, simulate_smt_bottleneck
Energy, utilities, maintenanceget_fab_pue, forecast_fab_load, optimize_chiller_cop, get_utility_status, get_filter_life

AI Engine endpoint マップ

Endpoint目的入力出力
/ai/semiops/iso-assessISO target class に対して particle data を評価します。cleanroom ID、particle data by size、target class、sampling context。assessed class、pass state、per-size limits、means、review notes。
/ai/semiops/pressure-checkpressure cascade readings を評価します。zone pairs、target differential、actual reading、tolerance。normal、warning、reversed、sensor-fault status。
/ai/semiops/particle-monitorISO limits に対して particle readings を評価します。cleanroom ID、particle size、particle count、ISO class。per-size evaluation、alert details、overall status。
/ai/semiops/env-predictenvironmental parameter の短期 trend を予測します。parameter、recent values、timestamps、horizon、optional thresholds。predicted value、trend direction、confidence、threshold timing。
/ai/semiops/env-correlatealigned environmental parameters の correlation を計算します。temperature、humidity、pressure、particle series。pairwise correlations、strong relationships、insights。
/ai/semiops/soft-sensorAMC、dew point、filter loading を推定します。temperature、humidity、particles、air changes、cleanroom age、filter pressure drop、filter hours。estimates、contributing factors、confidence notes。
/ai/semiops/filter-predictpressure-drop history から filter life を推定します。cleanroom ID、pressure-drop history、threshold assumptions。remaining life estimate、replacement planning notes。
/ai/semiops/health-scoreSemiOps asset health を計算します。equipment age、alert count、maintenance state、sensor deviation。composite score、grade、contributing dimensions。
/ai/semiops/vibration-assessVC curve requirements に対して vibration を評価します。frequency-domain velocity measurements、target curve。violation details、severity、review notes。
/ai/semiops/pue, /ai/semiops/pue/trendPUE を計算し trend をまとめます。facility power、IT/process load、historical readings。PUE value、trend、category、change notes。
/ai/semiops/load-forecastfab electrical load を予測します。recent load history、horizon、profile assumptions。forecast values、peak periods、demand-response input。
/ai/semiops/cop-optimizechiller loading plan を比較します。cooling demand、rated capacity、COP curves、ambient temperature、electricity cost。candidate loading plan、energy impact、review notes。
/ai/semiops/defect-classifySMT defect records を分類します。defect records、line ID、product context、period。defect distribution、severity grouping、root-cause review areas。
/ai/semiops/defect-dpmoDPMO と approximate sigma level を計算します。defect count、unit count、opportunities per unit。DPMO、sigma estimate、quality review input。
/ai/semiops/bottleneck-simSMT line throughput を simulation または estimate します。station cycle times、uptime、buffers、duration、board count。throughput、bottleneck station、utilization、improvement candidates。

推奨シーケンス

シーン推奨経路
Cleanroom daily reviewget_cleanroom_status -> monitor_particles -> get_pressure_gradient -> get_iso_compliance -> base documents/work records
Environmental early warningget_particle_trend -> analyze_env_correlation -> predict_env_trend -> run_soft_sensors
SMT quality reviewget_smt_oee -> classify_smt_defects -> simulate_smt_bottleneck -> base document search
Energy and utilities reviewget_fab_pue -> get_utility_status -> forecast_fab_load -> optimize_chiller_cop
Maintenance and compliance handoffget_filter_life -> vibration or health score -> get_iso_compliance -> base documents、work orders、action-plan history

データ要件

  • tenant、fab、cleanroom、zone、line、equipment、utility、source-system IDs。
  • particle counts by size、sampling point、timestamp、ISO target class。
  • pressure differential readings with target values and tolerance。
  • temperature、humidity、particle、pressure、AMC、dew point、vibration、utility、energy readings with units。
  • SMT production、OEE、defect、station、cycle-time、product-context records。
  • filter pressure-drop history、initial pressure drop、threshold pressure drop、operating hours、replacement records。
  • ISO assessment history、compliance evidence、SOP、work orders、maintenance schedules。
  • timestamp alignment、stale values、missing intervals、unit conversion、source mapping に関する DFS quality notes。

出力レビュー

  • cleanroom、line、equipment、utility identifiers が安定している。
  • particle size、count units、pressure units、vibration units、power units、time windows が見える。
  • compliance output には ISO target class、assessment date、reviewer status が含まれる。
  • environmental prediction と correlation output に source freshness と time alignment notes がある。
  • filter-life output に pressure-drop history と replacement-threshold assumptions がある。
  • SMT output に line、product context、defect period、data coverage がある。
  • energy と chiller output に demand definition、COP assumptions、ambient conditions、operating constraints がある。
  • recommendation は field action 前に facility、quality、manufacturing、maintenance owner がレビューする。

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