半導体業界は、先進パッケージのデジタルツインを構築しようとする際、シミュレーションの精度そのものを超える問題に直面している。それは、モデルをエンジニアが意図したパッケージだけでなく、実際に製造されたパッケージと結び付け続けるにはどうすればよいかという問題だ。2026年9月17日にSemiconductor Engineeringが掲載した分析によると、その答えには、設計、製造、材料、組み立て、試験、運用のデータを、更新可能な単一の表現に統合することが必要となる。
チップレットや異種集積の普及に伴い、この問題の重要性はさらに高まっている。チップレットは、あるパッケージ内で仕様化され、試験され、正常に動作していても、異なる基板上で再利用したり、別の熱インターフェースと組み合わせたり、より高い電力予算の中に組み込んだりすると、その電気的、熱的、機械的環境が全面的に変化する可能性がある。したがって、パッケージモデルをダイまたはdieの境界で止めることはできない。
ここでのパッケージングはシステムアーキテクチャの一部である
Synopsysの製品管理担当シニアディレクターであるKenneth Larsenは、管理されたフローを持つ工場内の前工程製造向けデジタルツインと、シリコン、基板、材料、組み立て、製造ばらつき、試験、信頼性データにまたがる分散システムを表現しなければならないパッケージ向けデジタルツインを区別している。これは工場のモデリングが容易だという意味ではなく、パッケージングにおける問題の性質が、結び付けるべき端点と文脈の数という点でより広いということである。
各チームは、電気的、熱的、機械的挙動をそれぞれ個別に解析する有効なツールを保有している。しかし、これらのツールを並行して動かすだけでは、統合されたデジタルツインにはならない。価値が現れるのは、モデルが同じ前提とデータを使用し、製造結果を受け取ってパッケージの改訂に合わせて変化するときである。そうでなければ、デジタルツインは、特定の積層や新製品にコミットする前の設計判断を支援するものではなく、後段の検証ツールになってしまう。
問題はデータ不足だけではない
Amkorでグローバル工場のITおよび自動化技術担当バイスプレジデントを務めるJoon Ahnは、完全なデジタルツインには、ウェハ製造から組み立て、試験、そしてシステム運用までを見通す必要があると述べている。しかし、必要なデータは工場、基板および材料のサプライヤー、OSAT（半導体後工程受託製造・テスト企業）、顧客の間に分散している。組み立て側には、ダイの寸法やウェハ試験の結果は届いても、電力密度や局所応力の詳細なマップが届かない場合がある。
同様に、基板が公称仕様どおりに納入されても、ロットごとの実際の反りデータがない場合がある。また、材料のデータシートだけでは、最終デバイス内での挙動が必ずしも明らかにならない。同じ物理的対象の記述も分野によって異なる。チップメーカーはダイの挙動をある方法で記述し、基板サプライヤーは別の方法で記述し、材料サプライヤーは特定の条件下で測定した特性を提示する。ASEのコーポレート研究開発担当バイスプレジデントであるCP Hungは、最も難しい引き渡しは、必ずしもデータが不足しているものではなく、異なる工学分野の間でデータを移転するものだと指摘した。
さらに、データには機密性の高い知的財産が含まれる可能性がある。Mitsubishi Chemical Groupのシニアマーケティング・事業開発ディレクターであるSanjiv Bhattによれば、サプライヤーや企業は、完全には共有したくない知識を保持している。そのため、共有ファイル形式を整備しても、測定されていないデータや、伝達されていない文脈の問題は解決しない。
製造が始まると何が変わるのか
本稿の事例は、公称モデルが正確であっても、必ずしも製造された製品を記述するわけではないことを示している。これはフォトニクスで特に明確になる。寸法、膜厚、側壁形状の小さな変化が、光損失やスペクトル応答に影響する可能性があるからだ。SilvacoのTCAD部門でシニアバイスプレジデント兼ゼネラルマネージャーを務めるEric Guichardは、描画された形状に基づいて最適化された設計が、大量生産のばらつきを導入した際の製造デバイスを必ずしも表すとは限らないと述べている。
問題はフォトニクスに限らない。湿度、洗浄材料の濃度、不完全なエッチング、新しい材料の特性も性能に影響する可能性がある。また、パッケージング材料の特性は常に固定された数値とは限らない。熱膨張係数、弾性係数、接着強度は、加工、温度、時間、硬化度によって変化し得る。そのためモデルには、各値の適用条件を保存するだけでなく、その値が有効となる条件を把握することが必要である。
結合モデルには継続的な校正が必要
パッケージ内の影響は独立して作用するわけではない。電流は熱を発生させ、熱は抵抗を変化させ、これらの変化が電力分布を再構成するため、収束するまで電気計算と熱計算を繰り返す必要がある。また、製造ばらつきは非線形に相互作用する可能性があり、複数の偏差の組み合わせによる影響が、それぞれ単独で生じる影響の合計より大きくなったり、異なるものになったりすることがある。
そのため、最も難しい標準化の箇所は、必ずしも個々の物理分野の内部ではなく、材料、構造、工程、サプライヤー、システム判断の間にあるインターフェースとなる。各分野では正しい2つのモデルであっても、単一の表現に統合しようとすると、その前提が一致しないことがある。
Intelのハイブリッドボンディングに関する取り組みは、モデル改善における計測の役割を示す一例である。実測した変形データを有限要素モデルに取り込み、改良したモデルを使って、実際には試験が難しい変更を検討できる。しかし、反りの測定だけでは不十分である。Ahnは、校正セットに、接合部とバンプの測定、ダイの位置、基板の特性、充填材、モールド材、熱管理インターフェースの特性に加え、熱測定と電気試験も含めるべきだと提案している。
Hungは、測定をすべての工程で無差別に行うべきではなく、接合、モールド、硬化、ダイ薄化、熱遷移など、パッケージの状態が変化する箇所で行うべきだと考えている。また、校正は必ずしも固定された時間スケジュールに従うものではない。Brewer Scienceの研究員兼チームリーダーであるHanlin Chenによれば、新しいパッケージ構造、基板、熱予算、または製造フローによって、モデルが認証された条件の範囲外に材料を置いたときに、校正を再実施すべきである。
なぜこのニュースが重要なのか
これらの情報から導かれる編集上の結論は、パッケージのデジタルツインの成功は、一度だけ正確な結果を出せるかどうかではなく、製品、材料、製造が変化しても有効性を維持できるかどうかで測られるということである。これは複数企業にまたがるサプライチェーンに実務上の負担を課す。測定値をその文脈と結び付け、モデルの適用条件を定義し、パッケージが実際に変化したときに再校正しなければならない。
一方、縮約モデルや人工知能を利用した代替モデルは解析を高速化できるが、その使用限界を把握する必要性をなくすものではない。Larsenが警告するように、高速モデルは、文脈を失えば、誤った判断を迅速に下す手段になり得る。残された課題は、パートナーがどの程度のデータを共有できるのか、インターフェースで前提をどのように統一するのか、製造サイクルを非実用的なものにせず最大の価値をもたらす測定ポイントをどのように選ぶのかに関わっている。