事業紹介

Tech-SAITOが提供する項目として、以下の8つが対象です．1、2はセミナーや講演会で、３以降は現場に伺って直接指導します。4以降は守秘義務が発生するのでNDAを締結して取り組みとなります。
１．基礎教育１：故障解析とは何か，その取り組み方や心構え
２．基礎教育２：故障現象：絶縁劣化，クラック，マイグレーション，Snウィスカ
３．実務訓練　：研磨，SEM/EDS，FIB，応力シミュレーション，・・・
４．不具合解析サポート（主に開発品や製造不具合）
５．クレームサポート（市場故障）
６．クレーム担当者のメンタルサポート（重要）
７．電子部品選定サポート
８．AI導入準備のサポート

故障解析コンサルタント以外に、斎藤のAIスキルを使って以下のことも行っています。
・キャッチコピーの作成
・気の利いた紹介文やブログの作成代行
・ChatGPTの使い方（初級）講習

品質技術者や故障解析技術者の育成が、高品質製品の開発・製造に不可欠です。目標は一流のプロの育成です。特にこの分野にAIを導入するにはプロレベルの人材が不可欠です。
　まずは右図に示すようにセミナーや講演会などでの知識取得。続いて実習で身に着け、半自立⇒自立と進み、判断基準（考え方）を身に着けたプロの育成まで、Tech-SAITOでサポートすることがきます。

市場でクレームが発生した場合、一刻も早くその原因を突き止め、影響が及ぶ範囲を確定し、被害総額を予想し、場合によっては自主回収やリコールの準備をしなければなりません。例えば停電の影響などの突発的な故障の場合と設計ミスとでは全く対応が異なってきます。いずれにしろ、故障原因を突き止めることが最重要であり、原因に基づく対策を立案することが求められます。今の御社にその能力がありますでしょうか？
日頃からTech-SAITOとお付き合いがあれば、早急に駆けつけサポートすることが出来ます。また、クレーム時の故障解析は、少ない故障品、曖昧なストレス情報、前提が不明な過去事例など、極めて少ない情報の中で短期間に故障メカニズムを導きだすことを要求されます。その故障解析者が顧客や社内から責め立てられていては、適切な解析ができなくなってしまします。クレーム対応者のメンタルサポートも重要項目の一つです。

電子部品の供給不足や小型化が進めば、その電子部品の選定が必要になります。加えてMLCCでは供給不足で代替品の選定が必要になったりします。それぞれの電子部品ごとに故障モードを予想し、その発生確率を考慮して部品選定を実施することが重要です。小さくなったら何が起きやすくなるのか。品質の良い代替品をどうやって見分けるのか。お役に立てれることがたくさんあると考えています。
右図は、MLCCの誘電体の粒子形状の観察例です。SEMの反射電子像のチャネリングコントラストを使して、結晶方位の違いをコントラストの差で表しています。

2022年11月にChatGPTが登場して以来、AIが急速に進化し、2024年年末には考えるAIがリリースされました。数年以内にシンギュラリティーが来ると予想するAI関係者も多いようです。
さて、故障解析は、負荷条件が明確な過去事例が少なく、故障品の負荷は曖昧であり、社外からの情報収集だけではAIがまともに答えることは不可能です。自社内に如何に正確な情報を数多く有しているかがAI導入には最重要と考えます。言い換えれば、きちんとした故障解析データが蓄積されていなければAIによる故障解析はできないということです。故障解析技術の提供・教育と、故障関連情報の蓄積方法に関し、お手伝いができると考えています。