FUJI株式会社のAIサーバー搭載技術

フジ株式会社は7月30日、同社の「NXTR」および「AIMEXR」プラットフォームにおいて、標準的な表面実装技術（SMT）を用いて、200×200ミリメートル、重量2.0キログラムの電子部品をプリント基板に実装できるようになったと発表した。業界内でこれを実現できる生産設備は他にない。 この成果が重要なのは、AIサーバーの需要により、部品のサイズが既存の自動生産ラインが対応できるように設計された範囲をはるかに超えているためだ。GPUモジュール、高帯域幅メモリスタック、およびコパッケージド光学アセンブリは、世代を重ねるごとに物理的に大型化・重量化している。これまで、これらの部品の中で最も重いものは手作業で実装する必要があった。 FUJIは、この最後の手作業工程を自動化しました。

同社はこの機能を「実装限界ZERO」と呼んでいる。この名称は野心的なものだが、その技術的実現は確固たるものだ。2キログラムの部品は、満水のペットボトル1本分の重量にほぼ相当する。 これを持ち上げ、回路基板上でサブミリメートル級の公差に合わせて位置決めし、部品や基板を損傷させることなく実装するには、力制御、振動減衰、およびビジョンガイドによる位置決めが必要ですが、これらは標準的なピック・アンド・プレースヘッドが提供するように設計されていなかった機能です。 FUJIのソリューションは、これら3つの機能を既存のプラットフォームアーキテクチャに統合しています。つまり、すでにNXTRマシンを所有している工場では、生産ラインを置き換えることなくアップグレードが可能です。

AIサーバーが従来の限界を打ち破った理由

従来のサーバー基板では、キログラム単位ではなくグラム単位の部品が使用されています。標準的なCPUパッケージの重量は50～100グラムです。メモリDIMMはそれよりも軽量です。大型のFPGAモジュールでさえ、200グラムを超えることはめったにありません。 表面実装機は、この重量クラスに合わせて設計されています。その真空ノズル、配置ヘッド、コンベアシステムはすべて、吸引で保持でき、高速リニアモーターによって位置決めできるほど軽量な部品を前提としています。

AIサーバーが状況を一変させた。NVIDIAの最新GPUモジュールは、単一のパッケージにより多くのシリコン、メモリ、および電源供給回路を統合しているため、前世代よりも物理的なサイズが大きくなっている。B200およびその後継モジュールは、既存の取り付け設備のサイズ制限に近づきつつある。 大規模言語モデルに必要なメモリ帯域幅を提供するHBMスタックは、メーカーが層数を増やすにつれて、ますます高くなり、重くなっています。ラック間の帯域幅を向上させるために電気的相互接続を光相互接続に置き換えるコパッケージド・オプティクスは、精密に配置しなければならない、大型で重量のあるコンポーネントの新たな種類を追加しています。

その結果、生産上のボトルネックが生じています。自動化ラインでは、AIサーバーのコンポーネントの90％を高速で実装できます。残りの10％を占める、最も大きく重いモジュールは、作業員が手動の位置合わせツールを使用して実装しなければなりません。この手作業の工程はスループットを制限し、ばらつきを生じさせ、品質管理上の課題を引き起こします。 2キログラムのモジュールを手作業で配置する作業員は、機械と同等の位置精度を達成することはできません。各モジュールの価格が数千ドルにも及ぶため、位置ずれによる歩留まりの低下は顕著であり、多大なコスト損失につながります。

技術的解決策

FUJIのアプローチは、NXTRプラットフォームの実装ヘッドを改良し、基板の他の部分で求められる速度と精度を犠牲にすることなく、AIサーバー用コンポーネントの重量とサイズに対応できるようにしたものです。同社は改良の技術的詳細をすべて公開していませんが、プレスリリースには3つの主要な機能が示されています。 第一に、このヘッドは、フィーダーから基板への高速搬送中に、2キログラムの部品を確実に把持・保持できる。第二に、ビジョンシステムは、信頼性の高いはんだ接合に必要な配置公差に合わせて、200×200mmの部品を位置合わせできる。第三に、力制御システムは、

はんだペーストにひびが入ったり、基板の表面層が損傷したりするような衝撃を与えることなく、部品を取り外すことができます。

これが既存のNXTRおよびAIMEXRプラットフォーム上で動作するという事実は、商業的に大きな意義を持ちます。富士電機は、世界中の工場に数千台の導入実績を有しています。 顧客は新しい生産ラインを購入する必要がありません。必要なのは、既存のヘッドとソフトウェアをアップグレードすることだけです。これにより、導入のハードルが設備投資の決定から運営費の決定へと下がります。アップグレード費用は新機種のほんの一部に過ぎません。生産上のメリットは即座に得られます。

ロボットエコシステムにおけるFUJIの立場

FUJI Corporationは、その機械がロボットのように見えないため、ロボット関連の報道では通常取り上げられません。それらは大型の産業用プリンターのように見えます。しかし、機能的な意味では、それらは紛れもないロボットです。 マシンビジョンを用いて部品を認識し、ソフトウェアアルゴリズムに基づいて配置を決定します。サブミリメートル単位の精度で高速に物理的な動作を実行し、人間の介入なしに数時間にわたり自律的に稼働します。FUJI NXTRとヒューマノイドロボットの唯一の違いは、その形状だけです。知能、知覚、駆動能力は同等のレベルにあります。

同社は1959年に愛知県知立市で設立された。60年にわたり、エレクトロニクス業界向けの精密実装ロボットの製造に携わってきた。同社の機械は、世界中のあらゆるスマートフォン、ノートパソコン、サーバー、自動車用電子モジュール内部の回路基板を組み立てている。 同社の売上高は、英語による有価証券報告書において製品ライン別に公表されていないが、表面実装技術（SMT）分野における市場シェアは、ASMパシフィックやヤマハ発動機ロボティクス部門と並び、世界トップ3に数えられる。

技術

課題

2キログラムの部品を回路基板上に配置することは、単にアームの強度を高めるだけでは解決できない課題です。真の課題は、負荷がかかった状態での精度にあります。表面実装機は、部品を目標位置から50マイクロメートル以内の精度で配置しなければなりません。重量が軽い場合は、これは比較的容易です。 装置のアクチュエータは、部品の慣性が配置精度に影響を与えることなく、スムーズに加速・減速することができます。 しかし、2キログラムになると、部品の質量が重要な要因となります。実装速度で移動する2キログラムの物体を50マイクロメートル以内に停止させるには、運動量、振動の減衰、および部品と基板の両方の熱膨張を考慮した力制御アルゴリズムが必要となります。

富士のソリューションは、3つの技術を組み合わせたものです。第一に、実際の配置力をリアルタイムで測定し、それに応じて下降速度を調整する、力センサーを内蔵した新しいヘッド設計です。 第二に、搬送中に部品を多角的に撮影し、正確な重心位置を算出することで、重量分布の非対称性を補正するビジョンシステムです。第三に、正確な実装位置で基板を下から補強し、部品の重量による基板のたわみを防ぎ、隣接する部品のずれを防止する基板支持システムです。

これら3つのシステムの組み合わせこそが、FUJIが「Zero Mounting Limits」と呼ぶものです。名称はマーケティング上のものですが、その性能は本物です。 現在量産されている他のどのSMT装置も、AIサーバー基板に求められる精度で500グラムを超える部品を実装することはできません。SMT装置分野を追跡している業界アナリストによると、500グラムと2キログラムの間の差は、およそ18ヶ月分のエンジニアリング作業に相当するとのことです。

競合他社の対応

ASMパシフィック・テクノロジーは、ハイエンド分野におけるFUJIの主要な競合他社であり、

SMT分野では、同等の機能を発表していない。中価格帯で競合するヤマハ発動機のロボット事業部門も同様だ。両社とも、12～18カ月以内に何らかの対応を行うと見られる。SMT装置市場は規模が小さいため、たった1社の顧客獲得でも市場シェアが数パーセントポイント変動する可能性がある。 富士の「先駆者としての優位性」の期間は短いものの、その価値は大きい。

市場機会

AIサーバーの生産は年間約40％のペースで成長している。主要なクラウド企業はすべて、データセンターを建設または拡張している。すべてのデータセンターにはサーバーが必要であり、すべてのサーバーには部品が実装された回路基板が必要だ。AIサーバー組立装置の総潜在市場（TAM）は、電子機器製造装置業界の他のどのセグメントよりも急速に拡大している。

フジの大型部品対応能力は、その組立プロセスにおいて最も付加価値の高い工程を掌握する立場を同社にもたらしている。小型部品はコモディティ化されている。抵抗器やコンデンサの実装は、どの有能なSMT装置でも可能だ。大型部品こそが差別化の鍵となる。現在、2キログラムのモジュールを自動実装できるのはフジだけである。その独占状態は永遠に続くわけではない。 競合他社も同様の能力を開発してくるだろう。しかし、年率40％で成長する市場における先駆者優位性は極めて大きい。独占状態が1四半期続くごとに、市場シェアが直接的に拡大し、一度失ったシェアを取り戻すことは困難である。

より広範なトレンド

FUJIの発表は、より大きな潮流における一つのデータに過ぎない。AIブームは、従来の製造装置メーカーを新たな役割へと引き込んでいる。 スマートフォン時代向けに機械を製造していた企業は、AI時代に向けて設備を刷新している。部品はより大きく、より重く、より高価になっている。公差はより厳しくなっている。生産量は減少しているが、単位当たりの価値は高まっている。全体として

エレクトロニクス製造の経済構造は、大量生産・低付加価値の民生用デバイスから、少量生産・高付加価値のAIインフラへと移行しつつある。

ロボットメーカーにとって、この変化は好機である。AIサーバーに求められる新たな機能の一つひとつが、ロボットが提供しなければならない機能となる。重量のある部品には、より強力なロボットが必要だ。大型の基板には、リーチが広いロボットが必要となる。 公差が厳しくなればなるほど、より優れた視覚認識能力と力制御を備えたロボットが必要となる。AIブームは、単に抽象的なロボット需要を生み出しているだけではない。製造用ロボットの能力の限界を押し広げる、具体的な新機能への需要を生み出しているのだ。FUJIの「Zero Mounting Limits」は、そうした需要の一つに対する答えの一つである。今後もさらに多くの解決策が登場するだろう。

同社のタイミングは偶然ではない。FUJIがこの機能を発表したのは、Nvidia、AMD、およびカスタム半導体メーカーが、ハイパースケールデータセンター向けに過去最大規模のアクセラレータモジュールを出荷し始めたまさにその瞬間だった。実装が必要なコンポーネントは、製品世代を重ねるごとに重くなっている。昨年の最も重いモジュールの重量は800グラムだった。 今年のものは1.4キログラムだ。来年のものは2キログラムに迫る見込みだ。FUJIは需要の波に後れを取るのではなく、先んじてこの技術力を構築した。創業65年の企業としては異例のことだ。これは、AIインフラの拡充が、最も保守的な日本のメーカーでさえも、イノベーションのペースを変えつつあることを示唆している。

免責事項：本記事は情報提供のみを目的としており、言及されているいかなる企業、製品、技術に対する投資助言、支持、または推奨を構成するものではありません。