データの可能性を最大限に活用できていますか？
より多くの企業がインダストリー4.0の実践を導入するにつれ、半導体業界における製造データの可用性と利用可能性は大幅に増加した。半導体メーカーはより自動化が進み、データを収集するプロセスセンサーやテストの数も増加している。しかし、収集されたデータの半分以上は処理されないままと推定されている。そして処理・保存されたデータのうち、その多くは二度とアクセスされることがない。
機械学習によるローカルとグローバルの最適化
大規模並列処理アーキテクチャへの迅速かつ容易なアクセスにより、半導体サプライチェーンによって収集される膨大な量のデータを分析するタスクに、高度な機械学習アルゴリズムを適用することが可能となった。
PDFソリューションズは人工知能および機械学習アプリケーションに多大な投資を行い、特許取得済みの技術を開発しました。この技術は深層多変量解析に極めて適しており、他の手法では発見できない製品データ内の相関関係を特定します。
機械学習によるエッジ予測
半導体およびエレクトロニクス市場向けビッグデータ分析のグローバルリーダーとして、当社はお客様が保有するデータから最大限の価値を引き出せるよう、機械学習および予測分析技術における最新の進歩を提供することに尽力しています。
大量生産で実証済み
当社はプロセスを統合し、歩留まり・品質・信頼性を向上させる包括的なプロセス制御アプローチを採用しています。これらの成果は試作環境だけでなく、お客様の最も困難な製造課題に対応する量産環境においても実現しています。
PDF機械学習の主な特徴
- 実証済みのインフラストラクチャとアルゴリズム
- サプライチェーン全体での展開準備完了
- より優れた結果をもたらす「ヒューマンライト」
- ツール内でデータサイエンスが実現可能 – 設定や維持管理にデータサイエンティストである必要はありません
- AIと機械学習によって実現された数千の仮想エキスパート