データの可能性を最大限に活用していますか?
インダストリー4.0を採用する企業が増えるにつれ、半導体業界における製造データの可用性と有用性は著しく高まっている。半導体メーカーは自動化を進め、データを収集するプロセスセンサーやテストの数も増えている。しかし、収集されたデータの半分以上は処理されないと推定されている。また、処理され保存されたデータの多くは、二度とアクセスされることはありません。
MLでローカルとグローバルを最適化する
大規模な並列処理アーキテクチャに迅速かつ容易にアクセスできるようになったことで、半導体サプライチェーンで収集される大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になった。
PDF Solutionsは、人工知能と機械学習アプリケーションに多大な投資を行っており、多変量解析を深く行い、他の手法では見つけることのできない製品データの関係性を見つけるのに適した特許取得済みの手法を開発している。
MLによるエッジ予測
当社は、半導体およびエレクトロニクス市場にビッグデータ分析を提供するリーディング・グローバル・プロバイダーとして、機械学習および予測分析技術の最新の進歩をお客様に提供し、お客様が利用可能なデータを最大限に活用できるように努めています。
大量生産で実証済み
私たちは、歩留まり、品質、信頼性を向上させるためのプロセスを統合することで、工程管理に全体的なアプローチを取ります。そして、これらの成果をプロトタイプのサンドボックスの中だけでなく、お客様の最も困難な製造課題に対応する大量生産環境にも展開します。
PDF機械学習のクイックハイライト
- 生産実績のあるインフラとアルゴリズム
- サプライチェーン全体への展開が可能
- 「より良い結果をもたらす "ヒューマンライト
- データサイエンスがツールで可能に - データサイエンティストでなくても設定やメンテナンスができる
- AIとMLが可能にする1000人の仮想専門家