データの可能性を最大限に活用していますか？
多くの企業がインダストリー4.0プラクティスを採用するにつれて、半導体業界での製造データの可用性と使いやすさが大幅に向上しています。 半導体メーカーはより自動化され、データを収集するプロセスセンサーとテストの数は増加しています。 ただし、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ます。 そして、処理されて保存されたこのデータの多くは、二度とアクセスされません。
MLでローカルおよびグローバルに最適化
大規模な並列処理アーキテクチャへの高速かつ簡単なアクセスにより、半導体サプライチェーンによって収集されてい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りました。
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い、深い多変量解析と他の技術では見つけることができない製品データの関係を見つけるのに適した特許技術を開発しました。
MLを利用したエッジ予測
半導体およびエレクトロニクス市場へのビッグデータ分析のリーディンググローバルプロバイダーとして、私たちはお客様に機械学習と予測分析テクノロジーの最新の進歩を提供し、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することをお約束します。
大量生産で実証済み
We take a holistic approach to process control by integrating processes to improve yield, quality, and reliability. And we deliver these results not just in a prototyping sandbox, but deploy them in high-volume production environments that meet our customers’ most difficult manufacturing challenges.
PDF機械学習のハイライト
- 生産実績のある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に展開する準備ができています
- “Human-light” with better results
- Data science enabled in the tool – you don’t have to be a data scientist to set it up or maintain it
- AIとMLによって実現される数千人の仮想エキスパート