半導体

AI支援型の意思決定とシームレスなデータインテグレーションによって、歩留まりを改善

半導体エコシステムでは、ラボでの研究から製造まで、大規模なトランスフォーメーションが起こっています。 このチャンスを逃すわけにはいきません。

なぜEnthoughtなのか

チップの複雑さが増す中、製造業者が好機を生かし、ダウンタイムを削減し、生産高を向上させるためには、機械学習を活用することがますます重要になってきています。 先進アルゴリズムがデータパターンを認識し学習し、予測の立案や問題の特定を行うため、マニュアルプロセスを必要としません。

Enthoughtの科学者は、ビジネス関連分野の専門知識を持っているため、クライアントの課題を深く理解することができます。 こうした専門知識がコーディングスキルと組み合わされることで、ラピッドプロトタイピングが実現し、デジタルテクノロジーをベースとした新たな可能性が生まれます。 当社はお客様と協力し、製品開発期間の短縮に取り組みます。

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半導体ウェハ検査のトランスフォーメーション

多くのラボは、エキスパートが実施しなければならない、時間のかかる労働集約型アクティビティに依存しています。しかもこのアクティビティによって生み出されるものは、たいていの場合、基本的な必要データやイエス・ノーの答えのみです。 このビデオでは、組織トランスフォーメーション部門バイスプレジデントのマイク・コネルが、時間のかかる面倒な品質検査を変革し、時間短縮を実現しながら、新しいデータを生み出す方法について説明します。 この方法を実践すれば、革新的なワークフローを構築し、製造過程を改善することができます。

SEMICON West 2021が開催されました。この会議は、マイクロエレクトロニクス業界へのサプライチェーンに関する情報源として知られています。 半導体業界のビジネスリーダー、テクノロジーリーダー、研究者、アナリストが対面やバーチャルでつながり、テクノロジートレンドやマーケットトレンドの全体像を共有することができました。

カンファレス全体では、コラボレーションとデジタルトランスフォーメーションが重要なテーマでした。 これらのテーマは、Enthoughtの歴史に深く根ざしているとともに、当社のビジネスモデル、つまりサイエンスドリブン企業がイノベーションを促進しグローバルインパクトを実現するためのモデルに合致しています。

Michael Heiber, PhD

Michael Heiber

Materials Informatics Manager

Matthew Reay

Senior Scientific Software Developer

Hai Yan

Scientific Software Developer

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