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AOSデータ社、ファクトリーテックで半導体製造関連の効率化、半導体製造データプラットフォームAOS IDXをFactoryTech関連事業にInside実装サービスを開始
[23/05/25]
提供元：PRTIMES
提供元：PRTIMES
〜半導体サプライチェーンにデータを用いるData to AI仕事術〜
クラウドデータ、システムデータ、リーガルデータ、AIデータなどのデータアセットマネジメント事業を展開するAOSデータ株式会社(本社:東京都港区、代表取締役社長 春山 洋 以下 AOS データ社)は、ファクトリーテックで半導体製造関連の効率化を支援する「半導体製造データプラットフォーム AOS IDX」(https://AOSIDX.jp/)のInside実装サービスを、2023年5月25日より販売開始することをお知らせします。
[画像1: https://prtimes.jp/i/40956/257/resize/d40956-257-d700850e8fc5c9108e4f-2.jpg ]
■半導体製造において高まるファクトリーテックのニーズ
ファクトリーテックとは、Factory（工場）とTechnology（技術）を組み合わせた造語で、製造業が抱える様々な課題を最先端のテクノロジーを活用して解決するサービスや取り組みのことを指します。半導体製造における「ファクトリーテック」の高まりは、主に製造効率の向上、生産コストの削減、品質向上、新たな技術開発への対応といった側面で見られます。この進歩は、以下のような要素を含んでいます。
・自動化とロボティクス:
自動化技術とロボティクスの進化は、半導体製造プロセスをより効率的かつ精密に行うことを可能にしています。これにより、製造中のエラーが減少し品質が向上します。
・AIとマシンラーニング:
AIとマシンラーニング技術は、工場の操作を最適化し、生産過程での異常を早期に検出し、プロセスの調整を行うことができます。また、これらの技術は、デザインと製造プロセスの間のギャップを埋める役割も果たしています。
・デジタルツイン:
デジタルツインは物理的な製造プロセスをデジタル上で模倣する技術で、設計段階での試行錯誤を効率的に行ったり、プロセスの最適化を図ったりすることが可能です。
・先進的なプロセス技術:
3Dトランジスタ（FinFET）、極紫外線（EUV）リソグラフィ、7nm、5nm、3nmなどのプロセス技術は、半導体のパフォーマンスを飛躍的に向上させる可能性があります。
これらの技術は、半導体製造における生産性、効率性、および品質の向上に寄与しており、競争力のある製品を市場に提供するための要素となっています。
■半導体製造関連において高まるデータプラットフォームのニーズ
半導体製造業界において、以下の理由によりデータプラットフォームは重要な存在となっています。
・データドリブンの意思決定:
半導体製造は非常に複雑なプロセスであり、数多くのパラメータや変数が関与します。半導体製造データプラットフォームを活用することで、生産ラインや設備のセンサーデータ、品質情報、生産計画などの豊富なデータを収集・分析し、効率的かつ正確な意思決定を行うことができます。データに基づいた判断は、生産性向上や品質改善、トラブル予防などにつながります。
・プロセスの最適化:
半導体製造データプラットフォームを使用することで、生産プロセスのボトルネックや改善の余地を特定することができます。データの収集と分析を通じて、効率の悪い工程や不良率の高いセクションを特定し、それらの改善に取り組むことができます。生産ラインの最適化により、生産能力の向上や生産コストの削減が可能となります。
・品質管理の向上:
半導体製造では、製品の品質管理が極めて重要です。半導体製造データプラットフォームを利用することで、製品の品質データをリアルタイムで収集・監視し、品質上の異常を早期に検知することができます。異常が検出された場合には、迅速に対処することができます。また、品質データの分析を通じて、品質改善に向けた取り組みや不良品の原因究明に役立てることができます。
・予知保全とメンテナンス:
データプラットフォームは、機械学習やAI技術と組み合わせることで、設備の予知保全やメンテナンスの最適化にも役立ちます。センサーデータや生産ラインの情報をリアルタイムで監視し、異常な動作や故障の兆候を検知することができます。これによって、予測可能なメンテナンススケジュールを立てることができます。予知保全により、機器の故障や停止時間を最小限に抑え、生産の中断やコスト増加を回避することができます。
・サプライチェーンの効率化:
半導体製造には多くのサプライヤーやパートナーが関与しています。データプラットフォームを使用することで、供給チェーン全体の可視化と協調が可能となります。需要予測や在庫管理のデータを共有し、生産計画の調整やリードタイムの短縮、在庫の最適化を実現することができます。
・機械学習との統合:
データプラットフォームは機械学習やAI技術と統合されることで、さらなる価値を提供します。データのパターンや傾向を分析し、異常検知や予測モデルの構築に活用することで、生産プロセスの安定性や品質の向上、エネルギー効率の向上などが可能となります。
・半導体製造の地産地消：
世界は、安全保障の観点から半導体製造の地産地消の動きが加速しており、国際的な政治情勢やパンデミックのような予期せぬ事態が発生した場合でも、国内で半導体製造のデータプラットフォームを構築しておくことで、一貫した半導体の製造プロセスを維持し、サプライチェーンの安定性を保つことができます。
以上のように、半導体製造データプラットフォームは半導体製造業界において欠かせないデータの収集、分析、可視化、意思決定のサポートなど、さまざまな側面で生産性向上や品質管理の向上、コスト削減などの効果をもたらします。
■半導体製造の市場規模
ガートナー（※1）によると、2022年の半導体の市場は、約6,000億ドルで、上位10社の中で日本企業としては、SONYが唯一9位にランキングされており、7,975百万ドルとのことです。
※1 出典：ガートナー (2023年2月)
https://www.gartner.co.jp/ja/newsroom/press-releases/pr-20230206
■日本の半導体のシェア
経済産業省（※2）によると、日本の半導体の世界シェアは、1988年には、50%でしたが、2019年は、10%に低下しており、2030年には、ほぼ、0%になるとのことですが、日経クロステックの調査（※3）によると、2021年の日本の半導体のシェアは、わずか6%まで低下したとのことです。
※2 出典：経済産業省 半導体・デジタル産業戦略の方向性（2021年3月）
https://www.meti.go.jp/policy/mono_info_service/joho/conference/semicon_digital/0001/03.pdf
※3 出典：日経クロステック「教えて、半導体のキホン」
https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/02390/031600004/
■日本の半導体のシェアを挽回するための国家戦略
このような状況を挽回するため、経済産業省（※4）は、国家戦略として、次世代半導体研究開発プロジェクトを日米連携により立ち上げ、半導体サプライチェーンの強靱化支援、次世代半導体製造技術の確立を支援することとなりました。
※4 出典：経済産業省「半導体・デジタル産業戦略の現状と今後」
https://www.meti.go.jp/policy/mono_info_service/joho/conference/semicon_digital/3koukaiyoumainsiryou.pdf
■ファクトリーテックとしての半導体製造データプラットフォーム AOS IDX
半導体製造のDXを推進するため、半導体製造データプラットフォームAOS IDXは、クラウド上でデータを保存、共有ができるSaaSサービスとして、ファクトリーテックの領域において以下のような役割を果たします。
・生産効率の向上:
半導体製造データプラットフォームAOS IDXは大量の製造データを集め、分析し、製造プロセスを改善するためのデータを共有します。これにより、生産ラインの効率を向上させ、ダウンタイムを減らし、製品の品質を高めることができます。
・品質管理の強化:
製造プロセス全体を通じて品質を監視し、問題を早期に特定することを可能にします。これは、製品の欠陥を最小限に抑え、リコールや返品のコストを削減するのに役立ちます。
・予測メンテナンス:
機械学習と先進分析を利用して未来のメンテナンスニーズを予測するためのデータを収集することができます。これにより、突然の故障や生産停止を未然に防ぎ、生産性を維持します。
・インテリジェントな意思決定のサポート:
データプラットフォームは、リアルタイムでの生産データの洞察を提供し、管理者がより知識をもとにした意思決定を下すのを助けます。
・トレーサビリティの確保:
製造ライン全体を通じて製品とコンポーネントの追跡を可能にします。これは、製品の起源と流通経路の透明性を提供し、規制要件の遵守をサポートします。
・データ共有:
クラウドベースの半導体製造データプラットフォームAOS IDXは、チーム間、部門間、または異なる地域の施設間でのデータ共有を容易にします。これにより、組織全体の連携が可能になります。半導体業界に携わる半導体メーカーや材料サプライヤーが共同でデータを共有することで生産性の向上を図るとともに、半導体製造工程を材料とプロセスの両面からより深く分析することができます。
[画像2: https://prtimes.jp/i/40956/257/resize/d40956-257-9eae0a9a82e748bff380-5.png ]
以上のように、半導体製造データプラットフォームAOS IDXは、製造業の効率、品質、コスト効果、透明性を向上させるための重要なツールとなります。
[画像3: https://prtimes.jp/i/40956/257/resize/d40956-257-8c68634430be13dcce80-3.jpg ]
[画像4: https://prtimes.jp/i/40956/257/resize/d40956-257-b2691ab5b89fdf5ffdde-0.jpg ]
■「半導体製造データプラットフォームAOS IDX」の特長
「半導体製造データプラットフォーム AOS IDX」は、厳格かつ柔軟なアクセス権限管理機能や、ドキュメントへの検索用メタデータ付与によるデータ検索性の強化、AIデータ活用に向けたマルチモーダルAIへの対応、ファイルビューアー機能、暗号化および監査機能、バックアップ機能、および大容量長期保管向けアーカイブシステム機能を備えています。AOS IDXはアセスメント環境で求められるすべての半導体産業を支援するために設計されたクラウドストレージのSaaSです。
(1)半導体製造データをバックアップし、どこからでもアクセスできるようにする
(2)内部や外部と安全な共有をし、チームコラボレーションを効果的に行う
(3)すべてのドキュメントのバージョンと変更を追跡する
(4)VDRドリブンセキュリティにより、セキュリティとコンプライアンスを最大化して、半導体製造データを安全に保つ
(5) AI活用を見据えた検索用メタタグ機能
(6)大規模なコスト削減を可能にする大容量データ管理機能
(7)独自カスタムブランドでの展開、ロゴ設定可能
(8)マルチモーダルAIへの対応
(9)次世代知財検索エンジン Tokkyo.Aiの搭載
[画像5: https://prtimes.jp/i/40956/257/resize/d40956-257-94f642276b078a6050b5-4.jpg ]
■「半導体製造データプラットフォーム AOS IDX」とData to AI仕事術
企業価値の向上に半導体製造データを活用するためには、AIに活用できる半導体製造データプラットフォームの構築が必要となります。AIデータの源となる、各分野に分散されている大量かつ多岐にわたるデータドリブンのために半導体製造データを効率的かつ安全に収集、保存、管理することが求められ、これらのAI学習データを適切に保存管理することができる AIデータマネジメントが重要です。AIの成功は、AIアルゴリズムのトレーニングに使用するトレーニングデータの品質とAIライフサイクルによるメンテナンスが重要な鍵となります。
[画像6: https://prtimes.jp/i/40956/257/resize/d40956-257-99dc8975350655c09576-1.png ]
半導体製造データプラットフォームを活用することにより、膨大な量の半導体製造データを分析することができます。例えば、製造データ、品質データ、検査データ、保守データ、欠陥データ、寸法データ、座標データなどを分析することで、生産管理、品質管理、工程解析、統合管理、需要予測、プロセス管理、設備管理などを支援することができます。
AIの精度を高めるためには、データの品質を向上させることも重要です。半導体製造データの管理は、データの品質を確保するためにも重要です。データの収集、整理、保存、共有、分析などの過程で、データの品質を確保することが必要です。
AOS IDXでは、こうしたAIライフサイクルの仕組みとマルチモーダルAIへの適用に基づき、AIデータにおけるAIシステムのためのAIデータ管理を行い、企業における優秀なデータがあって初めて優秀なAIシステムを実現できるというData to AIのコンセプトの元、AOS IDXによって、半導体産業の発展に向けたプラットフォーム構築を支援します。
■「半導体製造データプラットフォーム AOS IDX」を支える各賞受賞実績の技術
「AOS IDX」は、経済産業大臣賞に輝くAOSグループのリーガルテックの技術、ITreview Grid Awardの3部門で14期連続受賞、2020年11月ITreview Customer Voice Leaders受賞の「AOSBOX」のクラウドバックアップ技術、BCN AWARD システムメンテナンスソフト部門最優秀賞を14年連続受賞したデータ管理技術、経済産業大臣賞を受賞したグループ企業のリーガルテック社のVDR技術を融合し、安全なデータのやりとりと共有および保管システムを基盤とするインテリジェントなDXソリューションとして開発されました。
■「半導体製造データプラットフォーム AOS IDX」サービス概要 （https://AOSIDX.jp/）
●サービス名： 半導体製造データプラットフォーム AOS IDX（エーオーエスアイディーエックス）
●提供開始：2023年5月25日
●価格：月額16,500円（税込）〜
【AOSデータ株式会社について】
名 称：AOSデータ株式会社 代表者：春山 洋
設 立：2015年4月 所在地：東京都港区虎ノ門5-1-5 メトロシティ神谷町ビル4F
資本金：1億円（資本準備金15億2500万円）
URL： https://www.aosdata.co.jp/
AOSデータ社は、データ管理技術で知的財産を守る活動を続けており、企業7,000社以上、国内会員90万人を超えるお客様のデータをクラウドにお預かりするクラウドデータ事業、20年に渡り100万人以上のお客様の無くしてしまったデータを復旧してきたデータ復旧事業、1,300万人以上のお客様のデータ移行を支援してきたシステムデータ事業で数多くの実績を上げてきました。データ移行、データバックアップ、データ復旧、データ消去など、データのライフサイクルに合わせたデータアセットマネジメント事業を展開し、BCNアワードのシステムメンテナンスソフト部門では、14年連続販売本数1位を獲得しています。また、捜査機関、弁護士事務所、大手企業に対して、証拠データのフォレンジック調査や証拠開示のEデイスカバリサービスで数多くの事件の解決をサポートした技術が評価され、経済産業大臣賞を受けたグループ企業のリーガルテック社のリーガルデータ事業を統合し、今後一層、データコンプライアンス、AI・DXデータを含めた「データアセットマネジメント」ソリューションを通して、お客様のデータ資産を総合的に守り、活用できるようにご支援することで、社会に貢献いたします。
クラウドデータ、システムデータ、リーガルデータ、AIデータなどのデータアセットマネジメント事業を展開するAOSデータ株式会社(本社:東京都港区、代表取締役社長 春山 洋 以下 AOS データ社)は、ファクトリーテックで半導体製造関連の効率化を支援する「半導体製造データプラットフォーム AOS IDX」(https://AOSIDX.jp/)のInside実装サービスを、2023年5月25日より販売開始することをお知らせします。
[画像1: https://prtimes.jp/i/40956/257/resize/d40956-257-d700850e8fc5c9108e4f-2.jpg ]
■半導体製造において高まるファクトリーテックのニーズ
ファクトリーテックとは、Factory（工場）とTechnology（技術）を組み合わせた造語で、製造業が抱える様々な課題を最先端のテクノロジーを活用して解決するサービスや取り組みのことを指します。半導体製造における「ファクトリーテック」の高まりは、主に製造効率の向上、生産コストの削減、品質向上、新たな技術開発への対応といった側面で見られます。この進歩は、以下のような要素を含んでいます。
・自動化とロボティクス:
自動化技術とロボティクスの進化は、半導体製造プロセスをより効率的かつ精密に行うことを可能にしています。これにより、製造中のエラーが減少し品質が向上します。
・AIとマシンラーニング:
AIとマシンラーニング技術は、工場の操作を最適化し、生産過程での異常を早期に検出し、プロセスの調整を行うことができます。また、これらの技術は、デザインと製造プロセスの間のギャップを埋める役割も果たしています。
・デジタルツイン:
デジタルツインは物理的な製造プロセスをデジタル上で模倣する技術で、設計段階での試行錯誤を効率的に行ったり、プロセスの最適化を図ったりすることが可能です。
・先進的なプロセス技術:
3Dトランジスタ（FinFET）、極紫外線（EUV）リソグラフィ、7nm、5nm、3nmなどのプロセス技術は、半導体のパフォーマンスを飛躍的に向上させる可能性があります。
これらの技術は、半導体製造における生産性、効率性、および品質の向上に寄与しており、競争力のある製品を市場に提供するための要素となっています。
■半導体製造関連において高まるデータプラットフォームのニーズ
半導体製造業界において、以下の理由によりデータプラットフォームは重要な存在となっています。
・データドリブンの意思決定:
半導体製造は非常に複雑なプロセスであり、数多くのパラメータや変数が関与します。半導体製造データプラットフォームを活用することで、生産ラインや設備のセンサーデータ、品質情報、生産計画などの豊富なデータを収集・分析し、効率的かつ正確な意思決定を行うことができます。データに基づいた判断は、生産性向上や品質改善、トラブル予防などにつながります。
・プロセスの最適化:
半導体製造データプラットフォームを使用することで、生産プロセスのボトルネックや改善の余地を特定することができます。データの収集と分析を通じて、効率の悪い工程や不良率の高いセクションを特定し、それらの改善に取り組むことができます。生産ラインの最適化により、生産能力の向上や生産コストの削減が可能となります。
・品質管理の向上:
半導体製造では、製品の品質管理が極めて重要です。半導体製造データプラットフォームを利用することで、製品の品質データをリアルタイムで収集・監視し、品質上の異常を早期に検知することができます。異常が検出された場合には、迅速に対処することができます。また、品質データの分析を通じて、品質改善に向けた取り組みや不良品の原因究明に役立てることができます。
・予知保全とメンテナンス:
データプラットフォームは、機械学習やAI技術と組み合わせることで、設備の予知保全やメンテナンスの最適化にも役立ちます。センサーデータや生産ラインの情報をリアルタイムで監視し、異常な動作や故障の兆候を検知することができます。これによって、予測可能なメンテナンススケジュールを立てることができます。予知保全により、機器の故障や停止時間を最小限に抑え、生産の中断やコスト増加を回避することができます。
・サプライチェーンの効率化:
半導体製造には多くのサプライヤーやパートナーが関与しています。データプラットフォームを使用することで、供給チェーン全体の可視化と協調が可能となります。需要予測や在庫管理のデータを共有し、生産計画の調整やリードタイムの短縮、在庫の最適化を実現することができます。
・機械学習との統合:
データプラットフォームは機械学習やAI技術と統合されることで、さらなる価値を提供します。データのパターンや傾向を分析し、異常検知や予測モデルの構築に活用することで、生産プロセスの安定性や品質の向上、エネルギー効率の向上などが可能となります。
・半導体製造の地産地消：
世界は、安全保障の観点から半導体製造の地産地消の動きが加速しており、国際的な政治情勢やパンデミックのような予期せぬ事態が発生した場合でも、国内で半導体製造のデータプラットフォームを構築しておくことで、一貫した半導体の製造プロセスを維持し、サプライチェーンの安定性を保つことができます。
以上のように、半導体製造データプラットフォームは半導体製造業界において欠かせないデータの収集、分析、可視化、意思決定のサポートなど、さまざまな側面で生産性向上や品質管理の向上、コスト削減などの効果をもたらします。
■半導体製造の市場規模
ガートナー（※1）によると、2022年の半導体の市場は、約6,000億ドルで、上位10社の中で日本企業としては、SONYが唯一9位にランキングされており、7,975百万ドルとのことです。
※1 出典：ガートナー (2023年2月)
https://www.gartner.co.jp/ja/newsroom/press-releases/pr-20230206
■日本の半導体のシェア
経済産業省（※2）によると、日本の半導体の世界シェアは、1988年には、50%でしたが、2019年は、10%に低下しており、2030年には、ほぼ、0%になるとのことですが、日経クロステックの調査（※3）によると、2021年の日本の半導体のシェアは、わずか6%まで低下したとのことです。
※2 出典：経済産業省 半導体・デジタル産業戦略の方向性（2021年3月）
https://www.meti.go.jp/policy/mono_info_service/joho/conference/semicon_digital/0001/03.pdf
※3 出典：日経クロステック「教えて、半導体のキホン」
https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/02390/031600004/
■日本の半導体のシェアを挽回するための国家戦略
このような状況を挽回するため、経済産業省（※4）は、国家戦略として、次世代半導体研究開発プロジェクトを日米連携により立ち上げ、半導体サプライチェーンの強靱化支援、次世代半導体製造技術の確立を支援することとなりました。
※4 出典：経済産業省「半導体・デジタル産業戦略の現状と今後」
https://www.meti.go.jp/policy/mono_info_service/joho/conference/semicon_digital/3koukaiyoumainsiryou.pdf
■ファクトリーテックとしての半導体製造データプラットフォーム AOS IDX
半導体製造のDXを推進するため、半導体製造データプラットフォームAOS IDXは、クラウド上でデータを保存、共有ができるSaaSサービスとして、ファクトリーテックの領域において以下のような役割を果たします。
・生産効率の向上:
半導体製造データプラットフォームAOS IDXは大量の製造データを集め、分析し、製造プロセスを改善するためのデータを共有します。これにより、生産ラインの効率を向上させ、ダウンタイムを減らし、製品の品質を高めることができます。
・品質管理の強化:
製造プロセス全体を通じて品質を監視し、問題を早期に特定することを可能にします。これは、製品の欠陥を最小限に抑え、リコールや返品のコストを削減するのに役立ちます。
・予測メンテナンス:
機械学習と先進分析を利用して未来のメンテナンスニーズを予測するためのデータを収集することができます。これにより、突然の故障や生産停止を未然に防ぎ、生産性を維持します。
・インテリジェントな意思決定のサポート:
データプラットフォームは、リアルタイムでの生産データの洞察を提供し、管理者がより知識をもとにした意思決定を下すのを助けます。
・トレーサビリティの確保:
製造ライン全体を通じて製品とコンポーネントの追跡を可能にします。これは、製品の起源と流通経路の透明性を提供し、規制要件の遵守をサポートします。
・データ共有:
クラウドベースの半導体製造データプラットフォームAOS IDXは、チーム間、部門間、または異なる地域の施設間でのデータ共有を容易にします。これにより、組織全体の連携が可能になります。半導体業界に携わる半導体メーカーや材料サプライヤーが共同でデータを共有することで生産性の向上を図るとともに、半導体製造工程を材料とプロセスの両面からより深く分析することができます。
[画像2: https://prtimes.jp/i/40956/257/resize/d40956-257-9eae0a9a82e748bff380-5.png ]
以上のように、半導体製造データプラットフォームAOS IDXは、製造業の効率、品質、コスト効果、透明性を向上させるための重要なツールとなります。
[画像3: https://prtimes.jp/i/40956/257/resize/d40956-257-8c68634430be13dcce80-3.jpg ]
[画像4: https://prtimes.jp/i/40956/257/resize/d40956-257-b2691ab5b89fdf5ffdde-0.jpg ]
■「半導体製造データプラットフォームAOS IDX」の特長
「半導体製造データプラットフォーム AOS IDX」は、厳格かつ柔軟なアクセス権限管理機能や、ドキュメントへの検索用メタデータ付与によるデータ検索性の強化、AIデータ活用に向けたマルチモーダルAIへの対応、ファイルビューアー機能、暗号化および監査機能、バックアップ機能、および大容量長期保管向けアーカイブシステム機能を備えています。AOS IDXはアセスメント環境で求められるすべての半導体産業を支援するために設計されたクラウドストレージのSaaSです。
(1)半導体製造データをバックアップし、どこからでもアクセスできるようにする
(2)内部や外部と安全な共有をし、チームコラボレーションを効果的に行う
(3)すべてのドキュメントのバージョンと変更を追跡する
(4)VDRドリブンセキュリティにより、セキュリティとコンプライアンスを最大化して、半導体製造データを安全に保つ
(5) AI活用を見据えた検索用メタタグ機能
(6)大規模なコスト削減を可能にする大容量データ管理機能
(7)独自カスタムブランドでの展開、ロゴ設定可能
(8)マルチモーダルAIへの対応
(9)次世代知財検索エンジン Tokkyo.Aiの搭載
[画像5: https://prtimes.jp/i/40956/257/resize/d40956-257-94f642276b078a6050b5-4.jpg ]
■「半導体製造データプラットフォーム AOS IDX」とData to AI仕事術
企業価値の向上に半導体製造データを活用するためには、AIに活用できる半導体製造データプラットフォームの構築が必要となります。AIデータの源となる、各分野に分散されている大量かつ多岐にわたるデータドリブンのために半導体製造データを効率的かつ安全に収集、保存、管理することが求められ、これらのAI学習データを適切に保存管理することができる AIデータマネジメントが重要です。AIの成功は、AIアルゴリズムのトレーニングに使用するトレーニングデータの品質とAIライフサイクルによるメンテナンスが重要な鍵となります。
[画像6: https://prtimes.jp/i/40956/257/resize/d40956-257-99dc8975350655c09576-1.png ]
半導体製造データプラットフォームを活用することにより、膨大な量の半導体製造データを分析することができます。例えば、製造データ、品質データ、検査データ、保守データ、欠陥データ、寸法データ、座標データなどを分析することで、生産管理、品質管理、工程解析、統合管理、需要予測、プロセス管理、設備管理などを支援することができます。
AIの精度を高めるためには、データの品質を向上させることも重要です。半導体製造データの管理は、データの品質を確保するためにも重要です。データの収集、整理、保存、共有、分析などの過程で、データの品質を確保することが必要です。
AOS IDXでは、こうしたAIライフサイクルの仕組みとマルチモーダルAIへの適用に基づき、AIデータにおけるAIシステムのためのAIデータ管理を行い、企業における優秀なデータがあって初めて優秀なAIシステムを実現できるというData to AIのコンセプトの元、AOS IDXによって、半導体産業の発展に向けたプラットフォーム構築を支援します。
■「半導体製造データプラットフォーム AOS IDX」を支える各賞受賞実績の技術
「AOS IDX」は、経済産業大臣賞に輝くAOSグループのリーガルテックの技術、ITreview Grid Awardの3部門で14期連続受賞、2020年11月ITreview Customer Voice Leaders受賞の「AOSBOX」のクラウドバックアップ技術、BCN AWARD システムメンテナンスソフト部門最優秀賞を14年連続受賞したデータ管理技術、経済産業大臣賞を受賞したグループ企業のリーガルテック社のVDR技術を融合し、安全なデータのやりとりと共有および保管システムを基盤とするインテリジェントなDXソリューションとして開発されました。
■「半導体製造データプラットフォーム AOS IDX」サービス概要 （https://AOSIDX.jp/）
●サービス名： 半導体製造データプラットフォーム AOS IDX（エーオーエスアイディーエックス）
●提供開始：2023年5月25日
●価格：月額16,500円（税込）〜
【AOSデータ株式会社について】
名 称：AOSデータ株式会社 代表者：春山 洋
設 立：2015年4月 所在地：東京都港区虎ノ門5-1-5 メトロシティ神谷町ビル4F
資本金：1億円（資本準備金15億2500万円）
URL： https://www.aosdata.co.jp/
AOSデータ社は、データ管理技術で知的財産を守る活動を続けており、企業7,000社以上、国内会員90万人を超えるお客様のデータをクラウドにお預かりするクラウドデータ事業、20年に渡り100万人以上のお客様の無くしてしまったデータを復旧してきたデータ復旧事業、1,300万人以上のお客様のデータ移行を支援してきたシステムデータ事業で数多くの実績を上げてきました。データ移行、データバックアップ、データ復旧、データ消去など、データのライフサイクルに合わせたデータアセットマネジメント事業を展開し、BCNアワードのシステムメンテナンスソフト部門では、14年連続販売本数1位を獲得しています。また、捜査機関、弁護士事務所、大手企業に対して、証拠データのフォレンジック調査や証拠開示のEデイスカバリサービスで数多くの事件の解決をサポートした技術が評価され、経済産業大臣賞を受けたグループ企業のリーガルテック社のリーガルデータ事業を統合し、今後一層、データコンプライアンス、AI・DXデータを含めた「データアセットマネジメント」ソリューションを通して、お客様のデータ資産を総合的に守り、活用できるようにご支援することで、社会に貢献いたします。
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