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Category: Manufacturing

【開催報告】データ活用による製造業のトランスフォーメーション セミナー

こんにちは!アマゾンウェブサービスジャパン合同会社で製造業のお客様を支援しているシニア事業開発マネージャーの川 […]

Three trends in manufacturing innovation for 2024

2024年の製造イノベーションの3つのトレンド

製造業のお客様は、データから洞察を引き出し、ビジネス成果を実現することで、デジタル変革を加速したいと考えています。さらに、生成AI、デジタルツイン、デジタルエンジニアリングなどのテクノロジーは、昨今、製造業界を席巻しています。 このブログでは、2024 年の製造業イノベーションの 3 つのトレンドである、生成 AI、デジタルツイン、デジタルエンジニアリングと、これらのテクノロジーをクラウドで活用することが、製造業のお客様のイノベーションを推進するのにどう役立つかを紹介します。

データと AI でサプライチェーンの価値を引き出す

先月、2024 年のサプライチェーンについての予測ブログを共有しました。 このブログでは、複数のシステムに分散 […]

EDA フローを変更することなく、結果を得るまでの時間を短縮

チップ形状の微細化が進むにつれ、先端ノード技術を使用してチップ製造を成功させることは難しくなっています。電子設計自動化 (EDA) は、より多くのコンピュート、ストレージ、時間を消費します。設計と検証の段階で、エンジニアが反復してバグを発見する時間を増やすことは、何百万もの不具合による再設計や収益の損失を防ぐことにつながります。チップ設計プロセスをさらに複雑にしているのは、半導体市場が人材不足に陥っていることです。既存エンジニアの生産性を向上させることで、この人材不足を解消し、市場投入までの時間を改善することができます。このブログでは、柔軟なコンピュートオプションを使用して最大 40% のパフォーマンス向上を示す 2 つの環境について説明します。これらの環境は、Cadence 社と Synopsys 社のバッチツールとインタラクティブツールにまたがり、結果が出るまでの時間とジョブコストを比較しています。

Data Driven

製造現場でデータドリブンとクラフトマンシップは交わるのか?

ものづくり白書2023では、日本の製造業について「我が国の生産現場は、高度なオペレーション・熟練技能者の存在によって、現場の最適化・高い生産性に強みを持つ」と分析しており、熟練技能者がクラフトマンシップを発揮して高い現場力を維持していることが強みという認識が示されています。一方で、「海外の先進企業は、データ連携や生産技術のデジタル化・ 標準化に強みを持ち、企業の枠を越えた最適化を実現」という表現で日本と海外先進企業の違いを分析しています。日本の製造業が今後さらに競争力を高めていくためには、高い現場力による部分最適と、データ連携によるデータドリブンなオペレーションと全体最適とを両立させることが鍵となりそうです。本ブログでは、部分最適と全体最適という一見すると相反したものを目指すデータドリブンとクラフトマンシップが交わるのか?について考察していきます。