Verticals
産業ごとに
滞る箇所が異なります。
同じ製品を導入しても、起点と優先課題は産業構造によって変わります。
半導体
Semiconductor
微細化が進むほど、先行技術の検討と工程条件の判断に必要な根拠の量が急激に増えます。同時に、ファブのデータは装置ごとに散在しています。
IP-R&Dの先行技術・回避設計の検討
工程条件と不良の相関追跡
装置ログとLot履歴の統合
ディスプレイ
Display
パネルの大型化と新規材料の導入が重なり、成膜・検査条件の変更が歩留まりに与える影響を事前に判断しにくくなっています。
新規材料の技術動向と特許地形の把握
成膜条件の変更履歴と歩留まりの連携
検査不良の類型を設備へ帰属
先端材料
Advanced Materials
実験データと文献が研究者個人に蓄積され、組成・工程条件の探索履歴が組織に残りません。
論文・特許に基づく組成候補の探索
実験履歴と判断根拠の蓄積
顧客が要求する物性からの逆探索
装置・部品
Equipment & Components
顧客ごとに仕様が異なるため設計資産がプロジェクト単位で散在し、過去の対応履歴を探すのに時間がかかります。
設計資産と対応履歴の統合検索
部品仕様と顧客要求のマッチング
納期・品質問題の原因追跡
先端製造
High-Tech Manufacturing
ラインの自動化は進んだものの、設備・品質・計画のデータがシステムごとに残り、全体の流れを一画面で把握できません。
設備信号と実績データの連結
計画対比の実績をリアルタイム可視化
AI学習用の製造データ蓄積
Domain Depth
範囲を絞ってこそ
深さが生まれます。
金融・流通・公共を扱わない理由です。五つの産業の概念体系をOntologyに直接反映します。