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一元的なデータアナリティクスチームの効能(後)

2017/07/21

Clint Boulton CIO

 データが新たな石油だとしたら、今はその海で溺れないように悪戦苦闘している企業が大半だ。しかし、米半導体メーカーMicron Technologyは違う。Micronは、専門家が未来の工場と呼ぶ製造現場の青写真を作り上げた。製品に関するデータと、製造用設備に関するデータの両方をソフトウエアで分析し、ほぼ全面的に自動化する工場だ。一元的なデータマネジメント戦略と機械学習ソフトウエアを融合することによって、効率の悪いプロセスに伴う無駄を減らし、累積歩留を高め、製品化に要する期間を短縮する。

前回から続く)

 Micronのエンタープライズ・データ・サイエンス担当ディレクター、Tim Long氏は次のように言う。「一度に2つの変数を比較するだけでは、こうした問題を解決することはそもそも不可能だ。解決に至るだけの規模がない。そこで機械学習を使えば、データに含まれる数百や数千の関係を同時に調べられる」

 例えば、Micronの製造工場では、グローバルなデータウエアハウスが製造ラインの問題を検出し、設備を調査するよう促す警告をエンジニアに向けて発する。以前は、ウエハーが製造プロセスの中の検査段階に達してからでないと、問題を検出できなかった。

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