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O+解析ツールと他ツールとの違い

製品カタログ

O+解析ソリューションの特徴

ここでは弊社のソリューションの特徴的な部分をまとめました。

このカタログについて

ドキュメント名 O+解析ツールと他ツールとの違い
ドキュメント種別 製品カタログ
ファイルサイズ 5.1Mb
登録カテゴリ
取り扱い企業 Optimal Plus Japan株式会社 (この企業の取り扱いカタログ一覧)

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このカタログ(O+解析ツールと他ツールとの違い)の内容


Page 1:Optimal 特色- 他のソリューションとの違い -Optimal Plus Japan

Page 2:世界で唯一のエレクトロニクス製造専用解析ソリューション

Page 3:© Optimal 2017, Proprietary and Confidentialユニークな特徴3世界で唯一のエレクトロニクス製造専用解析ソリューションデータの一元管理• あらゆるデータ活用• 電気的データ/メカ的データ• 異なるデータ形式を独自ツールで統一• 一元管理• 複数の工場、工程ラインを1か所にて集中管理• 24時間リアルタイムにて全ての工場・工程状況の監視• ビッグデータ専用データベース不良問題発生時に迅速な問題個所の発見問題発生の予測と事前回避車載分野での実績• 欧州および米国の車載T1およびボードメーカーへの実績• 欧州OEMメーカーとの協業広範囲なサプライチェーンマネジメント• チップ→ボード→セット→車体• トレーサビリティ

Page 4:データの一元管理

Page 5:5全ての工程を一元管理可能製造工程の流れ本社APPLICATIONSERVERS台湾PROXY SERVER中国PROXY SERVERメキシコPROXY SERVERブラジルPROXY SERVEROptimal Big Data Highway製造工場© Optimal 2017, Proprietary and Confidential各工場、工程で様々なデータ形式

Page 6:© Optimal 2017, Proprietary and Confidentialあらゆるデータの活用6Optimal は全体的な製品品質のための多次元相関を実行しますOptimal はあらゆる機能検査からのすべてのパラメトリックデータをつなぎます受入れボードシステム市場不良

Page 7:Traceability DataQuality DataProcess Data.binLabView7様々なデータソースの統合Machine DataAny Source Any Type at any FormatSinglePointof TruthRepair /ReworkField Failures /RMAGenealogyPCBAMachinesInspectionToolsMESTestInstrumentsParametric DataTime Series167dB 32 23 11 678142 967e-8 112.501v P100Discrete MeasurementsAuto ParsingO DBHarmonizationParser:O ツールによるデータ形式の統合ビッグデータ解析© Optimal 2017, Proprietary and Confidential

Page 8:8ビッグデータ、言語 & 統合© Optimal 2017, Proprietary and Confidential

Page 9:不良問題発生時に迅速な問題個所の発見

Page 10:10問題個所の発見データを分析可能にするための多大な労力製造データのアクセスは遅い“干草の中の針”を見つけるためのエンジニアリング・リソースが不足突発不良や市場不良品に対してソースデバイスのデータ集合体から関連性を見つけ出すための大変な労力© Optimal 2017, Proprietary and Confidential

Page 11:分析のための遅延時間を99%以上改善作業効率を著しく改善迅速な問題個所の発見 – 事例Optimal 導入前30日以上Optimal 導入後6分11© Optimal 2017, Proprietary and Confidential

Page 12:車載ボード潜在市場不良の予測12チップ検査結果パラメータ#3チップ検査結果パラメータ#1P#1 P#2 P#3 P#4P#4P#3P#2P#1チップ検査結果の相関性 ボード市場不良品 潜在的なリコール二変量分析の例© Optimal 2017, Proprietary and ConfidentialO のビッグデータエンジンでは全てのパラメトリックテストの組み合わせの相関をとり,強い相関のある組み合わせを検出O の自動ルールエンジンが、良品判定となったものの中から、二変量アウトライヤと判断された場合、品質問題の可能性のあるボードとして検出

Page 13:13豊富なアルゴリズム群とアクションモデルExiting algorithms configured by customerNew algorithms can be script by customer© Optimal 2017, Proprietary and Confidential

Page 14:車載分野での実績

Page 15:© Optimal 2017, Proprietary and Confidential車載品質を重視 - 115“Defects per Million”から“Defects per Billion”へシフト自動車電子システムの多くは必要不可欠な要素エンジン制御エアバッグアンチロック・ブレーキTPMS(タイヤ圧制御)トラクションコントロール横すべり防止ADAS (Advanced Driver Assistance System)先進運転支援システム

Page 16:Optimal 2016 Company Confidential 16車載品質を重視 - 2

Page 17:Optimal 2016 Company Confidential 17車載品質を重視 - 3

Page 18:18車載関連市場での実績増加中© Optimal 2017, Proprietary and Confidential25M ボード (2016年)その他 ….In Data Analysis / Pilots / EngagementsLead Design Partner量産工場でのシステムの構築高い満足度Up to 1%歩留まり改善50% less escapes品質改善Up to 20%効率化改善

Page 19:広範囲なサプライチェーンマネジメント

Page 20:20SQN:Optimal による個別品質の結合Test and process data検査リワーク系図性能データ 利用中データ信頼性、保証データIC & マルチチップ ボード 製品 利用中市場不良ファイナルシステム電子製品バリューチェーンのEnd-to-End分析ソリューション© Optimal 2017, Proprietary and Confidential

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