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IoTデバイス向け ビッグデータ解析ソリューション - オプティマル・プラス -

製品カタログ

不良事前回避、問題個所早期発見などに向けた製造改善ツール

このカタログについて

ドキュメント名 IoTデバイス向け ビッグデータ解析ソリューション - オプティマル・プラス -
ドキュメント種別 製品カタログ
ファイルサイズ 7.3Mb
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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(IoTデバイス向け ビッグデータ解析ソリューション - オプティマル・プラス -)の内容


Page 1:Optimal 概要紹介Optimal Plus Japan

Page 2:Optimal Plus社について• ビッグデータ解析のツール提供• エレクトロニクスおよび半導体分野における専門知識• 製品の分析を通して製造工程への改善を提案(歩留まり向上、不良低減など)• 2016年は500億を超えるデバイスを解析(チップ、ボード、システム)• 2005年に設立• Fortune 100 のお客様(nVidia、AMD、NXP、Qualcomm、他)• 半導体メーカーへの実績からスタートし、現在セットメーカーへアプローチ• グローバル企業• R&Dは米国とイスラエル、ワールドワイドのセールス、アプリケーションサポート• 250名を超える社員イスラエル, ホロンイスラエル、米国、フランス、ドイツ、イタリア、日本、中国、シンガポール、台湾、韓国© Optimal 2017 Company Confidential, All Rights Reserved 2

Page 3:*エレクトロニクスメーカーの抱える問題:- データの統一化、一元管理などができていない。→各工場、工程、装置でデータ形式がまちまち- データはあるが、活用できてない。- 通常のデータベースでは処理しきれない。データベースの巨大化• 大企業では最大100TB/年• 過去2年で4倍に増大データ量の急速な増加が引き起こす・・・• 保有期間の延長(RMA品対応など)• 工程の追加(E-test, SLT)• データログ量の増大予想されるさらに複雑な処理要求• データ・マイニング(抽出)• クロス・オペレーション分析市場背景:テストデータの増加→ビッグ・データ3

Page 4:4実績とユーザー© Optimal 2017, Proprietary and Confidential量産における歩留まり回復Over 90%ファウンダリとOSATをカバーUp to 2%改善Up to 30%短縮Up to 20%改善Up to 50%削減お客様 – 100% カバレージIn Pilot導入 – 90%のWWサプライチェーン500億製品Optimal を通して処理&承認、出荷された1年間の製品数個々のビッグデータの無限ストリームをネットワーク化し、単一のビッグピクチャに変換従来のテスト時間短縮方法を超える業務の効率と生産性テスト不良品流出と市場返却品の削減

Page 5:業界の評価Frost and Sullivan社から2015年のVisionary Innovation LeadershipAwardを受賞CIO Outlook誌による2015年のMost Promising Big Data SolutionProviders 25のひとつに選定© Optimal 2017 Company Confidential, All Rights Reserved 5創業者は元インテルの品質保証部門長

Page 6:What we doOptimal は、半導体およびエレクトロニクス製品の製造、検査を最適化するためのビッグデータ分析ソリューションを提供するリーディング・プロバイダーですテストデータプロセスデータ部品構成データビッグデータ・アルゴリズムマシーン・ラーニング自動化されたルール・エンジン自動メール配信コントロール© Optimal 2017 Company Confidential, All Rights Reserved 6

Page 7:Optimal 2016 Company Confidential 7対象とするお客様の部署 → 生産技術部や品質保証部お客様の生産ライン・サーバーにO のプログラム導入製品の生産工程からのテストデータを分析お客様が得られるもの• リアルタイムで各工程状況モニタリング• テスト状況(全ての工場の全工程の)、自動テストデータ分布、• 各工程の歩留り、異常値の自動警告アラート、など• 不良問題の予測と事前回避• 不良品数の削減• 自動ルール化による生産効率改善• 不良発生時に短時間で問題個所の発見• リワーク・リペア削減• 歩留まり改善• 新たな製品生産開始後、早期に歩留り向上ビジネスモデル• 年間使用料ライセンス(1年毎に更新、メンテナンス・サポート込み)O の解析作業

Page 8:© Optimal 2017, Proprietary and Confidential使用するデータソース8マシーンデータ市場不良構成部品データリペアリワークMESパラメトリックデータ包括的製品データMES: Manufacturing Execution System

Page 9:9工場の生産ラインアセンブリマシーン光学検査ツールテスト装置リペア/リワークP&PPasteReflowAOIAXISPIRepair/ReworkBonepileICTBoard FCTSystem FCT9

Page 10:Optimal 2016 Company Confidential 10製品生産の為のデータソース (各プロセス/各装置)• PCB アセンブリ – 接着、接合、半田..• 外観検査 – AOI(自動光学検査), AXI(自動X線検査), SPI• テスト – ICT:In Circuit Test(ボード電気的テスト), ボードファンクションテスト• MES(Manufacturing Execution System)• リペア/リワーク/不良解析• 不良廃棄ボード (O create the data source)• 部品構成/トレーサビリティ・データ – ボードID、チップID、ロット番号、デートコード、等• 製造場所、製造部材、部材経路全てのレベルのデータと種類• 装置からの分析生データ(分布図など)• テスト結果• 装置センサー• メカ的なデータ(ねじれ値など)• ログファイル(過去の履歴)、サマリーデータ、接着材データ• パス/フェイル データ、データベース中のデータOptimal の解析に使用可能なデータ

Page 11:11Optimal ソリューション全体図© Optimal 2017, Proprietary and ConfidentialFinanceInventoryBilling SupplyProcurementManage-mentCLIENT APPLICATIONS• Analytics• Queries• Rules• SimulationsアプリケーションサーバーOPTIMAL データベース(クラウドまたはお客様所有)EMS / アセンブリ OEMA工場B工場C工場Alerts& LinkedReportsGuidance &RequestsReworkAOI/AXIICTFunctionalTestMESInstructionsBonepileプロキシサーバーまたはファイルサーバーTest & Process Dataレポート歩留まり変動パラメトリックシフトステーション間差異アウトライヤ

Page 12:他社のソリューションとの共存Optimal Voice of ProductO のソリューションは他社の MES, ERP, PLMやCRMの上に乗り、バッティングしません12SAP、IBM、OracleNEC、富士通三菱、OmronNEC、日立三菱Omron日立富士通、NEC三菱

Page 13:© Optimal 2016, Proprietary and ConfidentialMESの位置づけハードウエアレイヤーMESレイヤー解析レイヤー O 解析ツール各種解析、歩留り向上、不良低減、原因分析、問題個所特定、テスト時短、自動ルール、アラート配信、歩留りリアルタイム・モニター、問題事前回避など管理システムスケジューリング、作業手配・管理、工程管理、仕様管理、プロセス管理、データログ、設備の保全管理、在庫管理、仕掛管理、資材管理、調達管理PLC、テスター、サーバー、ネットワーク製造装置、検査装置、シーケンサー、ストレージ、プロセッシング、システムプラットフォーム、通信O の解析ソリューションはMESからデータを受け取り、MES上で走る。MESとはバッティングしない。

Page 14:Control Room :リアルタイム・テスタ情報タッチダウン不良ビン分類サイト間歩留まりアラーム履歴テスト結果詳細情報14量産テストフロア内のテスタ稼働状況をリアルタイムで表示テストフロア・レイアウトで表示量産中の不具合を自動検出して通知アラーム・イベントの経過追跡も可能

Page 15:15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 16:© Optimal 2017, Proprietary and Confidentialあらゆるデータの活用16Optimal 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 17:Traceability DataQuality DataProcess Data.binLabView17様々なデータの統合:データの一元管理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 18:© Optimal 2017, Proprietary and Confidentialお客様への貢献18ビックデータの一元管理大きなピクチャ(お客様の体験と総利益)に集中するための製造データと検査データを収集し、正規化、管理する包括的なソリューション24時間常時モニタリング自動化で、カスタマイズされたルール駆動型の分析機能をバックグラウンドで実行し、製品性能とサプライチェーンのKPIを常に監視お客様ブランドの保護適切であると判断された場合に、迅速なリコールを可能にする早期警告システム

Page 19:分析例と過去の実例19

Page 20:AITAssembly, Inspection & TestAIT20

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