DS(データサイエンス)について

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ABOUT

理解する・示す
DS(データサイエンス)

製造工場のビッグデータの価値を最大化し、経営改善を支援します

アセスメント・企画

データの収集から活用まで、
現状を分析し強化ポイントを抽出、提案
スマート化の効果創出を支援

私たちは、半導体工場のエンジニアとして、工場内の膨大なデータを扱い、
品質改善・生産性向上・コスト削減の取組みに従事してきました。
現場の改善に精通したデータサイエンティストがシステムや運用の改善施策を抽出し、工場スマート化の経営効果を上げるために様々なご提案をいたします。

データ活用

既存システムを使って
最小限の投資でスモールスタート

データ収集を始めたいが、大規模なシステム構築・改修は投資効果が得られるかわからずスマート化が進まない、という声をよくお聞きします。
弊社では貴社の既存システム環境を使ったスモールスタートで、投資を最小限にして効果検証を行うことが可能です。

改善

データを活用した改善提案から
現場視点を考慮した運用構築までを支援

会社を設立以来、半導体・電池・電子デバイスなどの量産工場で製造データを活用した工場課題の改善や監視運用の構築に取り組んできました。これらのノウハウを駆使し、課題に応じて最適な手法で改善・監視策をご提案します。
また単に対策を導入するだけではなく、現場で継続的な運用となるように現場視点・現場密着で支援します。
CASE

お悩みやご要望に合わせた
解析ソリューションを展開します

CASE1
設備からデータを収集したいがやり方がわからない。
収集しているデータの活用ができておらず、使い勝手が悪い。

データコレクションサービス

多様な設備からデータを収集し、
データの質の向上から活用まで支援

成果物

工場のIoT化の第一歩目である設備データの収集はスマート化の成否を左右します。設備メーカーではサポートできないレガシー設備やアナログセンサ・PLC・カメラなど様々な出力信号を持つ設備でも、大きな設備改造なくデータ収集が可能です。また、加工条件・製造情報の紐づけやFFT処理など、将来の活用を考慮してデータを加工し、製造ロス削減・設備管理の自動化・省人化を実現します。
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CASE2
データを取得したが使いこなせていない。
統計ソフトやAIを導入したが、成果がでない。

ビッグデータ解析サービス

データの解析結果に基づき、
経営効果の高い取組み方針・施策を提案

成果物

アットフィールズのデータ解析の特徴は、徹底したデータのクレンジングと統計モデル・物理モデルを組み合わせた不良モデリングです。現場を把握したデータサイエンティストが、物理現象に基づき解析結果を考察し、対策案を提案します。また要因毎の影響度をパレート分析することで、最も効果の大きい取組み方針を明示し効果の早期刈り取りを実現します。
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CASE3
不良を未然防止したい。
メンテナンスコストを低減したい。

データ有効活用サービス

製品特性や設備の変動を捉え、
製造工程のロス削減を支援

成果物

工場の品質・生産性・コストの課題についてお悩みをお聞かせ下さい。予兆監視による不良の未然防止、CBM(Conditioning based maintenance)によるメンテナンスコスト削減、APC(Advanced Process Control)による加工条件の自動制御など、不良要因を管理する仕組みの構築から運用を支援します。

その他に提供しているサービス

IT
インフォメーションテクノロジー

IE
インダストリアルエンジニアリング

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