予知保全で、半導体工場の安定稼働を支える

生成AIを活用して、設備の異常兆候を早期に把握し、必要な保全情報を迅速に取得。予期せぬ設備停止の削減と、より的確な保全判断を支援します。

重要な製造データを保護しながら予知保全を導入するために、クラウドセキュリティ、関連規格、実践すべき対策について解説します。

AIとオペレーションデータを活用して設備の異常兆候を早期に捉え、予期せぬ設備停止を削減。半導体工場の安定稼働とOEE向上につなげる方法を、シーメンスの専門家が解説します。

AIとエッジデータ処理を活用し、設備の異常兆候を早期に検知。予知保全につなげる一連の流れを、実際のワークフローのデモを交えて解説します。

予知保全に必要なデータがあっても、期待した成果につながらないのはなぜでしょうか。データ活用の成熟度と組織文化の観点から、成功の条件と本格展開に向けたポイントを解説します。

Senseye Predictive Maintenanceのデモを通じて、AIが設備データを分析し、必要な保全対応を分かりやすく提示する一連の流れをご体験いただけます。

予知保全を継続的な成果につなげるには、現場の信頼を獲得し、効果を可視化して、活用を広げる推進役が欠かせません。その役割と重要性を解説します。

一つのパイロットプロジェクトから、研修や拠点間の知見共有を通じて予知保全をグローバルに展開。設備停止の削減につなげた取り組みをご紹介します。