Seagate が「絶え間ない変革」を採用する理由

そのルーツを 1970 年代までさかのぼることができる数少ない大手テクノロジー企業の 1 つであるシーゲイト テクノロジー (カリフォルニア州クパチーノ) は、何十年にもわたって最先端のデータ ストレージおよび管理ソリューションに腰を下ろしてきました。現在、100 億ドル規模の大容量データ ストレージ インフラストラクチャ ソリューション企業である Seagate は、工場フロアでの人工知能や機械学習などのスマート マニュファクチャリング戦略を採用しています。

2017 年、Seagate はウェーハの顕微鏡画像検査用に AI 製造ソフトウェアを実装しました。以前は、ルールベースのマシン ビジョン システムを使用して、異常検出プロセスを自動化していました。彼らは高い精度を達成しましたが、同社は限界にも取り組みました。

以前のアプローチでは、欠陥の種類ごとに厳密なパラメーターが必要で、すべて静的にコード化されていました。一定の範囲は、製品をクリアまたは停止する基準を決定するのに役立ちました。しかし、欠陥の出現の進化または新しいタイプの異常の出現により、ますます複雑になり、全体として管理が困難になる可能性のある追加のルールが必要でした.

包括的なデジタル製造データ運用と AI のアップグレードを実装することにより、画像検出の能力と規模は、米国と北アイルランドにあるシーゲイトのウエハー生産施設全体で劇的な改善が見られました。今日、精度は 50% から 90% 以上になりました。

そこに到達するために、同社は、同社が使用する高精度ツールによって生成されたテラバイト単位のセンサー データから価値を抽出してきました。そのデータは正規化され、AI システムによって使いやすくなりました。その結果、シーゲイトは現在、ウェーハとツールの決定を支援する複数の自動障害検出ソリューションと、より適切に調整されたルールで製造プロセスの重要な分岐点を自律的に監視する AI 拡張検出器のポートフォリオを備えています。

Seagate は、関連するランタイム メタデータをキャプチャし、生データをコンテキストに配置して、有用な情報をリアルタイムで作成します。これにより、デジタル世界と物理世界の間のループを閉じ、製品の設計、製造、およびサービスの方法にプラスの影響を与えます。

デジタル スレッドは、運用中に収集されたデータを保存して、エンタープライズ リソース プランニングやその他の意思決定支援システムを迅速に更新するタイミングを把握し、将来の自動意思決定を改善するための教訓を生成します。

これらの効率性により、どの資産がキャリブレーションから外れてメンテナンスが必要になるかを予測することで、Seagate の機器の寿命が延びました。同社は、検査にかかる労力、スクラップの防止、労働力の再配置を大幅に削減し、新しい機器への資本支出を回避しました。

Seagate はこの種のイノベーションに一貫して注力しており、製造プロセス全体を迅速かつ正確に可視化することで、運用パフォーマンスと説明責任を改善し、エンタープライズ システムの有効性を高めています。

深層学習アルゴリズムのシステムは、他の工場制御システムの裏付けとなる証拠も生成します。つまり、Seagate は仮想計測とプロセス制御により多くのデータを活用できます。

Seagate のようなハイテク メーカーは、デジタル マニュファクチャリング、AI、および ML が表す急速に進化する機会を受け入れる必要があります。 Seagate は、最先端のテクノロジに投資しただけでなく、継続的な変革によって組織が業界の未来を定義できるようになる方法を実証してきました。