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ハノーバーメッセ 2024 に見る製造業への生成AIの革新的な影響
このブログ記事では、製造業界における生成 AI の最新トレンドと、ハノーバーメッセ 2024 での事例について深く掘り下げています。実際のユースケースを探り、AWS のサービスと AWS パートナーソリューションを活用した大手メーカーの説得力のある成功事例を紹介しています。これらは、生成 AIがどのように現場での迅速なトラブルシューティングと意思決定を促進し、設備停止の平均復旧時間 (MTTR) を劇的に短縮し、生産性と製品品質をかつてないほど向上させることを示しています。
デジタルトランスフォーメーション・フライホイール:どのようにして、AWS が Stellantis のデジタルトランスフォーメーションの加速を支援したか?
デジタルトランスフォーメーションとは、デジタル技術を活用した戦略的なビジネス施策であり、ビジネスの成果を最大化 […]
生成AIで製造業のスキルギャップを解消する
製造業のお客様は、しばしば人材の不足が組織の生産性に影響を与えていると話しています。このように感じているのは、 […]
ハノーバーメッセ 2024 でスマートな製造業の未来を体験
本記事は、AWSブログ Experience the Future of Smart Manufacturin […]
EDA フローを変更することなく、結果を得るまでの時間を短縮
チップ形状の微細化が進むにつれ、先端ノード技術を使用してチップ製造を成功させることは難しくなっています。電子設計自動化 (EDA) は、より多くのコンピュート、ストレージ、時間を消費します。設計と検証の段階で、エンジニアが反復してバグを発見する時間を増やすことは、何百万もの不具合による再設計や収益の損失を防ぐことにつながります。チップ設計プロセスをさらに複雑にしているのは、半導体市場が人材不足に陥っていることです。既存エンジニアの生産性を向上させることで、この人材不足を解消し、市場投入までの時間を改善することができます。このブログでは、柔軟なコンピュートオプションを使用して最大 40% のパフォーマンス向上を示す 2 つの環境について説明します。これらの環境は、Cadence 社と Synopsys 社のバッチツールとインタラクティブツールにまたがり、結果が出るまでの時間とジョブコストを比較しています。
生産設備の潜在能力を解き放つ: AWS re:Invent 2023 製造業のお客様向けガイド
製造業は変革の最中にあります。 最新のクラウドテクノロジーを利用することで、製造業のお客様は業務を最適化し、コ […]
産業用データプラットフォームの成功に必要なこと
データはデジタルトランスフォーメーションを実現する鍵です。そして、産業用データプラットフォームを構築する技術的側面はよく理解されています。 しかし、うまく設計された産業用データプラットフォームでも失敗する可能性があります。 本記事では、産業用データプラットフォームの成功を促進する 3 つのビジネス関連のメンタルモデルについて解説します。
日本の製造業が「日本流 DX」を成し遂げるために必要なこと
日本の製造業がかつての「ものづくり大国」としての良さを保ちつつ、日本流の DX (デジタルトランスフォーメーション)を成し遂げて再び強くなるために必要なことについての記事となります。製造業の皆さんが、DX を成し遂げていくためのヒントになれば幸いです。日本の製造業がおかれている現状を、「ものづくり白書 2023」から読み解きつつ、ものづくり大国とはなんだったのか、これからどうしていけば良いのかなどを考察していきます。
生成系 AI は製造業をどう変えるか
はじめに Amazon は数十年にわたり人工知能 (AI) と機械学習 (ML) に注力してきました。Amaz […]
製造業のニーズに最適な機械学習サービスの選択
機械学習 (ML) は製造業で欠かせない技術となりましたが、どの機械学習サービスやツールが自分の業務に最適かを判断するのは難しい場合があります。そこで、アマゾンウェブサービス (AWS)の 各ML サービスの使い方を、ユースケースを交えて説明します。