はい、承知いたしました。
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🤖 AIを活用した最適化による複雑な製造業の変革
minds.aiは、最先端の人工知能を適用し、世界で最も複雑なエンタープライズの課題を解決します。製薬、自動車、事業運営におけるルーツから、当社は進化を遂げ、精密さ、規模、効率性がすべてである半導体産業にとって信頼されるパートナーとなりました。
当社の代表的なイノベーションであるDeepSimは、独自の技術とオープンソース技術を合理化され、安定的でスケーラブルな基盤に統合する、強力なクラウドネイティブAIプラットフォームです。このDeepSimを基盤として、大規模な半導体製造環境を最適化するために設計された専用のソフトウェアスイート、**minds.ai Maestro®**を開発しました。
minds.ai Maestro® – よりスマートな工場のためのAI
Maestroは単なるソフトウェアではなく、半導体製造工場（ファブ）のための変革エンジンです。強化学習、生成AI、ニューラルネットワーク駆動のシミュレーションを組み合わせることで、Maestroはインテリジェントな自動化とリアルタイムの意思決定支援を提供し、オペレーションの卓越性を推進します。
世界で最も先進的な製造施設の一部に導入されているMaestroは、ファブに以下のことを可能にします。
これらすべては、オンプレミスまたはお客様専用のプライベートクラウド環境のいずれかで、セキュアかつ非破壊的に達成されます。すべてのMaestroソリューションは、堅牢なMLOpsパイプラインを活用し、工場の稼働を妨げることなく、定期的なモデル更新と自動化されたパフォーマンス監視を保証します。
Maestroスイートのコアソリューション
1. Maestro 装置モデル (Maestro Tool Model)
Maestro 装置モデルは、工場内のすべての装置にわたる処理時間と装置の可用性について、リアルタイムかつ高精度な予測を提供します。アテンションベースの深層ニューラルネットワークを使用するこのソリューションは、以下のことを実証しました。
現在、世界中の半導体施設に導入されているこの装置モデルは、半導体オペレーションにおける予測パフォーマンスの新たなベンチマークを設定しています。
2. Maestro ファブモデル (Maestro Fab Model)
WIPの推移を予測することは、スループットの最大化と納期目標の達成に不可欠です。Maestro ファブモデルは、離散イベントシミュレーション（DES）と組み込みニューラルネットワークを組み合わせて、レイヤー、レシピ、装置グループ全体のWIPを予測します。これにより、以下のことが可能になります。
3. Maestro RL最適化スケジューリング (Maestro RL-Optimized Scheduling)
現代の工場は、手動のスケジューリングだけで対応するにはあまりにも動的で複雑です。Maestro RL最適化スケジューリングソリューションは、強化学習（RL）を使用して、現在の工場状況に基づいた最適化されたリアルタイムのスケジューリング戦略を生成します。
Maestroフレームワークに組み込まれ、実環境での導入を通じて検証されたこのソリューションは、以下のことを実現します。
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AIが生成するスケジュール提案による製造エンジニアの支援
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スループット、装置アイドル時間、クリティカルなキュー制約違反などのKPIの最適化
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調整可能なKPIターゲットを通じてエンジニアの制御を維持しながら、オペレーターの作業負荷を軽減
人間のもつ専門知識とAI駆動の意思決定支援を組み合わせるこのハイブリッドアプローチは、システムの信頼性や制御を犠牲にすることなく、ウェーハ生産量とエンジニアのクオリティ・オブ・ライフ（QOL）の測定可能な向上を示しています。
リアルタイム、リアルな影響
Maestroソフトウェアソリューションは、お客様の工場のライブ状態に数秒以内で応答するように設計されており、生産のあらゆるレベルで動的で情報に基づいた意思決定を保証します。継続的な最適化、AI駆動の予測、そして実証済みの導入成功により、minds.ai Maestroは効率性、信頼性、スケーラビリティにおいて測定可能な改善をもたらします。
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