AI支援型の意思決定とシームレスな
データインテグレーションによって、歩留まりを改善

チップの複雑性が増すにつれて、製造メーカーが機会を活かし、ダウンタイムを減少させ、生産性を向上させるために機械学習を活用することがますます重要になってきています。先進アルゴリズムがデータパターンを認識し学習し、予測の立案や問題の特定を行うため、手動のプロセスに頼らずに予測や問題の特定が可能になります。

エンソートのサイエンティストコンサルタントは、ビジネス関連分野の専門知識も持っているため、研究開発から市場投入までの課題を理解することができます。 専門知識が、コーディングなどのデジタル領域の知見と組み合わされることで、プロトタイピングが迅速に実現し、デジタルテクノロジーをベースとした新たな可能性が生まれます。