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Category: Manufacturing

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。

Data Driven

製造現場でデータドリブンとクラフトマンシップは交わるのか？

ものづくり白書2023では、日本の製造業について「我が国の生産現場は、高度なオペレーション・熟練技能者の存在によって、現場の最適化・高い生産性に強みを持つ」と分析しており、熟練技能者がクラフトマンシップを発揮して高い現場力を維持していることが強みという認識が示されています。一方で、「海外の先進企業は、データ連携や生産技術のデジタル化・ 標準化に強みを持ち、企業の枠を越えた最適化を実現」という表現で日本と海外先進企業の違いを分析しています。日本の製造業が今後さらに競争力を高めていくためには、高い現場力による部分最適と、データ連携によるデータドリブンなオペレーションと全体最適とを両立させることが鍵となりそうです。本ブログでは、部分最適と全体最適という一見すると相反したものを目指すデータドリブンとクラフトマンシップが交わるのか？について考察していきます。

AWS IoT SiteWise のリソースを環境を跨いで複製する方法

こちらの Blog では、AWS IoT SiteWise のリソースを AWS の環境を跨いで展開する AWS IoT SiteWise ツールの紹介をしています。こちらのツールを利用することで、アセットモデルのエクスポートや別環境への Cloud Formation と AWS SDK を利用したデプロイが可能となります。

AWS 上のオープンソースチップ設計のためのソリューション

このブログでは集積回路の設計に必要なオープンソースの電子設計自動化 (EDA) ソフトウェアを使用する利点について説明します。また、なぜ AWS がオープンソースのチップ設計を行うのに最適なプラットフォームであり、低予算のアカデミアやチップ設計チームが独自のチップを設計するための効果的なコラボレーション手段であるのかについても説明します。

産業変革の青写真:AWS IoT SiteWise による強力なデータ基盤の構築

AWS IoT SiteWiseは、産業機器から大量のデータを簡単に収集、整理、分析できるマネージドサービスです。2023年末に発表された新機能により、データをクラウドに取り込むコストの削減、プロジェクト期間の短縮、新たな産業用プロトコルへの対応、データへのアクセスの容易化が可能になりました。機器データのコンテキスト化により、事業運営の最適化と意思決定の改善が実現できるようになります。

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