社外秘。 開示しないでください。
材料工学のパイオニアにとって、太陽が実際に沈むことはありません
アプライドマテリアルズの洗練された分析戦略は、世界中の事業全体で重要な生産性の利点を実現するのに役立ちます
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チャレンジ：アプライドマテリアルズの顧客がビジョンを実現できるようにするクリエイティブマテリアルソリューションを設計することにより、マイクロチップおよびディスプレイテクノロジーの未来をスピードアップします。
解決： JMPを使用して多要素の機会空間を探索し、不完全なデータの課題を克服することにより、体系的な効率とコスト上の利点を生み出します。 アプライドマテリアルズとその顧客の間のコラボレーションを深めるために、データの視覚化に傾倒します。
結果： JMPは、世界中のラボや顧客サイトでの先駆的なデータ分析の使用を促進することにより、アプライドマテリアルズが定量化可能な生産性の節約と価格設定の利点を実現するのを引き続き支援します。
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アプライドマテリアルズは50年の歴史の中で、エレクトロニクス業界の進化に消えない痕跡を残してきました。 アプライドマテリアルズは、世界をリードする材料工学企業として、高度な電子機器をより良く、より速く、より柔軟にするだけでなく、より手頃な価格にする多くの製品を開拓してきました。 アプライドマテリアルズは、今日の業界が直面している最も価値の高い技術的問題のいくつかを解決するために、業界標準を超える研究開発への18億ドルの投資と、生産性を開発サイクルに直接組み込む統合されたグローバル戦略の2つに依存しています。
「変曲点を早期に発見し、技術的な生産性に明確な利点がある製品を作ることは非常に重要です」と、アプライドマテリアルズのシステムエンジニアリングディレクターであるSidharthBhatiaは述べています。 「生産性に価値があると言うとき、説明できる実際の金額があります。」特徴的に循環する市場で最適化の機会を実現する最も簡単な方法は？ Bhatiaは、最高の意思決定者はデータを確認する必要があると述べています。
実験と信号処理のためのデータ駆動型戦略は、エンジニアが品質目標をより早く達成するのに役立ちます
アプライドマテリアルズは早い段階でデータ分析への動きを受け入れ、トップレベルの経営陣は統計が製品知識を深め、差別化を促進するのに役立っていることを確認しました。 現在、分析手法は組織全体に広がっています。 そして、これらの技術はますますIoTの概念と統合されています。 
アプライドマテリアルズのシステムエンジニアリンググループ内で、バティアのチームは、構造化された実験とさまざまな機能の仮説検定に分析的アプローチを使用しています。 重要なことは、彼のチームがアナログシステムが互いにどのように相互作用するかを理解することです。 「これらのシステムを制御しようとすることになります... そして、基本的に信号とノイズを[区別する]非常に優れた精度を持つこと。 分析が確実に…指数関数的なコストを削減し、製品により技術的な価格設定の利点を与えることができるため、分析に多くの焦点が当てられています。」
作業の大部分では、エンジニアが既存のシステム内の欠陥を特定して削減する必要があります。 「これを行うには、多くの構造化された実験、多くの規律、実験のサンプルサイズの特定、および適切な種類の仮説検定の実行に関する多くの分析が必要です」とBhatia氏は言います。 どの要因がパフォーマンスに影響を与えるかを理解することにより、エンジニアはこれらの条件を具体的に再現できます。 信号処理は、システムのフリート全体のパフォーマンスを、他のシステムよりも優れている可能性のある1つの「ゴールデン」システムに一致させるのに役立ちます。
統計は非常に複雑になる可能性があり、タイムラインはタイトです。 しかし、重要なのはデータの視覚化です。 グラフは、結果を伝えるだけではありません。それらは分析プロセスの一部になります。 インタラクティブなグラフを使用すると、データを探索し、要因がどのように相互作用するかについての理解を深めることができます。 そして、データの視覚化と最適な多因子実験の設計に関しては、JMPはチームの頼りになるツールです。
データが不完全な場合でも、多要素の機会空間を探索するためのツール
「JMPを初めて見たとき、他のソフトウェアでは、実験計画法の設計に、これらのエンジニアが見せてくれたものよりもはるかに長い時間がかかることを知っていました」とバティアは回想します。 Bhatiaは、JMPの最も強力な側面は視覚化であると言います。 「その後、パズルの他のすべてのピースが所定の位置に収まります。」
JMPは、エンジニアがインタラクティブな視覚化で多要素の機会空間を探索できるようにする比類のない実験計画法により、効率的かつ効果的な情報収集のための堅牢な機能を提供します。 「私たちは、データについて話す方法、またはデータを視覚化する方法を別の方法で理解する必要があります。そこでは、根本的な原因をより明確に引き出すことができます」とバティア氏は言います。 「たとえば、[JMPを使用して]最適化しようとしているパラメータの表面を3次元で確認したり、さまざまな平面を切り取ったりすることができます。」このようなインタラクティブなデータモデルは、Bhatiaのチームがパターン化された応答をすばやく認識するのに役立ちます。 そして、これらの生産性の節約は、結果を最適化するために必要な実験の実行が少なくなることで実際に加算されます。
Bhatiaのチームが直面する最大の課題の1つは、データアクセスと品質に関係しています。 アプライドマテリアルズのエンジニアは、これらの重要な洞察を提供するために顧客データに依存しています。 しかし、顧客データはしばしば不完全です。したがって、エンジニアがアプライドマテリアルズの基準を満たしていない顧客データから必要な洞察を生成する方法について創造的に考える必要があります。 幸い、ここでもデータの視覚化が役割を果たしています。 JMPのインタラクティブなビジュアルにより、実験戦略を設計する前に、乱雑なデータセットを探索してクリーンアップすることができます。
実験と顧客とのコミュニケーションにおいても、データの視覚化は共通の言語です
「さまざまな種類のレイアウトやフォーマットを視覚的に分析できるようになったという点で、JMPで行われていることは非常に強力であると言えます」とBhatia氏は述べ、視覚化は分析だけでなく重要な手段でもあると述べています。コミュニケーションも。
顧客との効果的なコラボレーションは、生産性の利点を活用するアプライドマテリアルズの能力の中心です。 屈折サイクルに沿ってイノベーションを推進するために、Bhatiaのチームは、分析結果を顧客に提示し、フィードバックをリアルタイムで取得して、システムを継続的に改善および更新できるようにする必要があります。 時間が重要な場合、バティアはビジュアルがコミュニケーションの中心的な部分であると言います。 ビジュアルは、要因間の関係やその他の重要なデータの傾向をすばやく伝えることができます。 JMPは、顧客が容易に理解して対応できる方法で物語を構築するのに役立ちます。
JMPは、アプライドマテリアルズチームがグローバルにスマートに作業するのに役立ちます
コラボレーションの効率は、顧客とのやり取りの問題だけではありません。内部の生産性も、新しいテクノロジーを迅速に市場に投入するための鍵です。 「この業界では、データを取得して主要な調査結果を公開するまでの所要時間は非常に限られています」とBhatia氏は言います。 「さらに、世界中の同僚や顧客との間で、大きな違いを生むタイムギャップもあります。」
たとえば、バティアは言います、 「実験は、アジアでは1日の終わりの午後6時または午後7時頃に行われ、その時までにカリフォルニアでは早朝になり、お客様とのミーティングの準備が整います。 [ラボから取得したデータ]が最適な形でない場合や、プロットが顧客に提示したい方法ではない場合があります。 JMPを使用すると、これらすべてをすばやくやり直して、顧客とのコミュニケーションを容易にすることができます。」
分析により、グローバルなコラボレーションが非常に簡単になります、とBhatia氏は言います。 また、JMPと共有および解釈できる共通のデータ言語がある場合は、世界中のラボから受信したすべてのデータとプロセス情報を統合できます。 そして、24時間体制でそうしてください。 IoTテクノロジーの初期の可能性によって強化されたデータのユビキタス化は、グローバルオペレーションのメリットを劇的に拡大しています。 そして、バティアのチームやそのような他の人々の努力のおかげで、アプライドマテリアルズは時代の先を行っています。
