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、太陽は決して沈まない
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
____________________________________________________________________________________________
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創造的な材料ソリューションを設計することで、マイクロチップとディスプレイ技術の未来を加速させます。
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で、体系的な効率とコストの優位性を生み出します。 データ ビジュアライゼーションを活用して、アプライド マテリアルズとその顧客とのコラボレーションを深めます。
結果： JMP は、アプライド マテリアルズが世界中のラボや顧客サイトで最先端のデータ分析を利用できるようにすることで、定量化可能な生産性の節約と価格面での優位性を実現できるよう支援し続けています。
____________________________________________________________________________________________
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足跡を残してきました。 世界をリードするマテリアル エンジニアリング企業として、アプライド マテリアルズは、高度なエレクトロニクスをより良く、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。 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、アプライド マテリアルズは、業界標準を上回る 18 億ドルの R&D 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。
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 Sidharth Bhatia 氏は、次のように述べています。 「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。」特徴的な周期的な市場で最適化の機会を実現する最も簡単な方法は? Bhatia は、トップの意思決定者はデータを見る必要があると言います。
実験と信号処理のためのデータ駆動型戦略により、エンジニアは品質目標をより迅速に達成できます
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取り入れており、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と断言しています。 分析手法は現在、組織全体に広まっています。 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、Bhatia のチームは分析的アプローチを使用して、構造化された実験とさまざまな機能の仮説テストを行っています。 Bhatia 氏によると、重要なことは、彼のチームがアナログ システムが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帰着します... そして、基本的に信号とノイズの [区別] である、非常に優れた精度を持つこと。 それが分析に多くの焦点が当てられているところです.なぜなら、それは間違いなく…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上の利点を与えることができるからです。」
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、実験のサンプルサイズを特定し、適切な種類の仮説検定を行うという点で、多くの構造化された実験、多くの規律、多くの分析が必要です」と Bhatia 氏は言います。 パフォーマンスに影響を与える要因を理解することで、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がある 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、Bhatia 氏によると、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して、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理解を深めることができます。 また、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 が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、他のソフトウェアを使用した場合、実験計画法はこれらのエンジニアが私に示したものよりもはるかに時間がかかることを知っていました。」 Bhatia は、JMP の最も強力な側面は視覚化だと言います。 「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、効率的かつ効果的な情報収集のための強力な機能を提供します。比類のない設計の実験プラットフォームにより、エンジニアは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ます。 「根本原因をより明確に引き出すことができる別の方法で、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理解する必要があります」と Bhatia 氏は言います。 「たとえば、[JMP を使用すると] 最適化しようとしているパラメーターの表面を 3 次元で見ることができ、さまざまな平面を切り取ることができます。」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て済みます。
Bhatia のチームが直面している最大の課題の 1 つは、データ アクセスと品質に関するものです。 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。そのため、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エンジニアが必要とする洞察をどのように生成できるかについて、創造的に考える必要があります。 幸いなことに、ここでもデータの視覚化が役割を果たします。 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整理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、データの視覚化は共通言語です
「さまざまなタイプのレイアウトやフォーマットをどれだけ迅速に視覚的に分析できるようになったかという点では、JMP の機能は非常に強力であると言えます」と Bhatia 氏は言います。コミュニケーションも。
お客様との効果的なコラボレーションは、アプライド マテリアルズが生産性の利点を活用する上で重要です。 変化の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リアルタイムで顧客に提示し、フィードバックを得て、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、ビジュアルはコミュニケーションの中心的な部分であると Bhatia 氏は言います。 ビジュアルは、要因間の関係やその他の重要なデータ トレンドをすばやく伝えることができます。 JMP は、顧客がすぐに理解して反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 チームがよりスマートに、グローバルに作業するのに役立ちます
コラボレーションの効率性は、顧客とのやり取りだけの問題ではありません。社内の生産性も、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には、大きな違いを生む時間差があります。」
たとえば、バティアは次のように述べています。 「実験は、アジアでは 1 日の終わりの午後 6 時か 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、顧客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] が最適な形でなかったり、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 を使用してこれらすべてをすばやくやり直すことができるため、顧客とのコミュニケーションが容易になります。」
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る、と Bhatia 氏は言います。 また、JMP と共有して解釈できる共通のデータ言語があれば、世界中のラボから入ってくるすべてのデータと処理情報を統合することができます。 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増大するデータの遍在性は、グローバルな運用のメリットを劇的に拡大しています。 そして、Bhatia のチームや他の同様のチームの努力のおかげで、アプライド マテリアルズは時代を先取りし続けています。
