Lee Laim says domain expertise and statistical approaches complement each other at Micron.リー・ライム氏は、マイクロンではドメインの専門知識と統計的アプローチが互いに補完し合っていると語ります。リー・ライム氏は、14 年以上前にマイクロン テクノロジーでキャリアをスタートしました。半導体の歩留まりエンジニアとしてキャリアをスタートし、ダイナミック ランダム アクセス メモリ (DRAM) 製品の製造における信頼性と組み立て後の歩留まりを監視し、歩留まりを制限するプロセスの偏差をフラグ付けし、電気特性評価と障害分離を実行しました。早くから産業統計学に取り組んでいたリー氏は、すぐに昇進してイノベーション マネージャーになりました。
現在、彼は、 製造ワークフローのあらゆる段階で品質の向上とコスト削減を推進するインダストリー 4.0 イニシアチブを通じて、会社の分析ビジョンを実装する責任を負っています。
リー氏は半導体工学と分光学のバックグラウンドを持ちますが、統計分析、データマイニング、機械学習にも熟達しており、これらはすべてマイクロンにおける専門知識を補完するものだと同氏は言います。
私は@leelaimと座って、統計的アプローチの導入を推進する上で Micron で彼が果たしてきた役割について話をしました。
Meg: 最初は歩留まりエンジニアとして Micron に入社されましたが、おそらく産業統計の経験はそれほど多くなかったと思います。少なくとも比較的に言えば！ しかし、14 年が経ち、今では分析の変革とインダストリー 4.0 に専念する役割を担っています。分析に対する熱意は、これまでのあなたのキャリア パスにどのように影響したと思いますか?
Lee:収集するデータの量が多いため、データの保存、検索、分析には絶え間ない革新が必要です。イノベーション マネージャーとしての現在の私の役割は、以前の役割でデータをビジネス ニーズに結び付けることに絶えず注力してきたことの直接的な結果であると感じています。データがどのように生成、収集、保存されるかを知ることは、戦いの 3 分の 1 を占めます。もう 3 分の 1 は、データにアクセスし、精査し、解釈する方法を知ることです。そして、最後の 3 分の 1 は、より大規模なネットワークと洞察を共有できることです。
Meg: データとビジネス ニーズを直接結び付けるというのは、素晴らしい指摘です。まさに分析文化の真髄です。つまり、データをどのように活用してビジネス上の課題を解決できるかを人々に考えさせることです。どのような成功が、このような考え方の勢いを維持するのに役立ちましたか?
Lee: API を通じてより多くのユーザーがデータに簡単にアクセスできるように改善されたことで、アイデアを実現して実稼働に移すことが容易になりました。
Meg: ドメイン エキスパートであることに加えて、統計的知識も備えたエンジニアや科学者の労働力を持つことの価値は何でしょうか。JMP によって、Micron のドメイン エキスパートが知識とスキルを適用する方法が変わりましたか。
Lee: Micron では、ドメインの専門知識と統計的アプローチが相互に補完し合っています。ドメインの専門家は抽象的な思考において常に優位に立っていますが、コンピューターは膨大な量のデータを処理する能力において他の追随を許しません。JMP は、ドメインの専門家が洞察をコード化して大規模なデータセットに展開し、より短時間でより大きな効果を生み出すことができるプラットフォームです。
Meg: JMP では、学習や他のユーザーとの交流のためのさまざまなリソースを提供しています。たとえば、Early Adopter プログラムやDiscovery Summitなどが考えられます。あなたの経験では、こうしたプログラムに参加することでどのような価値が得られますか?
Lee: アーリー アダプタープログラムでは、今後のリリースでの新しい機能について知ることができます。また、既存のプラットフォームのさまざまな使用方法も知ることができます。たとえば、グラフ ビルダーで画像をマーカーとして使用すると、分析に直感的な次元が提供されます。
Meg: 組織内でより成熟した分析文化を育もうとしている人に、どのようなアドバイスをしますか?
Lee:分析ビジョンは上層部から推進される必要があります。プラットフォーム、方法、トレーニングを調整することで、開発サイクルを高速化できます。
Meg: JMP を使い始めたばかりの人へのアドバイスはありますか?
Lee:さまざまなデータ タイプがさまざまな分析プラットフォームにどのような影響を与えるかを理解するには、ある程度の時間がかかります。データ タイプを理解したら、スクリプトと統計インデックスを使用して、データ セットに分析を学習して適用します。
