COMPAÑIA CONFIDENCIAL. NO DIVULGAR.
Para un pionero en la ingeniería de materiales, el sol nunca se pone realmente
La sofisticada estrategia de análisis de Applied Materials ayuda a obtener ventajas críticas de productividad en sus operaciones en todo el mundo.
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Desafío: Acelere el futuro de las tecnologías de microchip y pantallas al diseñar soluciones de materiales creativos que permitan a los clientes de Applied Materials hacer realidad su visión.
Solución: Cree eficiencias sistemáticas y ventajas de costos utilizando JMP para explorar espacios de oportunidad multifactoriales y superar los desafíos de los datos incompletos. Apóyese en la visualización de datos para profundizar la colaboración entre Applied Materials y sus clientes.
Resultados: JMP continúa ayudando a Applied Materials a lograr ahorros de productividad cuantificables y ventajas de precios al facilitar el uso de análisis de datos de vanguardia en laboratorios y sitios de clientes en todo el mundo.
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A lo largo de sus 50 años de historia, Applied Materials ha dejado una marca indeleble en la evolución de la industria electrónica. Como empresa líder mundial en ingeniería de materiales, Applied Materials ha sido pionera en muchos de los productos que no solo hacen que la electrónica avanzada sea mejor, más rápida y más flexible, sino también más asequible. Para resolver lo que se han convertido en algunos de los problemas tecnológicos de mayor valor que enfrenta la industria hoy en día, Applied Materials se basa en dos cosas: una inversión de $ 1.8 mil millones en I + D que supera el estándar de la industria y una estrategia global integrada que genera productividad directamente en los ciclos de desarrollo.
“Es muy importante detectar los puntos de inflexión temprano y hacer un producto que tenga distintas ventajas de productividad técnica”, dice Sidharth Bhatia, Director de Ingeniería de Sistemas para Materiales Aplicados. "Cuando dice que hay valor en la productividad, hay una cantidad real en dólares que se puede ilustrar". ¿La forma más fácil de aprovechar las oportunidades de optimización en un mercado cíclico característico? Bhatia dice que los principales responsables de la toma de decisiones deben analizar los datos.
Una estrategia basada en datos para la experimentación y el procesamiento de señales ayuda a los ingenieros a alcanzar los objetivos de calidad más rápidamente.
Applied Materials adoptó el movimiento hacia el análisis de datos desde el principio, y la administración de alto nivel afirmó que las estadísticas están ayudando a profundizar el conocimiento del producto y aumentar la diferenciación. Los métodos analíticos ahora están muy extendidos en toda la organización. Y estas técnicas se integran cada vez más con los conceptos de IoT. 
Dentro del grupo de Ingeniería de Sistemas de Applied Materials, el equipo de Bhatia utiliza enfoques analíticos para la experimentación estructurada y la prueba de hipótesis para una variedad de funcionalidades. Lo importante, dice Bhatia, es que sus equipos comprendan cómo los sistemas analógicos interactúan entre sí. “Todo se reduce a intentar controlar estos sistemas ... Y tener muy buena precisión, que básicamente es [diferenciar entre] señal y ruido. Ahí es donde se concentra mucho el análisis porque definitivamente puede ... reducir los costos exponenciales y brindarle al producto ventajas de precios más técnicas ".
Una gran parte del trabajo requiere que los ingenieros identifiquen y reduzcan los defectos dentro de los sistemas existentes. “Hacer esto requiere muchos experimentos estructurados, mucha disciplina, mucho análisis en términos de identificar tamaños de muestra para los experimentos y hacer el tipo correcto de prueba de hipótesis”, dice Bhatia. Al comprender qué factores afectan el rendimiento, los ingenieros pueden replicar específicamente estas condiciones. El procesamiento de señales les ayuda a igualar el rendimiento de una flota completa de sistemas con un sistema "dorado" que puede superar a los demás.
Las estadísticas pueden ser enormemente complicadas y los plazos son ajustados. Pero la clave, dice Bhatia, es la visualización de datos. Los gráficos hacen mucho más que transmitir resultados; pasan a formar parte del proceso analítico. Con un gráfico interactivo, puede explorar sus datos y profundizar su comprensión de cómo interactúan los factores. Y cuando se trata de visualización de datos y diseño de experimentos multifactor óptimos, JMP es la herramienta de referencia del equipo.
Una herramienta para explorar espacios de oportunidades multifactoriales, incluso cuando los datos están incompletos
"La primera vez que vi JMP", recuerda Bhatia, "supe que con cualquier otro software, el diseño de métodos de experimentos llevaría mucho más tiempo de lo que estos ingenieros me estaban mostrando". Bhatia dice que el aspecto más poderoso de JMP es la visualización; "Después de eso, todas las demás piezas del rompecabezas encajan en su lugar".
JMP proporciona capacidades sólidas para la recopilación de información eficiente y efectiva con un diseño incomparable de plataforma de experimentos que permite a los ingenieros explorar espacios de oportunidad multifactoriales con visualizaciones interactivas. “Tenemos que descubrir cómo hablar sobre los datos, o visualizar los datos, de una manera diferente, donde la causa raíz se pueda identificar con mayor claridad”, dice Bhatia. "Por ejemplo, [con JMP] puede ver la superficie del parámetro que está tratando de optimizar en tres dimensiones y puede cortar diferentes planos". Los modelos de datos interactivos como este ayudan al equipo de Bhatia a reconocer rápidamente las respuestas con patrones. Y estos ahorros de productividad realmente se suman con menos ejecuciones experimentales necesarias para optimizar los resultados.
Uno de los mayores desafíos que enfrenta el equipo de Bhatia tiene que ver con el acceso y la calidad de los datos. Los ingenieros de Applied Materials confían en los datos del cliente para proporcionar estos conocimientos cruciales. Pero los datos de los clientes suelen estar incompletos; de ahí la necesidad de pensar de manera creativa sobre cómo los ingenieros pueden generar la información que necesitan a partir de los datos de los clientes que no cumplen con los estándares de Applied Materials. Afortunadamente, la visualización de datos también juega un papel aquí. Las imágenes interactivas en JMP permiten explorar y limpiar conjuntos de datos desordenados antes de diseñar la estrategia de experimentación.
Tanto en la experimentación como en las comunicaciones con los clientes, la visualización de datos es el lenguaje común.
"En términos de la rapidez con la que ahora podemos analizar visualmente diferentes tipos de diseños y formatos, puedo decir que lo que está sucediendo en JMP es muy, muy poderoso", dice Bhatia, señalando también que las visualizaciones son un medio importante no solo de análisis, sino también de comunicación.
La colaboración eficaz con los clientes es fundamental para la capacidad de Applied Materials de aprovechar las ventajas de productividad. Para impulsar la innovación en línea con los ciclos de inflexión, el equipo de Bhatia debe presentar los resultados de sus análisis a los clientes, y obtener comentarios, en tiempo real para que los sistemas se puedan mejorar y actualizar continuamente. Cuando el tiempo es esencial, Bhatia dice que las imágenes son una parte central de las comunicaciones. Un elemento visual puede comunicar rápidamente las relaciones entre factores u otras tendencias de datos importantes. JMP ayuda a construir una narrativa de manera que los clientes puedan entender y reaccionar fácilmente.
JMP ayuda a los equipos de Applied Materials a trabajar de forma más inteligente a nivel mundial
La eficiencia en la colaboración no es solo una preocupación de las interacciones de cara al cliente; La productividad interna también es clave para llevar rápidamente al mercado nuevas tecnologías. “El tiempo de respuesta para obtener los datos y publicar sus hallazgos clave es muy, muy limitado en esta industria”, dice Bhatia. "Además, con colegas y clientes de todo el mundo, existe una brecha de tiempo que también marca una gran diferencia".
Por ejemplo, Bhatia dice: “Los experimentos se realizarán al final del día en Asia alrededor de las 6:00 o 7:00 pm y para ese momento es temprano en la mañana en California y estamos listos para tener una reunión con el cliente. A veces [los datos que obtiene del laboratorio] no están en la mejor forma o los gráficos no son la forma en que desea presentar al cliente. Puede rehacer rápidamente todas esas cosas utilizando JMP para facilitar la comunicación con el cliente ".
La analítica hace que la colaboración global sea mucho más fácil, dice Bhatia. Y si tiene un lenguaje de datos común que puede compartir e interpretar con JMP, podrá sintetizar todos los datos y procesar la información proveniente de laboratorios de todo el mundo. Y hazlo las veinticuatro horas del día. La creciente ubicuidad de los datos, aumentada por las posibilidades nacientes de las tecnologías de IoT, está ampliando drásticamente los beneficios de las operaciones globales. Y gracias a los esfuerzos del equipo de Bhatia y otros similares, Applied Materials se mantiene muy por delante de la curva.
