Descripción general de la industria de semiconductores
Un estudio reciente de Deloitte destaca que la industria de los semiconductores está entrando en un período de fuerte crecimiento. Se espera que el tamaño total de la industria de los semiconductores alcance una cifra reveladora de 600.000 millones de dólares en 2022, un 10 % más que en 2021. La escasez de chips les está costando a las empresas de semiconductores y a sus clientes un estimado de $ 500 mil millones en 2021. Los chips se están convirtiendo en un componente crítico en todas las industrias, superar la escasez de chips a corto plazo y posicionarse para el crecimiento a largo plazo será un desafío. ¿Quién va a hacer todas estas fichas?
¿Qué problemas tienen estos usuarios de JMP?
La producción de semiconductores es compleja porque estos chips se pueden utilizar para muchos propósitos diversos y dispares. Los semiconductores se pueden usar en productos tan complicados como las computadoras y tan simples como un juguete para niños que hace ruido cuando presionas un botón. Fundamentalmente, las empresas de semiconductores están buscando formas de hacer que su proceso de producción sea más económico y confiable.
¿Cómo hacerlo más barato?
La producción de semiconductores más baratos es un problema que experimentan muchos usuarios de JMP. Esto proviene de las pruebas en las que las empresas pueden hacer cosas como usar materiales más baratos o hacer mayores series de chips, lo que reduce el costo por unidad. El problema con este proceso es que conlleva la posibilidad de una mayor tasa de fallas con los chips semiconductores.
¿Cómo hacerlo más confiable?
Producir semiconductores más confiables es otro problema que tienen muchos usuarios de JMP. Normalmente, cada vez que se crea un nuevo semiconductor, existe una cierta "tasa de falla aceptable". Los chips que caen por debajo de esta tasa deben desecharse, lo que reduce la cantidad de semiconductores que se pueden vender. Para que el proceso de extremo a extremo sea más confiable, una empresa debe:
- Cambiar su proceso de fabricación.
- Haga que el proceso de prueba sea más sólido
- Registre todos los datos de fabricación y prueba
La fabricación de semiconductores más baratos y fiables hace que una empresa genere una enorme cantidad de datos. Para superar estos problemas, las empresas deben rastrear, evaluar y analizar datos. Esto debe hacerse con el tiempo, para garantizar que la producción tiende en la dirección correcta. Entonces, ¿cómo se asegura uno de que eso está sucediendo?
¿Para qué usan JMP?
JMP, con sus herramientas de análisis estadístico, puede almacenar y analizar los datos de prueba de muchas ejecuciones o procesos diferentes y realizar un seguimiento a lo largo del tiempo.
Cómo hacerlo más barato
Cuando las empresas buscan ahorrar costos, necesitan JMP para:
- Asegúrese de que sus nuevos materiales estén a la par o dentro de márgenes aceptables de tasas de falla como los procesos anteriores. Esto significa que si hay fallas adicionales, no termina costando más dinero debido a la necesidad de pérdidas adicionales en las ventas.
- Asegúrese de que con las ejecuciones más grandes, las fallas adicionales no sean un aumento exponencial. Si lo son, encuentre la línea que mejor se ajuste que permita la mayor ganancia neta.
Cómo hacerlo más confiable
Cuando los clientes quieren crear un producto más consistente, necesitan:
- Asegúrese de que el nuevo proceso de fabricación no les cueste más dinero del que están ahorrando al desechar menos.
- Asegúrese de que el nuevo proceso de prueba no esté ralentizando la creación de semiconductores, anulando así los beneficios económicos.
- Obtenga una mejor imagen de su proceso actual para averiguar dónde residen las áreas problemáticas. Por ejemplo, pueden encontrar que ciertas máquinas tienen tasas de falla más altas que otras, lo que puede significar que se necesita mantenimiento o se requiere una nueva máquina.
El siguiente es un modelo real que fue producido por JMP. Muestra las áreas problemáticas dentro de un chip semiconductor donde el propio chip está fuera de las expectativas de fabricación "normales" y se acerca a los límites de las tolerancias físicas.
Todo esto se puede modelar fácilmente una vez que tenga este gran conjunto de datos dentro de un programa como JMP.
Historias de clientes
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JMP desempeña un papel clave en tareas como la reducción de residuos, la mejora del rendimiento y la optimización de procesos. “Hay tareas que ahora puedo realizar en un 90 % menos de tiempo de análisis con JMP, lo que significa que puedo hacer mucho más en la misma jornada laboral que antes”, dice el gerente Lee SungSoo.
“Cuando comencé a usar JMP por primera vez, descubrí que era más poderoso porque estaba diseñado desde la perspectiva de un ingeniero... JMP pertenece a una clase más alta que otros programas porque está diseñado para resolver todo tipo de problemas que experimentan los ingenieros; es realmente conveniente para los ingenieros".
“DOE ofrece mucho a nuestros ingenieros”, dice. “Es una forma de utilizar nuestros recursos de ingeniería y tiempo de manera más eficiente”. La plataforma de diseño personalizado de JMP, en particular, permite a los ingenieros establecer restricciones en el espacio de diseño e identificar qué efectos son necesarios para estimar y cuáles son deseables para estimar, si es posible, dada la cantidad de ejecuciones. Al usar análisis estadísticos para ser más precisos y proactivos, Daeduck puede reducir el tiempo y los costos asociados con la experimentación en el sitio y otros procesos.
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“Usamos el análisis de datos para priorizar los desafíos y abordar aquellos para los que anticipamos grandes efectos de mejora. Al agregar los resultados en JMP, hemos creado una manera fácil de sistematizar las evaluaciones operativas en todos los departamentos”.— Osamu Shimoyae, Gerente Sénior, Innovación en Producción
"El atractivo de JMP", dice Shimoyae, "es que los datos se pueden buscar". JMP puede procesar datos en tiempo real, reflejando los patrones de pensamiento y las ideas de los usuarios. Si tiene un dilema, puede ejecutarlo a través de JMP y obtener una respuesta de inmediato.
Agradecimientos
Nos gustaría agradecer a @PeterHersh, @MarkZwald, @HadleyMyers , y @HydeMiller por su perspicacia y aportes.
Fuentes
