良い朝、みんな。
私の名前はクリスジャクソン。
私午前のアプリケーションエンジニアのためにセントロサーム。
私たちはデザインそして建てる使用時点ガス軽減システム
のために使用での半導体そして他の産業。
今日、私持っているの機会に与えるある短いプレゼンテーション
の上どうやって私たちは見つかったある空間のためにJMPで私たちの一部のの業界
そしてどうやってそれ助けます私たち両方でトラブルシューティング
のために工業用アプリケーション
として良いとしてのために評価
そして正当化の継続的な改善取り組み、
エンジニアリング変化、もののようにそれ。
あ少し少しの背景ただに得るみんなの上の同じページ、
私欲しいに言うあるカップルの言葉について何使用時点軽減システムは。
私は得たある少し断面図の1つの私たちのツールここの上の側。
の短いバージョンはこれ：
あなたは得たある製造業道具上の上の工場床
やってる何でもそのやってるでの半導体製造業プロセス
それ生成する有害ガスとしてある副産物、
温室ガス、有毒ガス、可燃性ガス。
一般的に、ものあなたしないでください欲しいに行くでの雰囲気。
それから私たちのツール取るそれらの無駄ガスで、
彼らは破壊する彼らを通して熱のエネルギー、
彼らは洗う彼ら外、
そしてあなたリリースクリーン空気にの工場排気。
なぜならこれらツールは安全性そして環境nt-クリティカル、
ある故障で1つの彼ら
手段それあなたの生産ラインはで少しでもで一部シャット下。
もしあなたできない扱うあなたの副産物、それからあなたできない走る。
である高い-音量製造業環境、
としてそれで多くの半導体FABは、
平小さい遅れは信じられないほど費用がかかる。
私たちはとしてサプライヤーそしてサービサー、
持っているに持っているある手段に素早く識別する問題
そして持ってくるのツール戻るオンライン。
歴史的には、トラブルシューティングいつもの手段
オープニングの道具、
探している視覚的にに識別する失敗したコンポーネント
頻繁後いくつかの期間の根原因分析。
しかしとあるモダンなFAB環境
そしてのデータ生成されたによるスカダまたはIoTシステム、
私たちは持っている山のデータ利用可能に調査する故障
前に私たちはこれまで触るの装置。
それ与える私たちある方法にガイドトラブルシューティングでの分野、
そしてでいくつかのケースのために間欠故障、
それ平しましょうの工場保つランニングその間私たちは調査するデジタル的に
それよりもよりも物理的に
最小化するの時間失ったにトラブルシューティングそして調査。
の問題とこれ山のデータはある規模問題。
のより高いの解決のあなたのデータ、
のより良い見てあなたできる得るで何ですかハプニング瞬時に
でどれでものこれら個の装置。
それより高い解決しかし、来るとのオーバーヘッド。
あなた必要もっとそしてもっとコンピューティングリソースに効果的に分析するそれ、
そしてそれはどこJMP来るでのために私たち
との容量にハンドルとても大きいデータセット、
そしてそれになるある道具のために視覚化そして探検
それできる本当に劇的に改善するトラブルシューティング。
それしましょうのエンジニアまたはある技術者
素早く探検するそして視覚化する重要パラメーター
内であなたのデータセット、
そしてこれらデータセットはである規模時々それはただ手に負えない
のためにある多くの他の視覚化ツール。
とそれ、私欲しいにジャンプ右の中への初め例場合私たちは持っているここ、
そしてだった行くに識別するの間欠シングル-成分失敗
ただを通してデータ視覚化。
いいえ統計、いいえモデリング、
ただの能力にふるいにかけますを通してそして視覚化するのデータ。
ここ私たちは持っています得たあるチャート見せているイオン化現在対時間。
その1つのある番号のパラメーター、イオン化現在、
それ私たちは使用としてある健康モニターのためにの装置。
これ道具だった持っている問題でどれのそれするだろう走るのためにあるカップルの日々
そしてそれからどうやら無作為に失敗そしてシャット下。
のためにコンテクスト、これ現在すべきなれあるフラット水平ラインで25.5、
それでそのかわいいクリアからの最初それ私たちは持っているある問題。
そのまたかわいいクリア何私だった話しているについて
に関してデータセットサイズ。
これデータセット右ここはほとんど六そしてある半分百万行。
六そしてある半分百万行と、
いつあなた引くで全てのの道具パラメーター、
500列。
のファイルのためにこれデータセットはについて20ギガバイトでサイズ、
絶対に大規模金額のデータ。
前に私たちは平するどれでも統計的分析、のように私言った、
私たちはできる始めるにするいくつかの問題-解決するオフのこれデータセット
ただと視覚化。
当初は、それしません本当に見てのようにあるよどれでもクリア形にこれデータ。
私たちは知る何かの間違っている、しかし私たちはしないでください知る何。
しかしいつ私たちはズームで、
全てのある突然私たちは始めるに見るいくつかの構造。
これ見た目かわいい定期的なに自分。
私たちはズームである少し少しもっと
そして私たちは見るそれそれはで事実とても定期的。
それぞれ1つのこれら少しスパイク下、無視する大きさ、
は時限式五分ほとんどその通りからそれぞれ他の。
それすぐに懇願するの質問それから、する私たちは持っているいくつかの成分、
あるバルブ、ある流れコントローラ、あるモーター、
何かそれ作動する毎五分？
私たちは識別するそれ成分。
今私たちは持っているある本当におそらくトラブルシューティング犯人。
のトラブルシューティングプラン変化から開けるの道具そして調査する、
どれのできた取るあるカップルの時間、
に開けるの道具そして変化これ1つターゲットを絞った成分。
私たちはただ縮んだの実際の時間それ私たちは必要になれでの装置
からあるカップルの時間探しているですべて
に見る何かもしれないなれ失敗した
にあるシングル時間、得るでそこには、変化これ一部、得る戻る外。
でこれ特定の場合、それだったの失敗した成分、
私たちはだったできるに識別するそれ。
問題特定され、プラン作ったそれなしこれまで持っているに開けるの装置。
私たちはだったできるに得るそこにはとただの結論
それ私たちはだったできるに描くから視覚化。
のコース、 JMPはないただある道具のために視覚化。
それまたもっているでその芯あるとても屈強スイートの統計的分析プラットフォーム。
もし私たちは始めるに適用するそれらのにのデータ、
私たちはできる得る平もっとエキサイティングそして面白い結果。
病気ただジャンプ右の中への2番場合ここ。
でこれ場合、
だった探しているである特定の道具、どれのは働く大丈夫ほとんどのの時間、
しかしそれする持っている時々問題と築き上げる、
時々私たちは得たに描く私たちのPMである少し以前よりも私たちはするだろうのように。
私たちは欲しいに取るある見てで私たちの健康パラメーター
そして見るもしあるよどれでも異常、どれでも最適化私たちはできる作る。
のアプローチそれ私使用ここ
は該当するのために、本当に、どれでも工業用応用
それもっている定義済みオペレーティングモード。
なぜなら私たちはできる描くそれらのモード外ののデータとても簡単に
を使用してクラスタリング。
でこれ場合、私たちの軽減もっている、またはこれ特定の軽減、
もっている三つかわいい良い-定義済みオペレーティングモード
ベースのオフのこれら二入力ガス。
私使用K の意味クラスタリング。
あなたできた使用どちらでもバージョンのクラスタリングあなた好む。
しかし私走るそれ以上のデータに並べ替えるllの私たちの行、全ての私たちのポイント
の中へこれら三つオペレーティングモード。
もしあなた持っているもっとよりも三つオペレーティングモード、
明らかに、あなたできる使用もっとクラスター。
しかしそれまた取得面白い、
何もしあなたしないでください知るどうやって多くのモードあなた持っている？
多分彼らは顧客定義、
または多分あるよある疑いそれ、
"おい、できたそこにはなれいくつかのインタースティシャルモードここ？"
多分の遷移州間二のこれらオペレーティングモード。
もしあなた欲しいに調査するそれ方法、あなたできる使用反復的なクラスタリング。
私したそれ下ここ。
あなたただ走るから、私使用済み3- 10クラスター、
そしてのソフトウェア意思識別する何の最適な番号のクラスターは。
探していますでこれ、それは正しく特定された。
それ与える私たちこれらキュービッククラスタリング係数、
特定するの最適な1つ、
それ、はい、として疑われている、三つはの最適な番号のクラスター
に選別これデータの中へ。
私はない本当に心配したについてこれら州トランジション。
私は本当にもっと集中したの上の州彼ら自身。
私たちは取るそれデータ、私たちは得るある読み上げるのそれ、
そして私たちは投げるそれ上にこれ3D散らばるプロット。
私たちは取るいくつかのの私たちの道具健康パラメーター、
そして私たちは色すべてによる何集まる彼らはで。
すぐに、私たちは始めるに見るいくつかの面白い結果。
私たちは話しましたについてイオン化現在すべきなれ固体で25.5、
そして私たちは見るそれ私たちは持っているいくつかの変動性ここ。
その落とす下にそれ。
すぐに私たちは知るそれ私たちは持っているある問題。
しかし何ですかもっと面白いはそれ毎シングル1つのそれらのポイント
はグループ化されたの中へあるシングル集まる、
集まる二、どれの対応するにこれ
最低入力ガス1つ、最高入力ガス二。
今からのエンジニアリング視点、
もし私は探しているに作る最適化または私は探しているに改善する道具健康、
私すぐにできる言う、
"おい、これはのオペレーティングモードそれ私たちは必要に見てで。"
それは何私必要
で注文に始める探しているでコンクリート次ステップのために改善。
私はない探しているでの道具としてある全体。
私はすでに管理されたに集中私の検索に1つオペレーティングモード。
の最後もの私欲しいに話すについてそれから、
持っている見たで二のこれら使用ケースここは、
何はの他の利点とJMP?
なぜJMP?
私の顧客は収集する全てこれデータ。
彼らは持っている方法にビューそれ。
彼らは持っている散らばるシステムそして監視システムで場所。
彼らは持っている方法に解析するそれ。
それでなぜする私、としてあるサプライヤー/業者、
必要これプラットホームにビューそして解析するのデータ？
の答えのために自分、で少しでもで私の場合、はのクロス-プラットホーム互換性。
もし私は頼りになるの上私のお客様にチャートそして生成するデータビューのために自分、
私は今取る上彼らの時間そして彼らのリソース
にトラブルシューティングある問題それ私は責任者のために固定中。
とJMP、として長さとして彼らはできる与える自分の生データ、
私できるする全てのそれ自分自身。
ないのみはそれ解放する上彼らのソース、
それ与える自分の能力にする私の自分の調査
独立したの何でもシステム彼らはを使用してのためにデータ分析。
それしません案件もし彼らはを使用して独自の監視システムあまたはBまたはC、
またはもし彼らはを使用して彼らの自分のIoT監視システム
から彼らのコントロールエンジニア。
それしません平案件
もし彼らは持っている複数データ取得システム
から違うベンダー。
とJMP、
私できる輸入そして操作する何でもデータ彼らは与える自分
そして実行するこれら種類の分析、酸っぱいCEに依存しない、
するの調査それ私必要にするのために私のお客様サポート
と全てのツールのために視覚化そして統計的分析
それJMP提供します。
とそれ、それ見た目のようにだったかわいい多くので時間ここ。
私知るこれそうではありませんの伝統的使用場合必然的にのためにJMP
からいくつかののの皆さんそれ私は話しましたに、
しかし私希望それだった役立つのために人々。
私はそうするだろうただのようにに感謝アダムストーバー、私たちのCTO、
そしてゴードンテンディク、私たちの監督のアプリそしてテクノロジー、
のために助ける自分置く全てこれ一緒にそしてレビューするの仕事それ私は終わり。
感謝あなたのためにあなたの時間。
