Jonathan Williams, PhD, es director de análisis de datos en IQE, el principal proveedor mundial de obleas epitaxiales de semiconductores compuestos con sede en Cardiff, Gales. Bajo su dirección, el equipo de análisis de datos de la empresa utiliza JMP® a diario para la automatización de datos, el control de procesos operativos, el modelado estadístico avanzado y el desarrollo de plataformas analíticas personalizadas.
Hablé con Jonathan sobre las muchas maneras en que JMP se ha convertido en una herramienta habilitadora en la transformación analítica de IQE.
Meg: Como alguien con experiencia en ingeniería, ¿cómo llegó a adoptar las estadísticas industriales?
jonathan: Comencé mi carrera en el la industria de semiconductores en 1996 como ingeniero de procesos en una fundición de obleas de silicio y luego ascendió a Gerente de Módulos. Desde el principio quedó claro que la industria de los semiconductores utilizaba grandes cantidades de datos de múltiples fuentes, todas las cuales eran fundamentales para producir un producto confiable y estable.
Una plataforma estadística avanzada como JMP fue clave para poder gestionar y procesar un enorme volumen de información diariamente. A medida que se desarrolló mi experiencia en el análisis estadístico de datos de procesos, llegué a apreciar plenamente el poder de JMP y su lugar en las estadísticas industriales. Luego pasé a ocupar un puesto de análisis de datos en IQE en 2012 para centrarme en este aspecto de la fabricación de semiconductores.
Veo mi papel en IQE como transformar datos en información; información que nos permite controlar nuestras herramientas de procesamiento, aumentar nuestro rendimiento y rendimiento y producir un producto de calidad que cumpla con los requisitos de nuestros clientes.
Meg: No todos los expertos en el campo están dispuestos a adoptar métodos estadísticos directamente; de hecho, a veces escuchamos a los ingenieros expresar su preocupación acerca de que la experiencia estadística suplante la intuición profesional. ¿Cuál es su perspectiva sobre lograr el equilibrio adecuado entre experiencia en el dominio y análisis en una empresa como IQE?
jonathan: En IQE tenemos la suerte de contar con ingenieros muy experimentados y conocedores que han adquirido una considerable comprensión de los procesos a lo largo de muchos años. Sin embargo, el personal cambia con el tiempo y se pueden perder conocimientos. Al formalizar nuestro análisis de datos, mecanismos de control de procesos y plataformas a través de JMP, garantizamos una continuidad y coherencia del enfoque en toda la organización, donde todos utilizan las mismas herramientas para manipular los datos de la misma manera. Esto proporciona estabilidad a nuestros conjuntos de herramientas y a nuestro producto.
Dicho esto, las estadísticas no pueden reemplazar completamente el conocimiento de la ingeniería sobre las interacciones de los procesos. Para descubrir y modelar interacciones entre los numerosos parámetros del proceso, el conocimiento de ingeniería de las interacciones probables suele ser esencial para reducir el rango de parámetros, y se necesita una comprensión del espacio viable del dominio del proceso para definir los rincones sensibles de un DOE.
Siempre será necesario un equilibrio entre la intuición/conocimiento profesional y las estadísticas puras, pero JMP le permite probar, cuantificar y refinar interacciones que de otro modo sólo se "creerían" como verdaderas.
Meg: Cuénteme dónde se encuentra IQE como organización en este momento en lo que respecta a la habilitación de análisis. ¿Cómo ha evolucionado el papel de la analítica en los últimos años?
jonathan: El uso de JMP en IQE ha evolucionado enormemente en los últimos 10 años. Desde su funcionalidad principal de extracción y análisis de datos por parte de un puñado de usuarios clave, JMP se ha convertido en la herramienta analítica estandarizada para todos los usuarios en múltiples áreas de la compañia. Su capacidad para importar datos de una amplia variedad de fuentes, ya sea interactivamente o mediante secuencias de comandos, ha permitido a usuarios de todos los niveles recopilar, procesar y reportar rápidamente información que de otro modo habría tomado muchas horas compilar. Las potentes capacidades gráficas de JMP permiten una presentación clara y convincente de conjuntos de datos complejos, lo que permite tomar decisiones basadas en datos, lo que lleva a una resolución rápida de problemas, ciclos de aprendizaje más rápidos y un mejor control de procesos.
En los últimos años, el equipo de análisis de datos de IQE ha desarrollado una gama de plataformas de generación de informes y utilidades de manipulación de datos utilizando complementos JMP y JMP Scripting Language, JSL. Esto nos permite controlar las metodologías de análisis para garantizar la estandarización y la reproducibilidad en las distintas plataformas y conjuntos de herramientas. La biblioteca centralizada de informes programados permite a los usuarios generar informes completos en tiempo real con niveles de detalle configurables, admitiendo un alto nivel en el sitio para la alta dirección o análisis detallados a nivel de sitio o oblea para el personal operativo.
Estas mejoras en nuestros procesos analíticos están impulsadas por el deseo de IQE de proporcionar productos de clase mundial a nuestros clientes con el mejor rendimiento, estabilidad y caracterización detallada de su clase. Trabajamos estrechamente con nuestros proveedores y clientes para asegurar conjuntos de datos completos de extremo a extremo, con datos analíticos y de metrología detallados de nuestros proveedores ascendentes, alimentando nuestro control de procesos internos y datos de caracterización de productos terminados y luego retroalimentación de los datos de caracterización de dispositivos de nuestra cadena descendente. clientes.
En la industria de los semiconductores, podemos tener decenas de miles de puntos de datos por parámetro por artículo de producto. Esto puede resultar en bases de datos relacionales muy grandes para consultar y JMP ha demostrado ser ideal para este propósito, permitiéndonos escalar nuestra operación sin reducir nuestra velocidad y eficiencia. Una vez que el poder de los informes analíticos a través de JMP quedó claro, fue rápidamente respaldado por la alta dirección de IQE y hemos tenido una participación positiva de los usuarios en todos los niveles de toda la empresa.
Meg: Entiendo que antes de una implementación más generalizada de JMP en IQE, la mayoría de sus colegas usaban Excel, entre otras cosas. ¿Cuáles fueron algunas de las principales deficiencias de los sistemas existentes que impulsaron el cambio a JMP?
jonathan: Antes de la implementación de JMP en IQE, el análisis de datos era lento y consumía mucho tiempo.
Los datos completos de nuestras bases de datos relacionales debían extraerse en pequeñas cantidades a través de nuestro MES, a menudo copiando y pegando manualmente pequeños paquetes de fragmentos de datos a la vez. Esto significaba que los conjuntos de datos eran inherentemente de pequeña escala y que las señales sutiles en los datos, o el "panorama general", podían pasarse por alto fácilmente sin dedicar mucho tiempo a recopilar y luego analizar los datos disponibles.
En cambio, JMP puede extraer rápidamente grandes cantidades de datos específicos de múltiples conjuntos de datos a través de múltiples rutas. Las plataformas de análisis gráfico y estadístico proporcionan una interpretación rápida de los datos y Graph Builder y las plataformas de modelado aceleran la extracción de datos para determinar las correlaciones.
Excel tiene muchas virtudes, pero al consultar bases de datos grandes y complejas, no proporciona la rápida flexibilidad de creación de gráficos que ofrece JMP a través de varias plataformas de gráficos. Además, Excel no admite el diseño de experimentos (DOE) ni deriva modelos estadísticos avanzados sin conocimientos avanzados de programación. Una vez que nuestros usuarios se familiarizaron con las capacidades y la facilidad de uso de JMP, migraron rápidamente de Excel a JMP para la mayoría de sus necesidades analíticas.
Meg: ¿Cuáles fueron los principales impulsores de la decisión de adoptar JMP de manera más amplia?
jonathan: La velocidad, flexibilidad y potencia de JMP han permitido a IQE escalar su operación sin los recursos adicionales que de otro modo habrían sido necesarios. Podemos procesar, analizar e informar conjuntos de datos cada vez más grandes, desde más herramientas, para más clientes y más rápidamente. Sin JMP, esto habría requerido un apoyo adicional significativo.
Las plataformas de informes que hemos creado en JMP han permitido a los usuarios ejecutar informes personalizados en tiempo real bajo demanda, respaldando los requisitos operativos de toda la empresa. Como tal, contamos con personal de todos los niveles que hace uso de las capacidades de JMP.
Meg: ¿Qué impacto empresarial está teniendo JMP desde una perspectiva de cambio cultural? ¿Ha ayudado a que los análisis sean más accesibles?
jonathan: En resumen, JMP nos ha permitido tomar decisiones basadas en datos en toda la empresa. Somos capaces de manipular conjuntos de datos requeridos del tamaño y contenido necesarios de forma rápida y sencilla para proporcionar un análisis gráfico claro. Los informes se producen bajo demanda y presentan información de forma clara y concisa, lo que facilita las decisiones basadas en hechos. Los problemas se resuelven rápidamente con una dirección clara de JMP, lo que reduce el tiempo de inactividad y mejora la calidad del cliente. La accesibilidad total a nuestras extensas bases de datos y análisis en JMP nos ha permitido proporcionar una ruta de desarrollo para productos futuros, permitiéndonos modelar interacciones y dependencias, dirigiendo la innovación y el desarrollo de productos futuros.
Meg: ¿Qué impacto empresarial está teniendo JMP desde una perspectiva técnica?
jonathan: La velocidad y la repetibilidad son dos de los grandes beneficios que JMP aporta a IQE:
Agilidad desde la accesibilidad a nuestros datos, cuando lo requieramos, adaptado al problema que nos ocupa; rapidez en el análisis e interpretación de los datos; velocidad de presentación de datos, lo que permite tomar decisiones operativas rápidas.
Repetibilidad de nuestras utilidades de manipulación de datos escritas en JMP; repetibilidad de los análisis, aportando consistencia y estabilidad a nuestros procesos y producto.
Repetibilidad para la automatización de análisis e informes periódicos. Contamos con una gran cantidad de informes periódicos que cubren varios períodos de tiempo que pueden requerirse diariamente, semanalmente, mensualmente o más; Algunos de estos informes son internos pero muchos son externos. Los análisis y los informes deben producirse a tiempo, de forma regular y coherente. Los scripts JMP permiten la automatización completa de estos procesos, muchos de los cuales de otro modo no podrían producirse a la escala requerida en el tiempo disponible.
Meg: ¿Cuáles son algunos de los mayores desafíos que enfrenta como defensor de la habilitación de análisis?
jonathan: Históricamente, el mayor desafío para la habilitación de análisis es que la gente piense demasiado en pequeño. Antes de JMP, tenían que trabajar duro para obtener, analizar y presentar datos que no fueran conjuntos de datos muy limitados. Como tales, solicitarían múltiples iteraciones de análisis fragmentados que se expandirían gradualmente y cambiarían de énfasis a medida que las señales se hicieran evidentes.
El poder de la minería de datos en JMP es ideal para trabajar con conjuntos de datos más grandes y estadísticamente significativos. Con el tiempo, hemos logrado capacitar a los usuarios para que comprendan mejor las capacidades analíticas de JMP, por lo que ahora tienden a preguntar por el mundo, pero todavía parecen complacidos cuando lo obtienen.
Meg: ¿Cuáles fueron las lecciones más importantes que aprendió al atravesar el proceso de promover la transformación analítica?
jonathan: Es importante contar con la participación de la alta dirección a la hora de introducir un cambio cultural como el análisis de JMP. Un defensor de JMP entre la alta dirección garantizará que JMP obtenga la visibilidad de alto nivel que garantizará el compromiso de toda la fuerza laboral.
En segundo lugar, JMP es tan potente que puede producir análisis muy técnicos o presentaciones gráficas muy detalladas. Recuerde que a veces gran parte de su audiencia no serán estadísticos. Puede que valga la pena producir una presentación ligeramente simplificada para una toma de decisiones clara, con diapositivas de respaldo para la información altamente técnica.
Intente animar a los usuarios a utilizar toda la potencia y escala de JMP. Para los usuarios que anteriormente han tenido acceso limitado a conjuntos de datos, existe una tendencia a realizar pequeñas solicitudes, a menudo ocultando señales de datos, lo que dificulta la interpretación de los datos.
La automatización de tareas repetitivas siempre es bien recibida. Intente identificar tareas frecuentes y repetitivas que JMP pueda realizar para los usuarios. Esto impulsará su transformación analítica en múltiples puntos de toda la empresa, en lugar de depender únicamente del equipo de alta dirección para impulsar el cambio de arriba hacia abajo.
Meg: ¿Hay algo que te entusiasme especialmente hacer con JMP en el futuro?
jonathan: Recientemente hemos adquirido JMPPro y las capacidades de modelado avanzadas son nuestro principal enfoque en este momento. Tenemos una serie de modelos estadísticos derivados en JMP estándar y los hemos estado regenerando en JMP Pro para verificar, refinar y validar los modelos existentes. También hemos estado explorando las diferentes plataformas de modelado dentro de JMP Pro para identificar más dependencias y correlaciones dentro de nuestros complejos conjuntos de datos. Se han modelado varias interacciones y actualmente estamos revisando con miras a implementarlas en nuestros procesos de control.
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