Jonathan Williams 博士は、ウェールズのカーディフに本拠を置く化合物半導体エピタキシャル ウェーハの世界的大手サプライヤーである IQE のデータ分析マネージャーです。 彼の指揮の下、同社のデータ分析チームは、データ自動化、運用プロセス制御、高度な統計モデリング、オーダーメイドの分析プラットフォームの開発に JMP® を日常的に使用しています。
私は Jonathan と、JMP が IQE の分析変革を実現するツールとなったさまざまな方法について話しました。
メグ: エンジニアリングのバックグラウンドを持つあなたは、どのようにして産業統計を採用するようになったのですか?
ジョナサン:私がキャリアをスタートしたのは、半導体産業1996 年にシリコン ウェーハ ファウンドリのプロセス エンジニアとして入社し、その後モジュール マネージャーに昇進しました。 半導体業界が複数のソースからの非常に大量のデータを使用していることは当初から明らかであり、それらのデータはすべて信頼性が高く安定した製品を製造するために重要です。
などの高度な統計プラットフォームJMPは、毎日膨大な量の情報を管理および処理できるかどうかの鍵でした。 プロセスデータの統計分析の経験が進むにつれ、JMP の威力と工業統計における JMP の位置を十分に理解するようになりました。 その後、2012 年に IQE でデータ分析の役割に移り、半導体製造のこの側面に焦点を当てました。
IQE での私の役割は、データを情報に変換することだと考えています。これらの情報により、加工ツールを制御し、歩留まりとパフォーマンスを向上させ、顧客の要件を満たす高品質の製品を生産することができます。
メグ: すべての分野の専門家が統計手法を完全に採用することに熱心なわけではありません。実際、統計の専門知識が専門家の直感に取って代わることについてエンジニアが懸念を表明しているのを時々聞きます。 IQE のような企業において、ドメインの専門知識と分析の間の適切なバランスを達成することについて、どのような見通しを持っていますか?
ジョナサン:幸運なことに、IQE には、長年にわたってプロセスの理解を十分に深めてきた、経験豊富で知識豊富なエンジニアがいます。 ただし、時間の経過とともに担当者が変更され、知識が失われる可能性があります。 JMP を通じてデータ分析、プロセス制御メカニズム、プラットフォームを形式化することで、全員が同じツールを使用して同じ方法でデータを操作することで、組織全体にわたるアプローチの継続性と一貫性を確保します。 これにより、ツールセットと製品に安定性がもたらされます。
そうは言っても、統計はプロセスの相互作用に関するエンジニアリングの洞察を完全に置き換えることはできません。 多くのプロセスパラメータ間の相互作用を発見してモデル化するには、パラメータの範囲を絞り込むために、可能性のある相互作用に関する工学知識が不可欠であることが多く、DOE の適切なコーナーを定義するには、実行可能なプロセスドメイン空間の理解が必要です。
専門的な直感/洞察と純粋な統計の間には常にバランスが必要ですが、JMP を使用すると、そうでなければ真実であると「信じられる」だけの相互作用を証明、定量化、洗練することができます。
メグ: 分析の有効化に関して、組織としての IQE が現在どのような状況にあるのか教えてください。 過去数年間で分析の役割はどのように進化しましたか?
ジョナサン: IQE 全体での JMP の使用は、過去 10 年間で大きく進化しました。 JMP は、少数の主要ユーザーによるデータ マイニングと分析という中核機能から、複数の分野にわたるすべてのユーザー向けの標準化された分析ツール会社の。 対話形式またはスクリプト形式で、さまざまなソースからデータをインポートできる機能により、あらゆる能力を持つユーザーが、他の方法では編集に何時間もかかっていたであろう情報を迅速に照合、処理、レポートできるようになりました。 JMP の強力なグラフ機能により、複雑なデータセットを明確で説得力のある表現が可能になり、データに基づいた意思決定が可能になり、問題の迅速な解決、学習サイクルの短縮、およびプロセス制御の向上につながります。
近年、IQE のデータ分析チームは、JMP アドインと JMP スクリプト言語 JSL を使用して、さまざまなレポート プラットフォームとデータ操作ユーティリティを開発しました。 これにより、分析方法を制御して、さまざまなプラットフォームやツールセット全体での標準化と再現性を確保できるようになります。 スクリプト化されたレポートの一元化されたライブラリにより、ユーザーは設定可能な詳細レベルを備えたリアルタイムの包括的なレポートを生成でき、上級管理者向けの高レベルの現場管理や運用スタッフ向けの詳細なウエハまたはサイトレベルの分析をサポートします。
当社の分析プロセスにおけるこれらの改善は、クラス最高の性能、安定性、詳細な特性評価を備えた世界クラスの製品をお客様に提供したいという IQE の願望によって推進されています。 当社はサプライヤーおよび顧客と緊密に連携して、上流サプライヤーからの詳細な分析データと計測データを使用して、内部プロセス制御と最終製品の特性評価データにフィードし、下流からのデバイス特性評価データからフィードバックする、完全なエンドツーエンドのデータセットを確保します。顧客。
半導体業界では、製品アイテムごとのパラメータごとに数万のデータ ポイントを持つことができます。 これにより、クエリするリレーショナル データベースが非常に大きくなる可能性がありますが、JMP はこの目的に最適であることが証明されており、速度と効率を低下させることなく運用を拡張できるようになります。 JMP を介した分析レポートの威力が明らかになると、IQE 上級経営陣によって急速に支持されるようになり、社内のあらゆるレベルのユーザーから積極的な関与を得ています。
Meg: IQE での JMP の導入がさらに普及する前は、同僚のほとんどが Excel などを使用していたと聞きます。 JMP への切り替えを促した既存システムの主な欠点は何ですか?
ジョナサン: IQE 全体に JMP を展開する前は、データ分析には時間がかかり、時間がかかりました。
リレーショナル データベース内の包括的なデータは、MES を通じて少量ずつ抽出する必要があり、多くの場合、一度にデータ チャンクの小さなパケットを手動でコピー アンド ペーストする必要がありました。 これは、データセットが本質的に小規模であり、データ内の微妙な信号、つまり「全体像」が、最初に利用可能なデータを照合して分析するのに十分な時間を費やさなければ、簡単に見逃されてしまう可能性があることを意味しました。
代わりに、JMP は、複数のルートを介して複数のデータセットから大量の対象データを迅速に取得できます。 グラフィカルおよび統計分析プラットフォームは、データの迅速な解釈を提供し、相関関係を判断するためのデータ マイニングは、グラフ ビルダーとモデリング プラットフォームによって迅速に行われます。
Excel には多くの利点がありますが、大規模で複雑なデータベースをクエリする場合、JMP がさまざまなグラフ作成プラットフォームを介して行うような迅速な柔軟性は提供されません。 さらに、Excel は、高度なプログラミング スキルがなければ、実験計画法 (DOE) をサポートしたり、高度な統計モデルを導出したりすることはできません。 当社のユーザーは、JMP の機能と使いやすさに慣れると、ほとんどの分析ニーズに対して Excel から JMP に急速に移行しました。
メグ: JMP をより広く採用するという決定の背後にある主な要因は何ですか?
ジョナサン: JMP のスピード、柔軟性、パワーにより、IQE は本来必要だった追加のリソースを必要とせずに運用を拡張できるようになりました。 私たちは、より多くのツールを使用して、より多くの顧客のために、より多くのより大規模なデータセットをより迅速に処理、分析、レポートすることができます。 JMP がなければ、これには大幅な追加サポートが必要になったでしょう。
JMP に構築されたレポート プラットフォームにより、ユーザーはオンデマンドでカスタム リアルタイム レポートを実行できるようになり、会社全体の運用要件がサポートされます。 そのため、当社には JMP の機能を活用するあらゆるレベルのスタッフがいます。
メグ: 文化変革の観点から、JMP はビジネスにどのような影響を与えていますか? それは分析をよりアクセスしやすくするのに役立ちましたか?
ジョナサン:つまり、JMP のおかげで、全社的にデータに基づいた意思決定ができるようになりました。 必要なサイズとコンテンツの必要なデータセットを迅速かつ簡単に操作して、明確なグラフィカル分析を提供できます。 レポートはオンデマンドで作成され、情報が明確かつ簡潔に表示され、事実に基づいた意思決定が容易になります。 JMP からの明確な指示により問題は迅速に解決され、ダウンタイムが削減され、顧客の品質が向上します。 JMP の広範なデータベースと分析に完全にアクセスできるため、将来の製品の開発ルートを提供できるようになり、相互作用と依存関係をモデル化し、将来のイノベーションと製品開発を方向付けることができます。
メグ: 技術的な観点から、JMP はビジネスにどのような影響を与えていますか?
ジョナサン: JMP が IQE にもたらす大きな利点の 2 つは、速度と再現性です。
当面の問題に合わせて、必要に応じてデータにアクセスできるまでのスピード。データの分析と解釈のスピード。データのレポート速度が向上するため、迅速な運用上の意思決定が可能になります。
JMP で書かれたデータ操作ユーティリティによる再現性。分析の再現性により、プロセスと製品の一貫性と安定性が実現します。
定期的な分析とレポートの自動化のための再現性。 当社では、日次、週次、月次、またはそれ以上の期間を必要とするさまざまな期間をカバーする多数の定期レポートを用意しています。これらのレポートの一部は内部のものですが、多くは外部のものです。 分析とレポートは、定期的かつ一貫して時間どおりに作成する必要があります。 JMP スクリプトを使用すると、これらのプロセスの完全な自動化が可能になりますが、その多くは、他の方法では時間内に必要な規模で作成できませんでした。
メグ: 分析イネーブルメントの提唱者として直面する最大の課題は何ですか?
ジョナサン:歴史的に見て、分析の実現における最大の課題は、人々があまりにも小さく考えてしまうということです。 JMP が登場する前は、非常に限られたデータセット以外のデータを取得、分析、提示するには多大な努力が必要でした。 そのため、信号が明らかになるにつれて段階的に拡大し、重点を移す部分的な分析を複数回繰り返すことを要求することになります。
JMP のデータ マイニングの能力は、より大規模で統計的に重要なデータセットを扱うのに最適です。 時間が経つにつれて、私たちはユーザーが JMP の分析機能をより完全に理解できるように指導することに成功しました。そのため、ユーザーは世界を求める傾向がありますが、それでもそれを手に入れると適切に満足しているように見えます。
メグ: アナリティクスの変革を提唱するプロセスを通じて学んだ最も重要な教訓は何ですか?
ジョナサン: JMP 分析のような文化的変化を導入する場合は、上級管理職に同意してもらうことが重要です。 上級管理職の中に JMP 擁護者がいると、JMP が高レベルで可視化され、従業員全体の関与が確保されます。
第二に、JMP は非常に強力なので、非常に技術的な分析や非常に詳細なグラフィック表示を生成できます。 場合によっては、聴衆の多くが統計学者ではないことを覚えておいてください。 明確な意思決定のために、高度な技術情報のバックアップ スライドを備えた、少し簡略化したプレゼンテーションを作成する価値があるかもしれません。
JMP の能力とスケールを最大限に活用するようユーザーを奨励してください。 これまでデータセットへのアクセスが制限されていたユーザーは、小さなリクエストを行う傾向があり、多くの場合データ信号が隠蔽され、データの解釈が困難になります。
反復的なタスクの自動化は常に好評です。 JMP がユーザーに代わって処理できる、頻繁に繰り返されるタスクを特定してみてください。 これにより、トップダウンで変化を推進する上級管理チームだけに依存するのではなく、会社全体の複数のポイントで分析変革の種を蒔くことができます。
メグ: 将来的に JMP を使ってやりたいと思っていることはありますか?
ジョナサン:私たちが最近取得したのは、 JMPプロ現時点では、高度なモデリング機能が私たちの主な焦点です。 標準 JMP で派生した多数の統計モデルがあり、これらを JMP Pro で再生成して、既存のモデルを検証、改良、検証しています。 また、複雑なデータセット内のさらなる依存関係や相関関係を特定するために、JMP Pro 内のさまざまなモデリング プラットフォームを調査してきました。 いくつかのインタラクションがモデル化されており、制御プロセスに実装することを目的として現在検討中です。
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