Jonathan Williams 박사는 웨일스 카디프에 본사를 둔 화합물 반도체 에피택셜 웨이퍼의 선도적인 글로벌 공급업체인 IQE의 데이터 분석 관리자입니다. 그의 지휘 하에 회사의 데이터 분석 팀은 데이터 자동화, 운영 프로세스 제어, 고급 통계 모델링 및 맞춤형 분석 플랫폼 개발을 위해 매일 JMP®를 사용합니다.
저는 JMP가 IQE의 분석 혁신을 지원하는 도구가 된 다양한 방법에 대해 Jonathan과 이야기를 나눴습니다.
메그: 엔지니어링 배경을 가진 사람으로서 어떻게 산업 통계를 받아들이게 되었나요?
홍옥: 나는 경력을 다음 분야에서 시작했습니다. 반도체 산업 1996년에 실리콘 웨이퍼 파운드리에서 프로세스 엔지니어로 근무했으며 나중에 모듈 관리자로 발전했습니다. 처음부터 반도체 산업은 신뢰할 수 있고 안정적인 제품을 생산하는 데 매우 중요한 여러 소스의 매우 많은 양의 데이터를 사용한다는 것이 분명했습니다.
다음과 같은 고급 통계 플랫폼 JMP 매일 엄청난 양의 정보를 관리하고 처리할 수 있는 능력이 핵심이었습니다. 프로세스 데이터의 통계 분석 경험이 쌓이면서 저는 JMP의 힘과 산업 통계에서의 JMP의 위치를 충분히 이해하게 되었습니다. 그 후 저는 2012년에 IQE에서 데이터 분석 역할을 맡아 반도체 제조의 이러한 측면에 집중했습니다.
저는 IQE에서 제 역할이 데이터를 정보로 변환하는 것이라고 생각합니다. 처리 도구를 제어하고 수율과 성능을 높이며 고객의 요구 사항을 충족하는 고품질 제품을 생산할 수 있는 정보입니다.
메그: 모든 분야 전문가가 통계 방법을 완전히 채택하는 데 열중하는 것은 아닙니다. 실제로 엔지니어들이 통계 전문 지식이 전문적 직관을 대체하는 것에 대해 우려하는 목소리를 듣는 경우도 있습니다. IQE와 같은 회사에서 도메인 전문 지식과 분석 간의 적절한 균형을 달성하는 것에 대한 귀하의 관점은 무엇입니까?
홍옥: IQE에는 수년에 걸쳐 상당한 프로세스 이해를 쌓아온 경험이 풍부하고 지식이 풍부한 엔지니어가 있다는 것이 행운입니다. 그러나 시간이 지남에 따라 인력이 변경되고 지식이 손실될 수 있습니다. JMP를 통해 데이터 분석, 프로세스 제어 메커니즘 및 플랫폼을 공식화함으로써 모든 사람이 동일한 도구를 사용하여 동일한 방식으로 데이터를 조작함으로써 조직 전체에서 접근 방식의 연속성과 일관성을 보장합니다. 이는 우리의 도구 세트와 제품에 안정성을 제공합니다.
즉, 통계는 프로세스 상호 작용에 대한 엔지니어링 통찰력을 완전히 대체할 수 없습니다. 많은 프로세스 매개변수 간의 상호 작용을 발견하고 모델링하려면 매개변수 범위를 좁히는 데 가능한 상호 작용에 대한 엔지니어링 지식이 필수적이며, DOE의 합리적인 모서리를 정의하려면 실행 가능한 프로세스 도메인 공간에 대한 이해가 필요합니다.
전문적인 직관/통찰력과 순수한 통계 사이에는 항상 균형이 필요하지만, JMP를 사용하면 사실이라고만 '믿어지는' 상호 작용을 증명하고 정량화하고 개선할 수 있습니다.
메그: 분석 활성화와 관련하여 조직으로서 IQE가 현재 어디에 있는지 알려주세요. 지난 몇 년간 분석의 역할은 어떻게 발전해 왔나요?
홍옥: IQE 전반에 걸쳐 JMP의 사용은 지난 10년 동안 엄청나게 발전했습니다. 소수의 주요 사용자에 의한 데이터 마이닝 및 분석이라는 핵심 기능을 바탕으로 JMP는 여러 영역의 모든 사용자를 위한 표준화된 분석 도구 회사의. 대화형으로든 스크립트로든 다양한 소스에서 데이터를 가져올 수 있는 기능을 통해 모든 능력을 갖춘 사용자는 컴파일하는 데 많은 시간이 걸렸을 정보를 신속하게 대조, 처리 및 보고할 수 있습니다. JMP의 강력한 그래프 기능을 사용하면 복잡한 데이터 세트를 명확하고 설득력 있게 표현하여 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 있으므로 문제를 신속하게 해결하고 학습 주기를 단축하며 프로세스 제어를 개선할 수 있습니다.
최근 몇 년 동안 IQE의 데이터 분석 팀은 JMP 추가 기능과 JMP 스크립팅 언어(JSL)를 사용하여 다양한 보고 플랫폼과 데이터 조작 유틸리티를 개발했습니다. 이를 통해 분석 방법론을 제어하여 다양한 플랫폼과 도구 세트에서 표준화와 재현성을 보장할 수 있습니다. 스크립트 보고서의 중앙 집중식 라이브러리를 통해 사용자는 구성 가능한 세부 수준으로 실시간 종합 보고서를 생성할 수 있으며, 고위 경영진을 위한 높은 수준의 현장 점검이나 운영 직원을 위한 상세한 웨이퍼 또는 현장 수준 분석을 지원합니다.
분석 프로세스의 이러한 개선은 동급 최고의 성능, 안정성 및 상세한 특성 분석을 갖춘 세계적 수준의 제품을 고객에게 제공하려는 IQE의 열망에 의해 주도됩니다. 우리는 공급업체 및 고객과 긴밀히 협력하여 업스트림 공급업체의 상세한 분석 및 계측 데이터를 사용하여 내부 프로세스 제어 및 완제품 특성화 데이터를 입력한 다음 다운스트림의 장치 특성화 데이터 피드백을 통해 전체 엔드투엔드 데이터세트를 확보합니다. 고객.
반도체 산업에서는 제품 항목당 매개변수당 수만 개의 데이터 포인트를 가질 수 있습니다. 이로 인해 쿼리할 관계형 데이터베이스가 매우 커질 수 있으며 JMP는 이러한 목적에 이상적인 것으로 입증되어 속도와 효율성을 저하시키지 않고 작업을 확장할 수 있습니다. JMP를 통한 분석 보고의 힘이 분명해지자 IQE 고위 경영진은 이를 빠르게 승인했으며 회사 전체의 모든 직급에 있는 사용자로부터 긍정적인 참여를 얻었습니다.
메그: IQE에서 JMP를 보다 광범위하게 구현하기 전에는 대부분의 동료가 Excel을 사용하고 있었던 것으로 알고 있습니다. JMP로 전환하게 된 기존 시스템의 주요 단점은 무엇이었습니까?
홍옥: IQE 전반에 걸쳐 JMP를 출시하기 전에는 데이터 분석이 느리고 시간이 많이 걸렸습니다.
관계형 데이터베이스의 포괄적인 데이터는 MES를 통해 소량으로 추출되어야 했으며, 종종 한 번에 작은 데이터 청크 패킷을 수동으로 복사하고 붙여넣기도 했습니다. 이는 데이터 세트가 본질적으로 소규모이고 데이터의 미묘한 신호이거나 "더 큰 그림"이 사용 가능한 데이터를 먼저 대조하고 분석하는 데 상당한 시간을 소비하지 않으면 쉽게 놓칠 수 있음을 의미합니다.
대신 JMP는 여러 경로를 통해 여러 데이터 세트에서 대량의 목표 데이터를 신속하게 가져올 수 있습니다. 그래픽 및 통계 분석 플랫폼은 데이터의 신속한 해석을 제공하며 그래프 빌더 및 모델링 플랫폼을 통해 상관관계를 신속하게 파악하기 위한 데이터 마이닝을 제공합니다.
Excel에는 많은 장점이 있지만 대규모의 복잡한 데이터베이스를 쿼리할 때는 JMP가 다양한 그래프 플랫폼을 통해 수행하는 그래프의 빠른 유연성을 제공하지 않습니다. 또한 Excel은 고급 프로그래밍 기술 없이는 DOE(실험 계획법)를 지원하거나 고급 통계 모델을 파생하지 않습니다. 사용자들은 JMP의 기능과 사용 편의성에 익숙해지자 대부분의 분석 요구 사항을 Excel에서 JMP로 빠르게 전환했습니다.
메그: JMP를 더 널리 채택하기로 결정한 주요 동인은 무엇이었나요?
홍옥: JMP의 속도, 유연성 및 성능 덕분에 IQE는 그렇지 않았다면 필요했을 추가 리소스 없이 작업을 확장할 수 있었습니다. 우리는 더 많은 도구를 사용하여 더 많은 고객을 위해 더 많은 규모의 데이터 세트를 더 빠르게 처리, 분석 및 보고할 수 있습니다. JMP가 없었다면 상당한 추가 지원이 필요했을 것입니다.
JMP에 구축된 보고 플랫폼을 통해 사용자는 필요에 따라 맞춤형 실시간 보고서를 실행할 수 있어 회사 전체의 운영 요구 사항을 지원할 수 있습니다. 따라서 우리는 JMP의 기능을 활용하는 모든 수준의 직원을 보유하고 있습니다.
메그: 문화 변화의 관점에서 JMP는 비즈니스에 어떤 영향을 미치나요? 분석에 대한 접근성을 높이는 데 도움이 되었습니까?
홍옥: 간단히 말해서, JMP를 통해 회사 전체에서 데이터에 기반한 결정을 내릴 수 있었습니다. 우리는 명확한 그래픽 분석을 제공하기 위해 필요한 크기와 내용의 필수 데이터 세트를 빠르고 쉽게 조작할 수 있습니다. 보고서는 주문형으로 작성되어 정보를 명확하고 간결하게 제시하므로 사실에 기반한 결정을 내릴 수 있습니다. JMP의 명확한 지시에 따라 문제가 신속하게 해결되어 가동 중지 시간이 줄어들고 고객 품질이 향상됩니다. JMP의 광범위한 데이터베이스와 분석에 대한 완벽한 접근성을 통해 우리는 미래 제품에 대한 개발 경로를 제공하고 상호 작용 및 종속성을 모델링하고 미래 혁신과 제품 개발을 주도할 수 있었습니다.
메그: 기술적인 관점에서 JMP가 비즈니스에 어떤 영향을 미치나요?
홍옥: 속도와 반복성은 JMP가 IQE에 제공하는 두 가지 큰 이점입니다.
당면한 문제에 맞춰 필요할 때 데이터에 대한 접근성을 높이는 속도를 높입니다. 데이터 분석 및 해석 속도; 데이터 보고 속도가 빨라져 신속한 운영 결정이 가능해집니다.
JMP로 작성된 데이터 조작 유틸리티의 반복성 분석의 반복성을 통해 프로세스와 제품의 일관성과 안정성을 제공합니다.
정기적인 분석 및 보고서 자동화를 위한 반복성. 우리는 매일, 매주, 매월 또는 그 이상 필요할 수 있는 다양한 기간을 포괄하는 수많은 정기 보고서를 보유하고 있습니다. 이러한 보고서 중 일부는 내부용이지만 대부분은 외부용입니다. 분석 및 보고서는 적시에 정기적으로 일관되게 작성되어야 합니다. JMP 스크립팅을 사용하면 이러한 프로세스를 완전히 자동화할 수 있으며, 그 중 많은 프로세스는 다른 방법으로는 주어진 시간 내에 필요한 규모로 생산할 수 없습니다.
Meg: 분석 지원 옹호자로서 직면한 가장 큰 과제는 무엇입니까?
홍옥: 역사적으로 분석 구현의 가장 큰 과제는 사람들이 너무 작게 생각한다는 것입니다. JMP 이전에는 매우 제한된 데이터 세트가 아닌 다른 모든 데이터를 얻고, 분석하고, 제시하기 위해 열심히 노력해야 했습니다. 따라서 그들은 신호가 분명해짐에 따라 점차적으로 강조점을 확대하고 이동하는 단편적인 분석의 여러 반복을 요구했습니다.
JMP의 데이터 마이닝 기능은 더 크고 통계적으로 중요한 데이터 세트를 작업하는 데 이상적으로 적합합니다. 시간이 지남에 따라 우리는 사용자가 JMP의 분석 기능을 더 완전히 이해할 수 있도록 코칭하는 데 성공했습니다. 이제 사용자는 세상에 무엇을 요구하는 경향이 있지만, 그것을 얻었을 때 여전히 적절하게 기뻐하는 모습을 보입니다.
메그: 분석 혁신을 옹호하는 과정을 거치면서 배운 가장 중요한 교훈은 무엇이었나요?
홍옥: JMP 분석과 같은 문화적 변화를 도입할 때는 고위 경영진의 동의를 받는 것이 중요합니다. 고위 경영진 중 JMP 챔피언은 JMP가 직원 전체의 참여를 보장하는 높은 수준의 가시성을 확보하도록 보장합니다.
둘째, JMP는 매우 강력하여 매우 기술적 분석이나 매우 상세한 그래픽 표시를 생성할 수 있습니다. 때로는 청중 중 상당수가 통계학자가 아닐 수도 있다는 점을 기억하십시오. 명확한 의사 결정을 위해 고도로 기술적인 정보를 위한 백업 슬라이드를 포함하여 약간 단순화된 프레젠테이션을 제작하는 것이 좋습니다.
사용자가 JMP의 모든 기능과 규모를 최대한 활용하도록 권장하십시오. 이전에 데이터 세트에 대한 액세스가 제한되었던 사용자의 경우 작은 요청을 하는 경향이 있으며 종종 데이터 신호를 숨겨 데이터 해석을 어렵게 만듭니다.
반복적인 작업의 자동화는 항상 호평을 받습니다. JMP가 사용자를 위해 처리할 수 있는 반복적이고 빈번한 작업을 찾아보십시오. 이는 고위 경영진에만 의존하여 하향식 변화를 주도하는 것이 아니라 회사 전체의 여러 지점에서 분석 혁신을 촉발할 것입니다.
메그: 앞으로 JMP를 사용하면서 특별히 기대되는 것이 있나요?
홍옥: 우리는 최근에 인수했습니다 JMP 프로 현재 우리는 고급 모델링 기능에 중점을 두고 있습니다. 우리는 표준 JMP에서 파생된 여러 통계 모델을 보유하고 있으며 이를 JMP Pro에서 다시 생성하여 기존 모델을 확인, 개선 및 검증해 왔습니다. 또한 우리는 복잡한 데이터세트 내에서 추가 종속성과 상관 관계를 식별하기 위해 JMP Pro 내의 다양한 모델링 플랫폼을 탐색해 왔습니다. 여러 상호 작용이 모델링되었으며 현재 이를 제어 프로세스에 구현하기 위한 관점에서 검토 중입니다.
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