Jonathan Williams 博士是 IQE 的數據分析經理，IQE 是全球領先的化合物半導體半導體供應商，總部位於威爾斯卡迪夫。 在他的指導下，公司的資料分析團隊每天使用 JMP® 進行資料自動化、操作流程控制、進階統計建模和客製化分析平台的開發。
我與 Jonathan 討論了 JMP 成為 IQE 分析轉型的支援工具的多種方式。
梅格：身為一個有工程背景的人，你是如何開始接受工業統計的？
喬納森：我的職業生涯始於半導體產業1996 年，他在矽晶圓代工廠擔任製程工程師，後來晉升為模組經理。 從一開始就很明顯，半導體產業使用來自多個來源的大量數據，所有這些對於生產可靠、穩定的產品都至關重要。
先進的統計平台，例如聯合管理計劃是每天能夠管理和處理大量資訊的關鍵。 隨著我在過程資料統計分析方面的經驗不斷豐富，我開始充分認識到 JMP 的強大功能及其在工業統計中的地位。 2012 年，我進入 IQE 擔任資料分析職務，專注於半導體製造的這一方面。
我認為我在 IQE 的角色是將數據轉化為資訊；這些資訊使我們能夠控制我們的加工工具，提高我們的產量和性能，並生產出滿足客戶要求的優質產品。
梅格：並不是每個領域專家都熱衷於徹底採用統計方法──事實上，我們有時會聽到工程師擔心統計專業知識會取代專業直覺。 對於像 IQE 這樣的公司實現領域專業知識和分析之間的適當平衡，您有何看法？
喬納森：我們很幸運 IQE 擁有經驗豐富、知識淵博的工程師，他們多年來積累了相當多的工藝理解。 然而，隨著時間的推移，人員會發生變化，知識可能會流失。 透過 JMP 規範我們的資料分析、流程控制機制和平台，我們確保整個組織中方法的連續性和一致性，每個人都使用相同的工具以相同的方式操作資料。 這為我們的工具集和產品提供了穩定性。
話雖如此，統計數據不能完全取代對流程互動的工程洞察。 為了發現和建模許多製程參數之間的相互作用，可能相互作用的工程知識通常對於縮小參數範圍至關重要，並且需要了解可行的製程域空間來定義 DOE 的合理角落。
專業直覺/洞察力與純粹統計數據之間始終需要保持平衡，但 JMP 可以讓您證明、量化和完善交互，否則這些交互只會被「相信」為真實的。
Meg：請告訴我 IQE 作為一個組織目前在分析支援方面處於什麼位置。 過去幾年來，分析的作用如何演變？
喬納森：過去 10 年，JMP 在 IQE 中的使用取得了巨大發展。 從其資料探勘和少數關鍵用戶分析的核心功能來看，JMP 已成為適合多個領域所有使用者的標準化分析工具該公司的。 它能夠以互動方式或腳本方式從各種來源導入數據，使各種能力的用戶能夠快速整理、處理和報告信息，否則這些信息將需要花費大量時間來編譯。 JMP 中強大的繪圖功能可以清晰、引人注目地呈現複雜的資料集，從而能夠做出基於資料的決策，從而快速解決問題、加快學習週期並改善流程控制。
近年來，IQE 的資料分析團隊使用 JMP 外掛程式和 JMP 腳本語言 JSL 開發了一系列報告平台和資料操作實用程式。 這使我們能夠控制分析方法，以確保各種平台和工具集的標準化和可重複性。 集中式腳本報告庫使用戶能夠產生具有可配置詳細程度的即時綜合報告，支援高級管理人員的高級現場分析或操作人員的詳細晶圓或現場級分析。
IQE 渴望為客戶提供具有一流效能、穩定性和詳細表徵的世界級產品，這推動了我們分析流程的這些改進。 我們與供應商和客戶密切合作，確保完整的端到端數據集，其中包括來自上游供應商的詳細分析和計量數據，輸入我們的內部過程控制和成品表徵數據，然後從下游的設備表徵數據中獲取回饋顧客。
在半導體產業，我們可以為每個產品的每個參數擁有數萬個數據點。 這可能會導致需要查詢非常大的關聯式資料庫，事實證明 JMP 非常適合此目的，使我們能夠在不降低速度和效率的情況下擴展操作。 一旦透過 JMP 分析報告的力量變得清晰，它很快就得到了 IQE 高階管理層的認可，並且我們得到了整個公司各級用戶的積極參與。
Meg：據我了解，在 IQE 更廣泛實施 JMP 之前，您的大多數同事都使用 Excel 等。 促使改用 JMP 的現有系統的主要缺點是什麼？
喬納森：在跨 IQE 推出 JMP 之前，資料分析速度緩慢且耗時。
我們的關聯式資料庫中的綜合資料必須透過我們的 MES 少量提取，通常一次手動複製和貼上小資料塊。 這意味著數據集本質上是數據中的小規模和微妙信號，或者說“更大的圖景”，如果不花大量時間先整理然後分析可用數據，很容易被忽略。
相反，JMP 能夠透過多種途徑從多個資料集中快速提取大量目標資料。 圖形和統計分析平台提供對資料的快速解釋，並且圖形生成器和建模平台可以加速資料探勘以確定相關性。
Excel 有許多優點，但在查詢大型、複雜的資料庫時，它無法提供 JMP 透過各種圖形平台提供的快速靈活性的圖形功能。 此外，如果沒有高階程式設計技能，Excel 不支援實驗設計 (DOE) 或匯出高階統計模型。 一旦我們的用戶熟悉了 JMP 的功能和易用性，他們就會迅速從 Excel 遷移到 JMP 以滿足大部分分析需求。
Meg：決定更廣泛採用 JMP 的主要驅動因素是什麼？
喬納森： JMP 的速度、靈活性和強大功能使 IQE 能夠擴展其運營，而無需額外的資源。 我們能夠透過更多工具更快地為更多客戶處理、分析和報告更多更大的資料集。 如果沒有 JMP，這將需要大量的額外支援。
我們在 JMP 中建立的報告平台使用戶能夠按需運行自訂即時報告，支援整個公司的營運需求。 因此，我們的各級員工都在利用 JMP 的能力。
Meg：從文化變遷的角度來看，JMP 對業務產生了哪些影響？ 它是否有助於使分析更容易實現？
喬納森：簡而言之，JMP 使我們能夠在整個公司範圍內做出數據驅動的決策。 我們能夠快速、輕鬆地操作所需大小和內容的資料集，以提供清晰的圖形分析。 報告按需生成，清晰簡潔地呈現訊息，促進基於事實的決策。 在 JMP 的明確指導下，問題得到快速解決，減少了停機時間並提高了客戶品質。 完全可存取 JMP 中的廣泛資料庫和分析，使我們能夠為未來產品提供開發路線，使我們能夠對互動和依賴關係進行建模，並指導未來的創新和產品開發。
Meg：從技術角度來看，JMP 對業務有何影響？
喬納森：速度和重複性是 JMP 為 IQE 帶來的兩大優勢：
根據需要，根據當前問題量身定制數據，加快數據存取速度；數據分析和解釋的速度；報告數據的速度，從而可以快速做出營運決策。
我們用 JMP 編寫的資料操作實用程式的可重複性；分析的可重複性，提供我們的流程和產品的一致性和穩定性。
定期分析和報告自動化的可重複性。 我們有大量涵蓋不同時間範圍的定期報告，可能需要每天、每週、每月或更長時間；其中一些報告是內部報告，但許多是外部報告。 必須按時、定期且一致地產生分析和報告。 JMP 腳本允許這些流程完全自動化，其中許多流程無法在可用時間內以所需規模生產。
Meg：身為分析支援的倡議者，您面臨的最大挑戰是什麼？
喬納森：從歷史上看，分析支持的最大挑戰是人們想得太小。 在使用 JMP 之前，他們必須努力獲取、分析和呈現除非常有限的資料集之外的任何資料。 因此，他們會要求多次迭代的零碎分析，隨著訊號變得明顯而逐漸擴大和轉移重點。
JMP 中資料探勘的強大功能非常適合處理更大的、具有統計意義的資料集。 隨著時間的推移，我們成功地引導使用者更全面地了解 JMP 的分析功能，因此現在他們傾向於向世界詢問，但當他們得到它時仍然看起來相當高興。
梅格：您在倡導分析轉型的過程中學到的最重要的經驗教訓是什麼？
喬納森：在引入 JMP 分析等文化變革時，獲得高階管理層的支持非常重要。 高階管理層中的 JMP 擁護者將確保 JMP 獲得高水準的知名度，從而確保整個員工隊伍的參與。
其次，JMP 功能非常強大，可以產生非常技術性的分析或非常詳細的圖形顯示。 請記住，有時您的受眾大多不是統計學家。 為了做出清晰的決策，可能值得製作一個稍微簡化的演示文稿，並為高科技資訊提供備用幻燈片。
嘗試鼓勵使用者充分利用 JMP 的功能和規模。 對於先前對資料集存取有限的用戶，往往會提出小請求，通常會隱藏資料訊號，使資料解釋變得困難。
重複性任務的自動化總是受到好評。 嘗試並確定 JMP 可以為使用者處理的重複性頻繁任務。 這將為整個公司的多個點進行分析轉型，而不僅僅是依賴高階管理團隊自上而下地支持變革。
Meg：未來與 JMP 合作有什麼讓您特別興奮的事情嗎？
喬納森：我們最近收購了JMP專業版高階建模能力是我們目前的主要關注點。 我們在標準 JMP 中派生出許多統計模型，並在 JMP Pro 中重新產生這些模型，以驗證、完善和驗證現有模型。 我們也一直在探索 JMP Pro 中的不同建模平台，以識別複雜資料集中的進一步依賴性和相關性。 已經對幾種互動進行了建模，我們目前正在審查以期在我們的控制流程中實施它們。
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