Jonathan Williams 博士是 IQE 的数据分析经理，IQE 是全球领先的化合物半导体外延片供应商，总部位于威尔士卡迪夫。 在他的指导下，公司的数据分析团队每天使用 JMP® 进行数据自动化、操作流程控制、高级统计建模和定制分析平台的开发。
我与 Jonathan 讨论了 JMP 成为 IQE 分析转型的支持工具的多种方式。
梅格：作为一个有工程背景的人，你是如何开始接受工业统计的？
乔纳森：我的职业生涯始于半导体产业1996 年，他在一家硅晶圆代工厂担任工艺工程师，后来晋升为模块经理。 从一开始就很明显，半导体行业使用来自多个来源的大量数据，所有这些对于生产可靠、稳定的产品都至关重要。
先进的统计平台，例如联合管理计划是每天能够管理和处理大量信息的关键。 随着我在过程数据统计分析方面的经验不断丰富，我开始充分认识到 JMP 的强大功能及其在工业统计中的地位。 2012 年，我进入 IQE 担任数据分析职务，专注于半导体制造的这一方面。
我认为我在 IQE 的角色是将数据转化为信息；这些信息使我们能够控制我们的加工工具，提高我们的产量和性能，并生产出满足客户要求的优质产品。
梅格：并不是每个领域专家都热衷于彻底采用统计方法——事实上，我们有时会听到工程师担心统计专业知识会取代专业直觉。 对于像 IQE 这样的公司实现领域专业知识和分析之间的适当平衡，您有何看法？
乔纳森：我们很幸运 IQE 拥有经验丰富、知识渊博的工程师，他们多年来积累了相当多的工艺理解。 然而，随着时间的推移，人员会发生变化，知识可能会丢失。 通过 JMP 规范我们的数据分析、流程控制机制和平台，我们确保整个组织中方法的连续性和一致性，每个人都使用相同的工具以相同的方式操作数据。 这为我们的工具集和产品提供了稳定性。
话虽如此，统计数据不能完全取代对过程交互的工程洞察。 为了发现和建模许多过程参数之间的相互作用，可能相互作用的工程知识通常对于缩小参数范围至关重要，并且需要了解可行的过程域空间来定义 DOE 的合理角落。
专业直觉/洞察力与纯粹统计数据之间始终需要保持平衡，但 JMP 可以让您证明、量化和完善交互，否则这些交互只会被“相信”为真实的。
Meg：请告诉我 IQE 作为一个组织目前在分析支持方面处于什么位置。 过去几年来，分析的作用如何演变？
乔纳森：过去 10 年，JMP 在 IQE 中的使用取得了巨大发展。 从其数据挖掘和少数关键用户分析的核心功能来看，JMP 已成为适合多个领域所有用户的标准化分析工具该公司的。 它能够以交互方式或脚本方式从各种来源导入数据，使各种能力的用户能够快速整理、处理和报告信息，否则这些信息将需要花费大量时间来编译。 JMP 中强大的绘图功能可以清晰、引人注目地呈现复杂的数据集，从而能够做出基于数据的决策，从而快速解决问题、加快学习周期并改进过程控制。
近年来，IQE 的数据分析团队使用 JMP 插件和 JMP 脚本语言 JSL 开发了一系列报告平台和数据操作实用程序。 这使我们能够控制分析方法，以确保各种平台和工具集的标准化和可重复性。 集中式脚本报告库使用户能够生成具有可配置详细程度的实时综合报告，支持高级管理人员的高级现场分析或操作人员的详细晶圆或现场级分析。
IQE 渴望为客户提供具有一流性能、稳定性和详细表征的世界一流产品，这推动了我们分析流程的这些改进。 我们与供应商和客户密切合作，确保完整的端到端数据集，其中包括来自上游供应商的详细分析和计量数据，输入我们的内部过程控制和成品表征数据，然后从下游的设备表征数据中获取反馈顾客。
在半导体行业，我们可以为每个产品的每个参数拥有数万个数据点。 这可能会导致需要查询非常大的关系数据库，事实证明 JMP 非常适合此目的，使我们能够在不降低速度和效率的情况下扩展操作。 一旦通过 JMP 分析报告的力量变得清晰，它很快就得到了 IQE 高级管理层的认可，并且我们得到了整个公司各级用户的积极参与。
Meg：据我了解，在 IQE 更广泛实施 JMP 之前，您的大多数同事都使用 Excel 等。 促使改用 JMP 的现有系统的主要缺点是什么？
乔纳森：在跨 IQE 推出 JMP 之前，数据分析速度缓慢且耗时。
我们的关系数据库中的综合数据必须通过我们的 MES 少量提取，通常一次手动复制和粘贴小数据块。 这意味着数据集本质上是数据中的小规模和微妙信号，或者说“更大的图景”，如果不花大量时间先整理然后分析可用数据，很容易被忽略。
相反，JMP 能够通过多种途径从多个数据集中快速提取大量目标数据。 图形和统计分析平台提供对数据的快速解释，并且图形生成器和建模平台可以加速数据挖掘以确定相关性。
Excel 有很多优点，但在查询大型、复杂的数据库时，它无法提供 JMP 通过各种图形平台提供的快速灵活性的图形功能。 此外，如果没有高级编程技能，Excel 不支持实验设计 (DOE) 或导出高级统计模型。 一旦我们的用户熟悉了 JMP 的功能和易用性，他们就会迅速从 Excel 迁移到 JMP 以满足大部分分析需求。
Meg：决定更广泛地采用 JMP 的主要驱动因素是什么？
乔纳森： JMP 的速度、灵活性和强大功能使 IQE 能够扩展其运营，而无需额外的资源。 我们能够通过更多工具更快地为更多客户处理、分析和报告更多更大的数据集。 如果没有 JMP，这将需要大量的额外支持。
我们在 JMP 中构建的报告平台使用户能够按需运行自定义实时报告，支持整个公司的运营要求。 因此，我们的各级员工都在利用 JMP 的能力。
Meg：从文化变革的角度来看，JMP 对业务产生了哪些影响？ 它是否有助于使分析变得更容易实现？
乔纳森：简而言之，JMP 使我们能够在整个公司范围内做出数据驱动的决策。 我们能够快速、轻松地操作所需大小和内容的数据集，以提供清晰的图形分析。 报告按需生成，清晰简洁地呈现信息，促进基于事实的决策。 在 JMP 的明确指导下，问题得到快速解决，减少了停机时间并提高了客户质量。 完全可访问 JMP 中的广泛数据库和分析，使我们能够为未来产品提供开发路线，使我们能够对交互和依赖关系进行建模，指导未来的创新和产品开发。
Meg：从技术角度来看，JMP 对业务有何影响？
乔纳森：速度和可重复性是 JMP 为 IQE 带来的两大优势：
根据需要，根据当前问题量身定制数据，加快数据访问速度；数据分析和解释的速度；报告数据的速度，从而可以快速做出运营决策。
我们用 JMP 编写的数据操作实用程序的可重复性；分析的可重复性，提供我们的流程和产品的一致性和稳定性。
定期分析和报告自动化的可重复性。 我们有大量涵盖不同时间范围的定期报告，可能需要每天、每周、每月或更长时间；其中一些报告是内部报告，但许多是外部报告。 必须按时、定期且一致地生成分析和报告。 JMP 脚本允许这些流程完全自动化，其中许多流程无法在可用时间内按所需规模生产。
Meg：作为分析支持的倡导者，您面临的最大挑战是什么？
乔纳森：从历史上看，分析支持的最大挑战是人们想得太小。 在使用 JMP 之前，他们必须努力获取、分析和呈现除非常有限的数据集之外的任何数据。 因此，他们会要求多次迭代的零碎分析，随着信号变得明显而逐渐扩大和转移重点。
JMP 中数据挖掘的强大功能非常适合处理更大的、具有统计意义的数据集。 随着时间的推移，我们成功地指导用户更全面地了解 JMP 的分析功能，因此现在他们倾向于向世界询问，但当他们得到它时仍然看起来相当高兴。
梅格：您在倡导分析转型的过程中学到的最重要的经验教训是什么？
乔纳森：在引入 JMP 分析等文化变革时，获得高级管理层的支持非常重要。 高级管理层中的 JMP 拥护者将确保 JMP 获得高水平的知名度，从而确保整个员工队伍的参与。
其次，JMP 功能非常强大，可以生成非常技术性的分析或非常详细的图形显示。 请记住，有时您的大部分受众都不是统计学家。 为了做出清晰的决策，可能值得制作一个稍微简化的演示文稿，并为高科技信息提供备用幻灯片。
尝试鼓励用户充分利用 JMP 的功能和规模。 对于以前对数据集访问有限的用户，往往会提出小请求，通常会隐藏数据信号，从而使数据解释变得困难。
重复性任务的自动化总是受到好评。 尝试并确定 JMP 可以为用户处理的重复性频繁任务。 这将为整个公司的多个点进行分析转型，而不仅仅是依赖高级管理团队自上而下地支持变革。
Meg：未来与 JMP 合作有什么让您特别兴奋的事情吗？
乔纳森：我们最近收购了JMP专业版高级建模能力是我们目前的主要关注点。 我们在标准 JMP 中派生了许多统计模型，并在 JMP Pro 中重新生成这些模型，以验证、完善和验证现有模型。 我们还一直在探索 JMP Pro 中的不同建模平台，以识别复杂数据集中的进一步依赖性和相关性。 已经对几种交互进行了建模，我们目前正在审查以期在我们的控制流程中实施它们。
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