Jonathan Williams, PhD, est responsable de l'analyse des données chez IQE, le principal fournisseur mondial de tranches épitaxiales de semi-conducteurs composés basé à Cardiff, au Pays de Galles. Sous sa direction, l'équipe d'analyse des données de l'entreprise utilise quotidiennement JMP® pour l'automatisation des données, le contrôle des processus opérationnels, la modélisation statistique avancée et le développement de plateformes analytiques sur mesure.
J'ai discuté avec Jonathan des nombreuses façons dont JMP est devenu un outil indispensable à la transformation analytique d'IQE.
Meg : En tant que personne ayant une formation en ingénierie, comment en êtes-vous arrivée à adopter les statistiques industrielles ?
Jonathan : J'ai commencé ma carrière dans le industrie des semi-conducteurs en 1996 en tant qu'ingénieur de procédés dans une fonderie de plaquettes de silicium, puis il a évolué vers Module Manager. Dès le départ, il était clair que l’industrie des semi-conducteurs utilisait de très grandes quantités de données provenant de sources multiples, toutes essentielles à la production d’un produit fiable et stable.
Une plateforme statistique avancée telle que JMP était essentiel pour pouvoir gérer et traiter quotidiennement un énorme volume d’informations. Au fur et à mesure que mon expérience dans l'analyse statistique des données de processus se développait, j'en suis venu à apprécier pleinement la puissance de JMP et sa place dans les statistiques industrielles. J'ai ensuite évolué vers un rôle d'analyse de données chez IQE en 2012 pour me concentrer sur cet aspect de la fabrication de semi-conducteurs.
Je considère mon rôle chez IQE comme celui de transformer les données en informations ; des informations qui nous permettent de maîtriser nos outils de transformation, d'augmenter notre rendement et nos performances et de fabriquer un produit de qualité répondant aux exigences de nos clients.
Meg : Tous les experts du domaine ne sont pas disposés à adopter purement et simplement les méthodes statistiques. En fait, nous entendons parfois des ingénieurs exprimer leurs inquiétudes quant au fait que l'expertise statistique supplante l'intuition professionnelle. Quelle est votre vision de la réalisation du juste équilibre entre l’expertise du domaine et l’analyse dans une entreprise comme IQE ?
Jonathan : Chez IQE, nous avons la chance de pouvoir compter sur des ingénieurs très expérimentés et compétents qui ont acquis une compréhension considérable des processus au fil de nombreuses années. Cependant, le personnel change au fil du temps et les connaissances peuvent être perdues. En formalisant notre analyse des données, nos mécanismes de contrôle des processus et nos plateformes via JMP, nous garantissons une continuité et une cohérence d'approche dans toute l'organisation, chacun utilisant les mêmes outils pour manipuler les données de la même manière. Cela assure la stabilité de nos ensembles d’outils et de notre produit.
Cela étant dit, les statistiques ne peuvent pas remplacer entièrement les connaissances techniques sur les interactions entre les processus. Pour découvrir et modéliser les interactions entre les nombreux paramètres de processus, des connaissances techniques sur les interactions probables sont souvent essentielles pour affiner la gamme de paramètres, et une compréhension de l'espace de domaine de processus viable est nécessaire pour définir les aspects sensibles d'un DOE.
Il y aura toujours un équilibre nécessaire entre l'intuition/la perspicacité professionnelle et les statistiques pures, mais JMP vous permet de prouver, de quantifier et d'affiner des interactions qui, autrement, ne seraient que « crues » vraies.
Meg : Parlez-moi de la situation actuelle d'IQE en tant qu'organisation en matière d'activation de l'analyse. Comment le rôle de l’analytique a-t-il évolué au cours des dernières années ?
Jonathan : L'utilisation de JMP au sein d'IQE a considérablement évolué au cours des 10 dernières années. De ses fonctionnalités de base d'exploration et d'analyse de données par une poignée d'utilisateurs clés, JMP est devenu l'outil analytique standardisé pour tous les utilisateurs dans plusieurs domaines de la compagnie. Sa capacité à importer des données provenant d'une grande variété de sources, de manière interactive ou scriptée, a permis aux utilisateurs de toutes capacités de rassembler, traiter et rapporter rapidement des informations qui, autrement, auraient pris plusieurs heures à compiler. Les puissantes fonctionnalités graphiques de JMP permettent une présentation claire et convaincante d'ensembles de données complexes, permettant ainsi de prendre des décisions basées sur les données, conduisant à une résolution rapide des problèmes, à des cycles d'apprentissage plus rapides et à un contrôle amélioré des processus.
Ces dernières années, l'équipe d'analyse des données d'IQE a développé une gamme de plates-formes de reporting et d'utilitaires de manipulation de données à l'aide des compléments JMP et du langage de script JMP, JSL. Cela nous permet de contrôler les méthodologies d’analyse pour garantir la standardisation et la reproductibilité sur les différentes plates-formes et ensembles d’outils. La bibliothèque centralisée de rapports scriptés permet aux utilisateurs de générer des rapports complets en temps réel avec des niveaux de détail configurables, prenant en charge un sursite de haut niveau pour la haute direction ou une analyse détaillée au niveau de la tranche ou du site pour le personnel opérationnel.
Ces améliorations de nos processus analytiques sont motivées par la volonté d'IQE de fournir à nos clients des produits de classe mondiale offrant les meilleures performances, stabilité et caractérisation détaillée. Nous travaillons en étroite collaboration avec nos fournisseurs et nos clients pour sécuriser des ensembles de données complets de bout en bout, avec des données analytiques et métrologiques détaillées provenant de nos fournisseurs en amont, alimentant nos données de contrôle de processus interne et de caractérisation des produits finis, puis les commentaires des données de caractérisation des appareils de nos données en aval. clients.
Dans l’industrie des semi-conducteurs, nous pouvons disposer de dizaines de milliers de points de données par paramètre et par produit. Cela peut donner lieu à des bases de données relationnelles très volumineuses à interroger et JMP s'est révélé idéal à cet effet, nous permettant d'adapter nos opérations sans réduire notre vitesse et notre efficacité. Une fois que la puissance des rapports analytiques via JMP est devenue évidente, elle a été rapidement approuvée par la haute direction d'IQE et nous avons bénéficié d'un engagement positif de la part des utilisateurs à tous les niveaux de l'entreprise.
Meg : Je comprends qu'avant la mise en œuvre plus répandue de JMP chez IQE, la plupart de vos collègues utilisaient Excel, entre autres. Quelles ont été les principales lacunes des systèmes existants qui ont motivé le passage à JMP ?
Jonathan : Avant le déploiement de JMP au sein d'IQE, l'analyse des données était lente et fastidieuse.
Des données complètes de nos bases de données relationnelles devaient être extraites en petites quantités via notre MES, souvent en copiant et en collant manuellement de petits paquets de morceaux de données à la fois. Cela signifiait que les ensembles de données étaient par nature à petite échelle et que des signaux subtils dans les données, ou une « vision d’ensemble », pouvaient facilement passer inaperçus sans qu’un temps considérable soit consacré d’abord à la collecte puis à l’analyse des données disponibles.
Au lieu de cela, JMP est capable d'extraire rapidement de grandes quantités de données ciblées à partir de plusieurs ensembles de données via plusieurs itinéraires. Les plates-formes d'analyse graphique et statistique fournissent une interprétation rapide des données et l'exploration de données pour déterminer les corrélations est accélérée par Graph Builder et les plates-formes de modélisation.
Excel présente de nombreux avantages, mais lors de l'interrogation de bases de données volumineuses et complexes, il n'offre pas la flexibilité de création graphique rapide que propose JMP via diverses plates-formes graphiques. De plus, Excel ne prend pas en charge les plans d'expériences (DOE) ni ne dérive de modèles statistiques avancés sans compétences avancées en programmation. Une fois que nos utilisateurs se sont familiarisés avec les capacités et la facilité d'utilisation de JMP, ils ont rapidement migré d'Excel vers JMP pour la plupart de leurs besoins analytiques.
Meg : Quels ont été les principaux facteurs qui ont motivé la décision d'adopter JMP plus largement ?
Jonathan : La vitesse, la flexibilité et la puissance de JMP ont permis à IQE d'étendre ses opérations sans les ressources supplémentaires qui auraient autrement été nécessaires. Nous sommes en mesure de traiter, d'analyser et de générer des rapports sur des ensembles de données toujours plus volumineux, à partir de davantage d'outils, pour davantage de clients et plus rapidement. Sans JMP, cela aurait nécessité un support supplémentaire important.
Les plates-formes de reporting que nous avons créées dans JMP ont permis aux utilisateurs d'exécuter des rapports personnalisés en temps réel à la demande, répondant ainsi aux exigences opérationnelles de l'ensemble de l'entreprise. Ainsi, notre personnel à tous les niveaux utilise les capacités de JMP.
Meg : Quel est l'impact commercial de JMP du point de vue du changement de culture ? Cela a-t-il contribué à rendre l’analyse plus accessible ?
Jonathan : En bref, JMP nous a permis de prendre des décisions basées sur les données dans toute l'entreprise. Nous sommes en mesure de manipuler rapidement et facilement les ensembles de données requis, de la taille et du contenu nécessaires, pour fournir une analyse graphique claire. Les rapports sont produits à la demande, présentant des informations de manière claire et concise, facilitant ainsi les décisions fondées sur des faits. Les problèmes sont résolus rapidement grâce aux instructions claires de JMP, ce qui réduit les temps d'arrêt et améliore la qualité client. L'accessibilité totale à nos vastes bases de données et analyses dans JMP nous a permis de fournir une voie de développement pour les futurs produits, nous permettant de modéliser les interactions et les dépendances, orientant ainsi l'innovation et le développement de produits futurs.
Meg : Quel est l'impact commercial de JMP d'un point de vue technique ?
Jonathan : La vitesse et la répétabilité sont deux des principaux avantages que JMP apporte à l'IQE :
Accélération de l'accessibilité à nos données, au fur et à mesure de nos besoins, adaptée au problème posé ; rapidité d'analyse et d'interprétation des données ; rapidité de reporting des données, permettant ainsi des décisions opérationnelles rapides.
Répétabilité de nos utilitaires de manipulation de données écrits en JMP ; répétabilité de l'analyse, assurant la cohérence et la stabilité de nos processus et de nos produits.
Répétabilité pour l’automatisation des analyses et des rapports réguliers. Nous disposons d'un grand nombre de rapports réguliers couvrant diverses périodes qui peuvent être requis quotidiennement, hebdomadairement, mensuellement ou plus ; certains de ces rapports sont internes mais beaucoup sont externes. Les analyses et les rapports doivent être produits à temps, régulièrement et systématiquement. Les scripts JMP permettent une automatisation complète de ces processus, dont beaucoup ne pourraient autrement pas être produits à l'échelle requise dans le temps disponible.
Meg : Quels sont les plus grands défis auxquels vous êtes confrontés en tant que défenseur de l'activation de l'analyse ?
Jonathan : Historiquement, le plus grand défi en matière d’analyse est que les gens pensent trop petit. Avant JMP, ils devaient travailler dur pour obtenir, analyser et présenter des données dans des ensembles de données autres que très limités. En tant que tels, ils nécessiteraient de multiples itérations d’analyse fragmentaire, s’étendant progressivement et changeant d’accent à mesure que les signaux devenaient apparents.
La puissance de l'exploration de données dans JMP est idéale pour travailler avec des ensembles de données plus volumineux et statistiquement significatifs. Au fil du temps, nous avons réussi à coacher les utilisateurs pour qu'ils comprennent mieux les capacités analytiques de JMP. Ils ont désormais tendance à demander le monde, mais semblent toujours satisfaits lorsqu'ils l'obtiennent.
Meg : Quelles ont été les leçons les plus importantes que vous avez apprises en suivant le processus de promotion de la transformation de l'analyse ?
Jonathan : Il est important d’obtenir l’adhésion de la haute direction lors de l’introduction d’un changement culturel tel que JMP Analytics. Un champion JMP parmi la haute direction garantira à JMP une visibilité de haut niveau qui garantira l'engagement de l'ensemble du personnel.
Deuxièmement, JMP est si puissant qu'il peut produire des analyses très techniques ou des affichages graphiques très détaillés. N'oubliez pas que parfois une grande partie de votre public ne sera pas constituée de statisticiens. Il peut être utile de produire une présentation légèrement simplifiée pour une prise de décision claire, avec des diapositives de sauvegarde pour les informations hautement techniques.
Essayez d'encourager les utilisateurs à utiliser toute la puissance et l'évolutivité de JMP. Pour les utilisateurs qui avaient auparavant un accès limité aux ensembles de données, il existe une tendance à faire de petites requêtes, cachant souvent les signaux de données, ce qui rend l'interprétation des données difficile.
L’automatisation des tâches répétitives est toujours bien accueillie. Essayez d'identifier les tâches répétitives et fréquentes que JMP peut prendre en charge pour les utilisateurs. Cela permettra d'amorcer votre transformation analytique à plusieurs points de l'entreprise, plutôt que de compter uniquement sur l'équipe de direction pour défendre le changement de haut en bas.
Meg : Y a-t-il quelque chose qui vous enthousiasme particulièrement à l'idée de faire avec JMP à l'avenir ?
Jonathan : Nous avons récemment acquis JMP Pro et les capacités de modélisation avancées sont notre principal objectif en ce moment. Nous disposons d'un certain nombre de modèles statistiques dérivés du standard JMP et les avons régénérés dans JMP Pro pour vérifier, affiner et valider les modèles existants. Nous avons également exploré les différentes plates-formes de modélisation de JMP Pro pour identifier d'autres dépendances et corrélations au sein de nos ensembles de données complexes. Plusieurs interactions ont été modélisées et nous les étudions actuellement en vue de les implémenter dans nos processus de contrôle.
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