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キャパシティモデリングへの新しいアプローチにより、TIの工場はリアクティブ検証からプロアクティブ監視に移行
テキサス・インスツルメンツの産業エンジニア、ミシェル・ボーシュマン氏へのインタビュー
テキサス・インスツルメンツ TI は、米国を拠点とする大手半導体企業です。80,000 を超えるアナログおよび組み込み処理チップ製品を備えた TI は、世界で最も包括的な半導体ポートフォリオの 1 つを誇ります。同社の社内製造能力は、数十年にわたる成長を支えてきました。
産業エンジニアのミシェル・ボーシュマンは、2015 年にプロセス エンジニアとして TI に入社しました。産業エンジニアリングの現在の役職に就いてから、彼女は、メイン州サウスポートランドにある TI の工場で、統計ツールと自動化の使用を拡大して有意義な改善を推進する機会を見出しました。
ミシェルは、カリフォルニア州パームスプリングスで開催された 2023 Discovery Summit Americas で、JMP カスタマー アライアンス マネージャーのメグ エルメスと対談しました。
Meg: Texas Instruments に入社した初日から JMP を使っていたとおっしゃっていましたね。
ミシェル： その職務では主にデータ探索と DOE の作業を少し行っていましたが、当時は JMP やその機能について十分に理解していませんでした。約 1 年前に産業エンジニアリングの職務に異動して初めて、本格的に取り組んで学ぼうと決心しました。
私も取り組みたい特定のプロジェクトがありました。それは、キャパシティ モデルの一部を検証することです。最初は、Excel か Spotfire が選択肢になるかと思いましたが、うまくいきませんでした。JMP はカスタマイズ可能で、そのプロジェクトに必要なすべての要件を満たしていました。
JMP の必要性と使用事例があったので、私は真っ先に JMP に飛び込みました。それ以来、Excel を開かない日が何日もありましたが、1 年前に尋ねられたら想像もできなかったでしょう。今ではほとんどすべてのことに JMP を頼りにしています。
Meg: では、モデルの検証について教えてください。それはどのように始まったのですか?
ミシェル： 当社のキャパシティ モデル (現在は Excel モデル) は、さまざまなツールの処理速度に基づいています。各ツールセットはさまざまなレシピを実行し、各ツールセットの各レシピの速度とスループット データ (基本的には 1 時間あたりのパーツ数) を保存します。これらのスループット値は、ツール自体の劣化の結果か、意図的な変更が行われたかによって時間の経過とともに変化します。実際のプロセスが変化するたびにモデルを更新しないと、モデルは正確ではなくなります。また、新しいレシピを追加して、その速度も文書化する必要がある場合があります。
本質的に、発生するすべての変更をすべて文書化し、モデルが常に正しい値を持っていることを確認するのは非常に困難です。実際のプロセス実行について各レシピのスループットを履歴的に把握し、その情報を取得してレシピごとに分布をプロットすると、時間の経過に伴う変化やデータセット全体にわたる変化を確認できます。
スループット検証プロセス中に大量の過去の処理データを含めることは、ツールの平均パフォーマンスだけでなく、可能な限り最高のパフォーマンスを確実に取得するために重要です。モデルの他の場所では、非効率性もモデル化しています。ただし、平均処理速度を既知の非効率性と組み合わせると、非効率性が二重にカウントされます。間違った実行や標準外の実行を含めないようにするために、常にある程度の手動レビューが必要です。その後、各レシピを系統的に調べて、モデル化するものの境界線をどこに引くかを選択します。JSL のスクリプトにより、データ ラングリングのプロセスを自動化し、結果をインタラクティブなダッシュボードに構築できるようになりました。また、スクリプトを数分で設定するだけで、どのツールセットでもプロセスを繰り返すことができます。
最初に 1 つのツールセットに対してこの検証を行ったところ、私たちが考えていたよりもずっと多くの容量があることがわかりました。スループットの向上に、私たちが考えていたほど多くのリソースを投入する必要はありませんでした。そして、データを使ってプロセス チームと産業エンジニアリング チームにそれを実証することができました。
スループット検証データを説得力のある視覚化で裏付けることができることは、数字を更新することは大きな変化であるため、非常に大きなインパクトがあります。多くの人を説得する必要があります。
メグ: そのような発見はビジネスにどのような影響を与えますか?
ミシェル： 数値を更新する前は、そのツールセットの容量を緊急に増やすことに時間とリソースを費やす予定でした。また、スループット分析に基づいてモデル化された容量を調整することに経営陣の同意を得たことで、それらのリソースをより効果的な改善プロジェクトに割り当てることができました。品質に影響を与える可能性のあるプロセス変更の道を進む必要はありませんでした。
ですから、これは大きな決断でした。私は、「この分析に基づくと、このプロセスに変更を加えなくても、計画された開始ミックスを実行するのに十分な能力があります」と自信を持って言う必要がありました。
メグ：経営陣もその決定に自信を持つようにするために、どのようなことをしましたか？
ミシェル： まず、プロセス エンジニアやそのツールセットを持つグループのマネージャーと分析結果を共有しました。彼は JMP の大ファンで、スクリプト作成に非常に長けており、データ主導型です。そのため、私のプレゼンテーションに興味を持ってくれました。彼は、過去のプロセス データから分析を構築することの価値を理解しており、その意味では私の支持者です。彼は、「これは非常に理にかなっています。これは本当に素晴らしい。これを続けるべきだ」と言いました。
そして私は彼を信頼していたので、彼のフィードバックに基づいて自分のアプローチを調整しました。たとえば、彼は決定を下す前に別の負荷パターンを確認したいと考えていましたが、私がそのデータを持って戻ってきたときに、私たちは数字を調整しました。
彼がプロジェクトをサポートし、より幅広い聴衆に公開することを提唱し、経営陣にプレゼンテーションする機会を得たことは、非常に有益でした。より幅広い聴衆は、このタイプの分析を他のツールセットやより幅広い用途に拡張する機会も見出しました。
メグ：支援者がいることはとても重要です。本当に大きな違いを生む可能性があります。
ミシェル： 私が取り組んでいる仕事をさらに推進するために、あらゆるレベルで経営陣からサポートを受けることができたのは本当に心強かったです。経営陣はすぐにその価値を理解し、サポートしてくれました。
Meg: 私たちは皆、そんな会社で働きたいと思っています。「当社のリーダーシップは非常に伝統的です」という声をよく聞きます。TI では社内のあらゆるレベルで分析を推進していると聞き、感銘を受けます。それがイノベーションを推進する原動力なのです。
ミシェル： 私が初めて分析を共有して以来、マネージャーから受けた支援とサポートのおかげで、このプロジェクトに取り組み続け、それを前進させ、拡大し続けるための時間とスペースが得られました。
キャパシティを評価する時期になると、他のツールセットの分析を繰り返すようにというリクエストを何人かから受けました。今では、「モデルを検証できますか?」と尋ねられます。チームに戻って「モデルは正しい」または「このツールセットのキャパシティを増やすためにいくつかのアクティビティを実行する必要があります」という分析結果を得ることができ、信頼を得ることができて本当にうれしく思っています。
この結論を視覚的に裏付けるデータと、自分のプロセスに対する信頼も得られます。言うまでもなく、人々は JMP のプロットを見れば分析を信頼すると思います。その形式でデータを共有することで信頼を獲得できます。
Meg: 大規模なモデル検証の最終目標は何ですか? また、そこに到達するにはどうすればよいですか?
ミシェル： 最終目標は、検証だけでなく監視も行うものです。
自分以外の誰かが使用できる検証ツールを作成する必要があります。現時点では、私はそのツールを使用できますが、そのツールの構築方法を知っているため、何らかの仮定や不確実性（説明できる）がある可能性があります。他のユーザーが、どのポイントに注目し、どのポイントを除外するか、また、その 2 つの違いをどのように理解するかを特定できるように、いくつかのツールを組み込みたいと思っています。
それ以降は、履歴データを遡って検証するのではなく、スループットの変化が発生したときにそれを検出するための継続的な監視が行われます。
メグ: 受動的から能動的への考え方の完全な転換。それは本当にエキサイティングですね。
ミシェル： そうです。承認を得るために、デモできるものを作るのに十分な時間があったのは本当に幸運だったと思います。今は、「OK、これはあなたのプロジェクトです。必要なときに自由に作業できます」という感じです。
私もこの仕事が大好きです！仕事で何かに取り組んでいるときに、立ち止まって「これはやるべきではない。好きすぎる！何かが間違っているに違いない」と考えるのは奇妙な感じです。でも、その後、「いや、これはまさに私がやるべきことだ」と気づきます。
Meg: あなたは夢の仕事に就いています。それはすべて、あなたがアイデアを思いついて実行したからです。この話は、他の人々がデータ スキルをレベルアップし、もう少し統計力を高めたら何が可能になるかを探るきっかけになるはずです。
ミシェル： それはまさに目標です。私たちはメイン州の工場で JMP Inspire イベントを開催しました。イベントの計画に協力し、それを工場に持ち込んで「皆さんはあちこちでちょっとしたことに JMP を使っていますね。でも、JMP でできることは他にもたくさんあることに気づいていましたか?」とみんなにアピールできたのは、とても楽しかったです。
私のサイトの全員に、これまでは使用しようと思わなかったことに JMP を使用するよう勧めたいと思います。Excel を開かずに数日間過ごしてみてください。すべてを JMP に取り込んで、試してみてください。
JMP を使用すると、スクリプトの作成が非常に簡単になります。一度、その不安の壁を破り、スクリプトでどれだけ多くのことができるかがわかれば、可能性は無限に広がります。他の人にも、同じ認識を持ってもらえるよう励ますことができればと思います。
Meg: JMP Inspire イベントについてお話しましたが、TI では他にも JMP トレーニングの機会を提供していると思います。しかし、トレーニングにはかなりの時間の投資が必要です。トレーニングがエンジニアの時間の価値があることを経営陣にどう説明するつもりですか?
ミシェル： 当社の経営陣はすでに JMP と統計の使用を非常に支持しているので、私はこれを「主張する」のではなく、「人々が興奮できる機会だ」と考えています。
当社では、視覚化のためだけでも JMP を頻繁に使用しているため、経営陣の目に留まりやすいです。JMP を学習して習熟度を高め、新入社員がすぐに使いこなせるように、上層部からのサポートが充実しています。
今週の Discovery Summit では、「データ リテラシーの文化の構築」について多くの話を聞きました。しかし、Texas Instruments はすでにその段階に達していると思います。私たちが直面している課題は、分析を導入することではなく、[ドメイン知識と統計知識の最適なバランス] を維持することです。従業員が退職しても、彼らが持っている技術的知識を失うことは避けたいのです。
キャリアを始めたばかりで、分析について人々が話しているのを聞いても、技術的な応用を完全に理解しているわけではありません。その背後にある本質を理解せずに、流行語を繰り返すのは簡単です。したがって、私たちが直面している課題は、データ リテラシーの基礎として真の技術的知識を再導入することだと思います。私自身、統計知識の発展にはまだまだ長い道のりがありますが、Discovery Summit は、その道を歩み続けることの重要性を強調するのに役立ちました。
Meg: 分析の成熟の道のりは人それぞれです。あなたの方が進んでいるかもしれませんが、それは課題がないという意味ではありません。課題が異なるというだけです。
ミシェル： また、一部の企業には、実験の構築や結果の分析について相談したり支援したりする統計学者やデータ アナリストがいるようです。しかし、私たちの仕事はそのようなものではありません。TI の全員が、自分の実験設計と分析に責任を持っています。日々の業務を遂行するためには、全員が基本レベルの理解を身に付けていなければなりません。
だからといって、当社に専門家がいないというわけではありません。間違いなくいます。統計の専門家はいます。質問があれば喜んで相談に乗り、サポートしますが、その役割に指定されているわけではありません。彼らはプロセス エンジニアまたはマネージャーであり、統計に関しても豊富な経験を持っています。
メグ：その構造により、組織全体の統計能力を高めることができます。
ミシェル： 私たちのサイトでは、TI の経営陣から分析に対する多大なサポートを受けています。そして、私はその分析文化の維持に貢献したいと思っています。Discovery Summit に参加して学んだことを工場に持ち帰り、同僚をサポートして新しいことに挑戦する自信を与えたいと思っています。私たちが必要としていたのは、人々が JMP についてさらに深く学ぶように動機付けることでした。そして、それは大きな成果をもたらすと思います。
Meg: JMP からさらに価値を引き出せる可能性があると思う例を挙げていただけますか?
ミシェル： 自動化は大きなものです。私はまだワークフロー ビルダーをあまり使っていませんが、タスクを自動化したいがスクリプトに慣れていない人にとっては、多くのチャンスがあると思います。私たちは皆、繰り返し分析を行っていますが、ワークフロー ビルダーを使ってそれらのタスクを自動化することがいかに簡単であるかを知らない人もいます。
1 つのプロジェクトを自動化すると、自動化を活用できる他のすべての場所が見えてきます。これは本当にエキサイティングなことです。現在取り組んでいるモデル検証を自動化しているときに、同じ感覚を経験しました。開始するとすぐに、「わあ、これまで取り組んできた他のすべてのプロジェクトでこれを実行するのが待ちきれない！」と思いました。
メグ：あなたの情熱はどこから来るのですか？仕事にこれほど熱心に取り組むきっかけは何ですか？
ミシェル： 日々の業務では、コーディングが大好きです。でも、日常業務以外では、工場にとても情熱を感じています。私は [TI 工場] から 30 分南のところで育ち、高速道路を車で通るたびに、この看板を目にしていました。中学生のとき、サマー キャンプの一環として工場を見学し、「ここで働きたい」と思いました。そして今、その通りになりました。
プロセス エンジニアリングの仕事をしていると、今起こっていることに集中しすぎていて、「このロットを動かさなければならない」、「この品質検査に合格しなければならない」など、全体像を把握するのが難しい場合があります。しかし、産業エンジニアリングの仕事に移ってから、私は「この工場が大好きだ」という情熱を取り戻しました。
工場で自分の役割を担っていると感じるのは、とてもエキサイティングなことです。工場の成功の全体像を見て、自分がより大きなコミュニティの一員であると感じるのが大好きです。
Meg: わかります！私も JMP と、データを使って問題を解決することに情熱を傾ける人々が集まるコミュニティについて同じ気持ちです。
ミシェル： 先週、同僚と話していて、「パズルをするのは、最終的な結果が好きだからですか？ それとも、ピースを組み立てるのが好きだからですか？」と尋ねました。すると、同僚の答えは、「ああ、最終的な結果を見るのが好きなんだ」でした。
私は考えました。私にとって、それは必ずしも最終結果ではありません。私は探索と、その小さなピースを見つけたときに得られる報酬が好きです。そしてそれは私にとってコーディングにとても似ています。やりたいことのアイデアがあります。ほんの数行から始めます。それをテストしますが、うまくいかないかもしれません。何かを修正する必要があるかもしれませんが、その後はうまくいきます。そしてそれはプロセスのほんの1つのステップにすぎません。
途中で起こる小さな発見や成功のすべてから喜びを感じます。創作のプロセスは、最終的に作り上げた作品と同じくらい刺激的です。私は、そのプロセスと、その結果を共有してそれがもたらす効果の両方に関与できることを幸運に思います。
