好的
早晨，
所有人。
我的 姓名 是 克里斯 杰克逊。
I 是 一个 应用程序 工程师 为了 中温血。
我们 设计 和 建造 使用点 气体 减排 系统
为了 使用 在 这 半导体 和 其他 行业。
今天， I 有 这 机会 到 给 a 短的 推介会
在 如何 我们 成立 a 空间 为了 JMP 在 我们的 部分 的 这 行业
和 如何 它 帮助 我们 两个都 在 故障排除
为了 工业的 应用程序
作为 出色地 作为 为了 评估
和 理由 的 连续的 改进 倡议，
工程 变化， 事物 喜欢 那。
A 小的 少量 的 背景 只是 到 得到 每个人 在 这 相同的 页，
I 想 到 说 a 夫妻 的 字 关于 什么 使用点 减排 系统 是。
我已经 得到 a 小的 剖面图 的 一 的 我们的 工具 这里 在 这 边。
这 短的 版本 是 这：
你已经 得到 a 制造业 工具 向上 在 这 工厂 地面
正在做 任何 它是 正在做 在 这 半导体 制造业 过程
那 生产 有害 气体 作为 a 副产品，
温室 气体， 有毒的 气体， 易燃 气体。
一般来说， 事物 你 不 想 到 去 在 这 气氛。
然后 我们的 工具 拿 那些 浪费 气体 在，
他们 破坏 他们 通过 热的 活力，
他们 洗 他们 出去，
和 你 发布 干净的 空气 到 这 工厂 排气。
因为 这些 工具 是 安全 和 环境 nt-critical，
a 过错 在 一 的 他们
方法 那 你的 生产 线 是 在 至少 在 部分 关闭 向下。
如果 你 不能 对待 你的 副产品， 然后 你 不能 跑步。
在 a 高的- 体积 制造业 环境，
作为 所以 许多 半导体 FABs 是，
甚至 小的 延误 是 难以置信 昂贵。
我们 作为 供应商 和 服务商，
有 到 有 a 方法 到 迅速地 确认 问题
和 带来 这 工具 后退 在线的。
从历史上看， 故障排除 通常 方法
开幕 这 工具，
寻找 视觉上 到 确认 失败 成分
经常 后 一些 时期 的 根 原因 分析。
但 和 a 现代的 FAB 环境
和 这 数据 生成的 经过 SCADA 或者 物联网 系统，
我们 有 山脉 的 数据 可用的 到 调查 故障
前 我们 曾经 触碰 这 设备。
那 给予 我们 a 方式 到 指导 故障排除 在 这 场地，
和 在 一些 案例 为了 间歇性的 故障，
它 甚至 让我们 这 工厂 保持 跑步 尽管 我们 调查 数字
相当 比 身体
最小化 这 时间 丢失的 到 故障排除 和 调查。
这 问题 和 这 山 的 数据 是 a 规模 问题。
这 更高 这 解决 的 你的 数据，
这 更好的 看 你 能 得到 在 是什么 发生 瞬间
在 任何 的 这些 件 的 设备。
那 更高 解决 然而， 来 和 一个 头顶上方。
你 需要 更多的 和 更多的 计算 资源 到 有效地 分析 它，
和 那就是 在哪里 JMP 来 在 为了 我们
和 这 容量 到 处理 非常 大的 数据 套，
和 它 变成 a 工具 为了 可视化 和 勘探
那 能 真的 急剧地 提升 故障排除。
它 让我们 一个 工程师 或者 a 技术员
迅速地 探索 和 可视化 重要的 参数
之内 你的 数据 套，
和 这些 数据 套 是 在 a 规模 有时 那 是 只是 难以控制
为了 a 很多 的 其他 可视化 工具。
和 那个，我 想 到 跳 正确的 进入 这 第一的 例子 案件 我们 有 这里，
和 是 去 到 确认 一个 间歇性的 单身的- 成分 失败
只是 通过 数据 可视化。
不 统计数据， 不 造型，
只是 这 能力 到 筛 通过 和 可视化 这 数据。
这里 我们已经 得到 a 图表 显示 电离 当前的 相对 时间。
它是 一 的 a 数字 的 参数， 电离 当前的，
那 我们 使用 作为 a 健康 监视器 为了 这 设备。
这 工具 曾是 拥有 问题 在 哪个 它 会 跑步 为了 a 夫妻 的 天
和 然后 似乎 随机 失败 和 关闭 向下。
为了 语境， 这 当前的 应该 是 a 平坦的 水平的 线 在 25.5，
所以 它是 漂亮的 清除 从 这 开端 那 我们 有 a 问题。
它是 还 漂亮的 清除 什么 I 曾是 说 关于
关于 数据 放 尺寸。
这 数据 放 正确的 这里 是 几乎 六 和 a 一半 百万 行。
六 和 a 一半 百万 行 和，
什么时候 你 拉 在 全部 的 这 工具 参数，
500 列。
这 文件 为了 这 数据 放 是 关于 20 千兆字节 在 尺寸，
绝对地 大量的 金额 的 数据。
前 我们 甚至 做 任何 统计 分析， 喜欢 I 说，
我们 能 开始 到 做 一些 问题- 解决 离开 的 这 数据 放
只是 和 可视化。
最初， 它 不 真的 看 喜欢 有 任何 清除 形状 到 这 数据。
我们 知道 某样东西 错误的， 但 我们 不 知道 什么。
但 什么时候 我们 飞涨 在，
全部 的 a 突然 我们 开始 到 看 一些 结构。
这 看起来 漂亮的 周期性 到 我。
我们 飞涨 在 a 小的 少量 更多的
和 我们 看 那 它 是 在 事实 非常 周期性的。
每个 一 的 这些 小的 尖峰 向下， 不予理会 震级，
是 定时 五 分钟 几乎 确切地 从 每个 其他。
那 立即地 乞求 这 问题 然后， 做 我们 有 一些 成分，
a 阀门， a 流动 控制器， a 发动机，
某物 那 启动 每一个 五 分钟？
我们 确认 那 成分。
现在 我们 有 a 真的 可能 故障排除 罪魁祸首。
这 故障排除 计划 变化 从 打开 这 工具 和 调查，
哪个 可以 拿 a 夫妻 的 小时，
到 打开 这 工具 和 改变 这 一 目标 成分。
我们 只是 缩小 这 实际的 时间 那 我们 需要 到 是 在 这 设备
从 a 夫妻 的 小时 寻找 在 一切
到 看 什么 可能 是 失败
到 a 单身的 小时， 得到 在 那里， 改变 这 部分， 得到 后退 出去。
在 这 特别的 案件， 那 曾是 这 失败 成分，
我们 是 有能力的 到 确认 它。
问题 已确认， 计划 制成 没有 曾经 拥有 到 打开 这 设备。
我们 是 有能力的 到 得到 那里 和 只是 这 结论
那 我们 是 有能力的 到 画 从 可视化。
的 课程， JMP 是 不是 只是 a 工具 为了 可视化。
它 还 有 在 它是 核 a 非常 强壮的 套房 的 统计 分析 平台。
如果 我们 开始 到 申请 那些 到 这 数据，
我们 能 得到 甚至 更多的 激动人心 和 有趣的 结果。
患病的 只是 跳 正确的 进入 这 第二 案件 这里。
在 这 案件，
是 寻找 在 a 具体的 工具， 哪个 是 在职的 美好的 最多 的 这 时间，
但 它 做 有 偶然 问题 和 积聚，
有时 我们 得到 到 画 我们的总理 在 a 小的 早些时候 比 我们 会 喜欢。
我们 想 到 拿 a 看 在 我们的 健康 参数
和 看 如果 有 任何 异常情况， 任何 优化 我们 能 制作。
这 方法 那 I 使用 这里
是 适用的 为了， 真的吗， 任何 工业的 应用
那 有 定义 操作 模式。
因为 我们 能 画 那些 模式 出去 的 这 数据 非常 容易地
使用 聚类。
在 这 案件， 我们的 减排 有， 或者 这 具体的 减免，
有 三 漂亮的 出色地- 定义 操作 模式
基于 离开 的 这些 二 输入 气体。
I 使用 K均值 聚类。
你 可以 使用 任何 版本 的 聚类 你 更喜欢。
但 I 跑步 那 超过 这 数据 到 排序 二 的 我们的 行， 全部 的 我们的 积分
进入 这些 三 操作 模式。
如果 你 有 更多的 比 三 操作 模式，
明显地， 你 能 使用 更多的 集群。
但 它 还 获得 有趣的，
什么 如果 你 不 知道 如何 许多 模式 你 有？
或许 它们是 客户自定义，
或者 或许 有 a 怀疑 那，
“嘿， 可以 那里 是 一些 间质 模式 这里？”
或许 这 过渡 状态 之间 二 的 这些 操作 模式。
如果 你 想 到 调查 那 方式， 你 能 使用 迭代 聚类。
I 做过 那 向下 这里。
你 只是 跑步 从， I 用过的 3- 10 集群，
和 这 软件 将要 确认 什么 这 最佳的 数字 的 集群 是。
寻找 在 这， 它 是 正确 已确认。
它 给予 我们 这些 立方体 聚类 系数，
识别 这 最佳的 一，
那， 是的， 作为 怀疑， 三 是 这 最佳的 数字 的 集群
到 种类 这 数据 进入。
我是 不是 真的 担心 关于 这些 状态 过渡。
我是 真的 更多的 专注 在 这 各州 他们自己。
我们 拿 那 数据， 我们 得到 a 读出 的 它，
和 我们 扔 它 向上 到 这 3D 分散 阴谋。
我们 拿 一些 的 我们的 工具 健康 参数，
和 我们 颜色 一切 经过 什么 簇 它们是 在。
立即地， 我们 开始 到 看 一些 有趣的 结果。
我们 谈话 关于 电离 当前的 应该 是 坚硬的 在 25.5，
和 我们 看 那 我们 有 一些 变异性 这里。
它是 下降 以下 那。
立即地 我们 知道 那 我们 有 a 问题。
但 是什么 更多的 有趣的 是 那 每一个 单身的 一 的 那些 积分
是 分组 进入 a 单身的 簇，
簇 二， 哪个 对应 到 这
最低 输入 气体 一， 最高 输入 气体 二。
现在 从 一个 工程 看法，
如果 我是 寻找 到 制作 优化 或者 我是 寻找 到 提升 工具 健康，
I 立即地 能 说，
“嘿， 这 是 这 操作 模式 那 我们 需要 到 看 在。”
那是 什么 I 需要
在 命令 到 开始 寻找 在 具体的 下一个 步骤 为了 改进。
我是 不是 寻找 在 这 工具 作为 a 所有的。
我已经 已经 管理 到 重点 我的 搜索 到 一 操作 模式。
这 最后的 事物 I 想 到 讲话 关于 然后，
拥有 看起来 在 二 的 这些 使用 案例 这里 是，
什么 是 这 其他 优势 和 JMP？
为什么 JMP？
我的 顾客 是 收集 全部 这 数据。
他们 有 方式 到 看法 它。
他们 有 分散 系统 和 监测 系统 在 地方。
他们 有 方式 到 解析 它。
所以 为什么 做 我， 作为 a 供应商/ 服务商，
需要 这 平台 到 看法 和 解析 这 数据？
这 回答 为了 我， 在 至少 在 我的 案件， 是 这 叉- 平台 兼容性。
如果 我是 依赖 在 我的 顾客 到 图表 和 产生 数据视图 为了 我，
我是 现在 采取 向上 他们的 时间 和 他们的 资源
到 故障排除 a 问题 那 我是 负责任的 为了 定影。
和 JMP， 作为 长的 作为 他们 能 给 我 这 生的 数据，
I 能 做 全部 的 它 我。
不是 仅有的 是 那 释放 向上 他们的 消息来源
它 给予 我 这 能力 到 做 我的 自己的 调查
独立的 的 任何 系统 它们是 使用 为了 数据 分析。
它 不 事情 如果 它们是 使用 所有权 监测 系统 A 或者 B 或者 C，
或者 如果 它们是 使用 他们的 自己的 物联网 监测 系统
从 他们的 控制 工程师。
它 不 甚至 事情
如果 他们 有 多种的 数据 获得 系统
从 不同的 供应商。
和 JMP，
I 能 进口 和 操纵 任何 数据 他们 给 我
和 履行 这些 种类 的 分析， 酸的 独立于什么的，
做 这 调查 那 I 需要 到 做 为了 我的 顾客 支持
和 全部 这 工具 为了 可视化 和 统计 分析
那 JMP 提供。
和 那， 它 看起来 喜欢 是 漂亮的 很多 在 时间 这里。
I 知道 这 不是 这 传统的 使用 案件 一定 为了 JMP
从 一些 的 这 各位 那 我已经 谈话 到，
但 I 希望 它 曾是 有帮助 为了 人们。
ID 只是 喜欢 到 感谢 亚当 斯托弗 我们的 首席技术官
和 戈登 教育人员， 我们的 导演 的 应用 和 技术，
为了 帮助 我 放 全部 这 一起 和 复习 这 工作 那 我已经 完毕。
感谢 你 为了 你的 时间。
