Bien
mañana,
todos.
Mi nombre es Chris Jackson.
I soy un Aplicaciones Ingeniero para Centrotermo.
Nosotros diseño y construir punto de uso gas disminución sistemas
para usar en el semiconductor y otro industrias.
Hoy, I tener el oportunidad a dar a corto presentación
en cómo nosotros encontró a espacio para JMP en nuestro parte de el industria
y cómo él ayuda a nosotros ambos en solución de problemas
para industrial aplicaciones
como Bueno como para evaluación
y justificación de continuo mejora iniciativas,
ingeniería cambios, cosas como eso.
A pequeño poco de fondo justo a conseguir todos en el mismo página,
I desear a decir a pareja de palabras acerca de qué punto de uso disminución sistemas son.
Yo tengo consiguió a pequeño corte de uno de nuestro herramientas aquí en el lado.
El corto versión es este:
tú tienes consiguió a fabricación herramienta arriba en el fábrica piso
haciendo lo que es haciendo en el semiconductor fabricación proceso
eso produce dañino gases como a subproducto,
invernadero gases, tóxico gases, inflamable gases.
Generalmente, cosas tú no desear a ir en el atmósfera.
Entonces nuestro herramientas llevar aquellos desperdiciar gases en,
ellos destruir a ellos a través de térmico energía,
ellos lavar a ellos afuera,
y tú liberar limpio aire a el fábrica escape.
Porque estos herramientas son seguridad y medio ambiente nt-crítico,
a falla en uno de a ellos
medio eso su producción línea es en el menos en parte cerrar abajo.
Si tú no poder tratar su subproductos, entonces tú no poder correr.
En a alto- volumen fabricación ambiente,
como entonces muchos semiconductor FAB son,
incluso pequeño retrasos son increíblemente costoso.
Nosotros como proveedores y proveedores de servicios,
tener a tener a medio a rápidamente identificar problemas
y traer el herramientas atrás en línea.
Históricamente, solución de problemas generalmente medio
apertura el herramienta,
mirando visualmente a identificar defecto componentes
a menudo después alguno período de raíz causa análisis.
Pero con a moderno FAB ambiente
y el datos generado por Sistema de control de acceso controlado (SCADA) o IoT sistemas,
nosotros tener montañas de datos disponible a investigar fallas
antes nosotros alguna vez tocar el equipo.
Eso da a nosotros a forma a guía solución de problemas en el campo,
y en alguno casos para intermitente fallas,
él incluso permite el fábrica mantener correr mientras nosotros investigar digitalmente
bastante que físicamente
minimizando el tiempo perdido a solución de problemas y investigación.
El problema con este montaña de datos es a escala asunto.
El más alto el resolución de su datos,
el mejor mirar tú poder conseguir en qué acontecimiento instantáneamente
en cualquier de estos piezas de equipo.
Eso más alto resolución sin embargo, llega con un arriba.
Tú necesidad más y más computación recursos a eficazmente analizar él,
y eso es dónde JMP llega en para a nosotros
con el capacidad a manejar muy grande datos conjuntos,
y él se convierte a herramienta para visualización y exploración
eso poder en realidad drásticamente mejorar solución de problemas.
Él permite un ingeniero o a técnico
rápidamente explorar y visualizar importante parámetros
dentro su datos conjuntos,
y estos datos conjuntos son en a escala a veces eso son justo inmanejable
para a lote de otro visualización herramientas.
Con eso yo desear a saltar bien en el primero ejemplo caso nosotros tener aquí,
y eran yendo a identificar un intermitente soltero- componente falla
justo a través de datos visualización.
No estadística, No modelado,
justo el capacidad a tamizar a a través de y visualizar el datos.
Aquí nosotros hemos consiguió a cuadro demostración ionización actual versus tiempo.
Es uno de a número de parámetros, ionización actual,
eso nosotros usar como a salud monitor para el equipo.
Este herramienta era teniendo asuntos en cual él quería correr para a pareja de días
y entonces aparentemente al azar fallar y cerrar abajo.
Para contexto, este actual debería ser a departamento horizontal línea en 25.5,
entonces es bonito claro de el principio eso nosotros tener a problema.
Es también bonito claro qué I era hablando acerca de
acerca de datos colocar tamaño.
Este datos colocar bien aquí es casi seis y a medio millón filas.
Seis y a medio millón filas con,
cuando tú jalar en todo de el herramienta parámetros,
500 columnas.
El archivo para este datos colocar es acerca de 20 gigabytes en tamaño,
absolutamente masivo cantidades de datos.
Antes nosotros incluso hacer cualquier estadístico análisis, como I dicho,
nosotros poder comenzar a hacer alguno problema- resolviendo apagado de este datos colocar
justo con visualización.
Inicialmente, él no en realidad mirar como Hay cualquier claro forma a este datos.
Nosotros saber algo es equivocado, pero nosotros no saber qué.
Pero cuando nosotros zoom en,
todo de a repentino nosotros comenzar a ver alguno estructura.
Este aspecto bonito periódico a a mí.
Nosotros zoom en a pequeño poco más
y nosotros ver eso él es en hecho muy periódico.
Cada uno de estos pequeño zapatillas con clavos abajo, haciendo caso omiso magnitud,
es cronometrado cinco minutos casi exactamente de cada otro.
Eso inmediatamente suplica el pregunta entonces, hacer nosotros tener alguno componente,
a válvula, a fluir controlador, a motor,
algo eso acciona cada cinco ¿minutos?
Nosotros identificar eso componente.
Ahora nosotros tener a en realidad probable solución de problemas culpable.
El solución de problemas plan cambios de abierto el herramienta y investigar,
cual podría llevar a pareja de horas,
a abierto el herramienta y cambiar este uno dirigido componente.
Nosotros justo encogido el actual tiempo eso nosotros necesidad a ser en el equipo
de a pareja de horas mirando en todo
a ver qué podría ser defecto
a a soltero hora, conseguir en allá, cambiar este parte, conseguir atrás afuera.
En este particular caso, eso era el defecto componente,
nosotros eran capaz a identificar él.
Problema identificado, plan hecho sin alguna vez teniendo a abierto el equipo.
Nosotros eran capaz a conseguir allá con justo el conclusiones
eso nosotros eran capaz a dibujar de visualización.
De curso, JMP es no justo a herramienta para visualización.
Él también tiene en es centro a muy robusto suite de estadístico análisis plataformas.
Si nosotros comenzar a aplicar aquellos a el datos,
nosotros poder conseguir incluso más emocionante y interesante resultados.
Enfermo justo saltar bien en el segundo caso aquí.
En este caso,
eran mirando en a específico herramienta, cual es laboral bien mayoría de el tiempo,
pero él hace tener ocasional problemas con acumulación,
a veces nosotros consiguió a dibujar Nuestro Primer Ministro en a pequeño más temprano que nosotros quería como.
Nosotros desear a llevar a mirar en nuestro salud parámetros
y ver si Hay cualquier anormalidades, cualquier optimizaciones nosotros poder hacer.
El acercarse eso I usar aquí
es aplicable para, en realidad, cualquier industrial solicitud
eso tiene definido operante modos.
Porque nosotros poder dibujar aquellos modos afuera de el datos muy fácilmente
usando agrupamiento.
En este caso, nuestro disminución tiene, o este específico disminución,
tiene tres bonito Bueno- definido operante modos
basado apagado de estos dos aporte gases.
I usar K significa agrupamiento.
Tú podría usar cualquiera versión de agrupamiento tú preferir.
Pero I correr eso encima el datos a ordenar una todos de nuestro filas, todo de nuestro agujas
en estos tres operante modos.
Si tú tener más que tres operante modos,
obviamente, tú poder usar más racimos.
Pero él también obtiene interesante,
qué si tú no saber cómo muchos modos tú ¿tener?
Tal vez ellos son definido por el cliente,
o tal vez Hay a suspicion eso,
"Ey, podría allá ser alguno intersticial modo ¿aquí?"
Tal vez el transición estado entre dos de estos operante modos.
Si tú desear a investigar eso forma, tú poder usar iterativo agrupamiento.
I hizo eso abajo aquí.
Tú justo correr de, I usado 3- 10 racimos,
y el software voluntad identificar qué el óptimo número de grupos es.
Mirando en este, él es correctamente identificado.
Él da a nosotros estos cúbico agrupamiento coeficientes,
identifica el óptimo uno,
eso, Sí, como sospechoso, tres es el óptimo número de grupos
a clasificar este datos en.
Soy no en realidad preocupado acerca de estos estado transiciones.
Soy en realidad más enfocado en el estados ellos mismos.
Nosotros llevar eso datos, nosotros conseguir a leer de él,
y nosotros tirar él arriba sobre este 3D dispersión trama.
Nosotros llevar alguno de nuestro herramienta salud parámetros,
y nosotros color todo por qué grupo ellos son en.
Inmediatamente, nosotros comenzar a ver alguno interesante resultados.
Nosotros habló acerca de ionización actual debería ser sólido en 25.5,
y nosotros ver eso nosotros tener alguno variabilidad aquí.
Es goteante abajo eso.
Inmediatamente nosotros saber eso nosotros tener a problema.
Pero qué más interesante es eso cada soltero uno de aquellos agujas
es agrupados en a soltero grupo,
grupo dos, cual corresponde a este
más bajo aporte gas uno, más alto aporte gas dos.
Ahora de un ingeniería perspectiva,
si Soy mirando a hacer optimizaciones o Soy mirando a mejorar herramienta salud,
I inmediatamente poder decir,
"Ey, este es el operante modo eso nosotros necesidad a mirar en."
Eso es qué I necesidad
en orden a comenzar mirando en concreto próximo pasos para mejora.
Soy no mirando en el herramienta como a entero.
Yo tengo ya administrado a enfocar mi buscar a uno operante modo.
El último cosa I desear a hablar acerca de entonces,
teniendo miró en dos de estos usar casos aquí es,
qué son el otro ventajas con ¿JMP?
Por qué ¿JMP?
Mi clientes son coleccionando todo este datos.
Ellos tener maneras a vista él.
Ellos tener dispersión sistemas y escucha sistemas en lugar.
Ellos tener maneras a analizar gramaticalmente él.
Entonces por qué hacer I, como a proveedor/ prestador de servicios,
necesidad este plataforma a vista y analizar gramaticalmente el ¿datos?
El respuesta para a mí, en el menos en mi caso, es el cruz- plataforma compatibilidad.
Si Soy confiado en mi cliente a cuadro y generar vistas de datos para a mí,
Soy ahora tomando arriba su tiempo y su recursos
a solucionar problemas a problema eso Soy responsable para fijación.
Con JMP, como largo como ellos poder dar a mí el crudo datos,
I poder hacer todo de él mí mismo.
No solo es eso liberador arriba su fuentes,
él da a mí el capacidad a hacer mi propio investigación
independiente de lo que sistema ellos son usando para datos análisis.
Él no asunto si ellos son usando propiedad escucha sistema A o B o DO,
o si ellos son usando su propio IoT escucha sistema
de su control ingenieros.
Él no incluso asunto
si ellos tener múltiple datos adquisición sistemas
de diferente vendedores.
Con JMP,
I poder importar y manipular lo que datos ellos dar a mí
y llevar a cabo estos tipos de análisis, agrio independiente de qué,
hacer el investigación eso I necesidad a hacer para mi cliente apoyo
con todo el herramientas para visualización y estadístico análisis
eso JMP proporciona.
Con eso, él aspecto como eran bonito mucho en tiempo aquí.
I saber este no es el tradicional usar caso necesariamente para JMP
de alguno de el amigos eso Yo tengo habló a,
pero I esperanza él era útil para gente.
Identificación justo como a agradecer Adán Stover, nuestro Director de tecnología,
y Gordon Personal educativo, nuestro Director de Aplicaciones y Tecnología,
para ración a mí poner todo este juntos y revisando el trabajar eso Yo tengo hecho.
Agradecer tú para su tiempo.
