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jClick! 半導体量産におけるデータ分析と配信の革命

jClick! 半導体量産におけるデータ分析と配信の革命

ケビン・レノン、インテル・アイルランド

エイドリアン・ポーター、インテル・アイルランド

コンテンツ

抄録3

略歴 3

はじめに 3

インテル3

インテルアイルランド4

パート1: 構想と始まり。4

分析ツールの考慮事項。5

JClick! メソッド 5

技術の成長。6

シンプルな JClick! 6

コードの始まり。6

データ統合。7

学習。8

JCat! – JClick! 分析ツール 8

地域の成長。9

パート2: 初期の成長。9

インテル アイルランド社内リーン カンファレンス。9

大西洋を横断する。9

共有の哲学。10

パート3: 離陸10

IMEC 2010: インテル製造エクセレンス カンファレンス。10

ACE – 分析能力に優れたエンジニア 11

JClick! クラス。11

サポートシステム 12

JClick! とマネージャー 12

標準化。13

効果的な会議。13

リソースの管理。13

トータルソリューション。14

IMECへの帰還。14

持続的な成長。14

パート4: JClick! とあなた。15

JClick! 15 の実行

共有とコラボレーションで勢いをつける。15

コードの品質。15

抽象的な

世界最大の半導体メーカーの 1 つである Intel Corporation は、高性能のマルチコア サーバーから超低消費電力の IoT デバイスまで、コネクテッド ワールドのあらゆる部分で使用されるプロセッサを供給しています。これらの世界クラスの製品の作成では、シリコン ウェーハの製造によってテラバイト単位のデータが生成されますが、そのデータは価値を最大化するために使用でき、また使用する必要があります。

2009 年、著者らは Intel Ireland の Fab 24 サイトに自動データ配信システムを構築してデータ分析革命を起こし、1,000 人以上のエンジニアのエンジニアリング時間を何十万時間も節約しました。このシステムでは、日常的なタスクを自動化して即座に解決策を見つけられるようにし、以前は検出できなかった欠陥の兆候を検出しました。このシステムは JClick! と呼ばれ、ジャンプ がその中心にあります。1 つのプロセス エンジニアリング部門での無駄のないプロジェクトとして始まったものが、7 つの大量生産施設に広がり、何千人もの従業員が毎日使用しています。エンジニアの個々のニーズに焦点を当て、小さな成果を数多く追求することで、JClick! は分析をパーソナルにすることに成功しました。JClick! は、技術革新と独創的なマーケティングの注目すべき物語であり、誰もが聞くべきものです。

経歴

Adrian Porter 氏は、Intel の Fab24 施設のシニア スタッフ テクノロジストです。彼の主な役割はリソグラフィー プロセスの専門家ですが、高度な問題解決と工場パフォーマンスのデータ視覚化を専門としています。彼は Intel に 22 年間勤務しており、アイルランドおよび Intel のグローバル ネットワークで勤務しています。

Kevin Lennon は、Intel のスタッフ製品開発エンジニアです。彼は、分析の無駄のない応用における業界の専門家として認められており、最近ではアイルランド初の学部データサイエンス学位の認定委員会に所属していました。

はじめに インテル

インテルコーポレーション（インテルとも呼ばれる）は、アメリカの 多国籍 法人および テクノロジー企業 本社所在地 サンタクララ、 カリフォルニア （俗に「シリコンバレー」と呼ばれる）は、 ゴードン・ムーア （の ムーアの法則 名声）と ロバート・ノイスそれは 世界最大かつ最高価値の半導体 収益に基づいてチップメーカーを分類し、 86 の シリーズの マイクロプロセッサ: ほとんどのパソコンに搭載されているプロセッサ。インテルは、 コンピュータシステムメーカー のような アップル社、 レノボ（旧IBM）、 ヒューレット・パッカード株式会社 そして Dellインテルはまた、 マザーボード チップセット、 ネットワークインターフェースコントローラ そして 集積回路、 フラッシュメモリ、 グラフィックチップ、 組み込みプロセッサ および通信やコンピューティングに関連するその他のデバイス。[1]

インテル アイルランド

インテル アイルランドのリークスリップ キャンパスはキルデア州にあり、1989 年に操業を開始しました。それ以来、インテルは 125 億ドル以上を投資して、360 エーカーの元種馬牧場をヨーロッパで最も技術的に進んだ製造拠点の 1 つに変貌させました。

Leixlip キャンパスには、現代の学習、生活、仕事に欠かせないさまざまなプラットフォームや技術の進歩の中核となる最新世代のシリコン マイクロプロセッサを生産する半導体ウェハ製造施設があります。

インテルは1989年に初めてアイルランドに進出し、リークスリップのコリンズタウン工業団地にヨーロッパ有数の半導体製造拠点を設立しました。現在、このキャンパスでは4,500人以上の従業員が働いており、2014年3月にはインテルは、 50億ドルのキャンパス改修 リークスリップ キャンパスへの投資は、アイルランド国家史上最大の民間投資であり、300mm ウェハーで最新世代のインテル プロセス技術を製造する施設を整備することになります。インテルによるリークスリップ キャンパスへの最新の投資により、過去 25 年間にアイルランドに投資された資本の累計額は 125 億ドルになります。[2]

パート1: 構想と始まり

2008 年初頭、Intel Ireland はリーン方式を採用しました。同社は無駄の排除と標準化に関する一連の教育セミナーを開始し、この新しい考え方をすべての業務分野に適用しました。このとき、著者らはデータ抽出と分析の能力向上を中心とした開発分野を特定しました。

一般的な半導体工場では、製造されたウェーハ 1 枚あたり数ギガバイトのデータが生成されます。数百のプロセス ステップで複数の測定が行われます。工場で稼働するすべてのロットに対して、電気測定、フィルムの厚さ、硬度、限界寸法、および数千の最終工程テストが行​​われます。欠陥やロットの動き (ツール チャンバー、プロセス時間など) に関する膨大なデータが収集されることは言うまでもありません。このすべてのデータは、安定したプロセス、プロセスの問題の特定、およびお客様への製品のタイムリーな納品を保証するために不可欠です。

Fab 24 の経営陣が提供したリーン ツールボックスを適用した結果、エンジニアが複数の抽出ツール、複数の分析ツールを使用しており、それらを使用する手段も複数あることが分かりました。また、エンジニアは意思決定よりもデータの準備に多くの時間を費やしていることも分かりました。最大 90% の時間がデータの抽出と準備に費やされていました。これは、どの企業にも共通する普遍的な真実であることが判明しました。エンジニアが作業を提示する方法の単純な違いでさえ、意思決定のスピードを遅らせていました。たとえば、週の初めにシフト勤務するエンジニアは週単位でスケールされた X 軸を使用し、週の終わりにシフト勤務するエンジニアは日単位でスケールされた X 軸を使用する場合があります。これらの微妙な違いは、意思決定のスピードを遅らせるだけでした。これに、各分析が手動で行われ、分析を必要とする人に分析を配信する最も一般的な方法が電子メールであったという事実を加えると、無駄の多いプロセス フローを意味していました。

著者らはデータ分析のパラダイムを変えたいと考え、Fab24 でのデータ抽出と分析の効率を標準化し、改善することに狙いを定めました。このパラダイムは、必要なデータをすぐに入手でき、必要な分析をすぐに適用できるようにするというものでした。しかし、この段階に到達する前に、標準化の第一歩として、作業に適したツールを選ぶ必要がありました。著者らはすぐに、データ抽出を自動化する独自の抽出ツールにたどり着きましたが、分析ツールについてはさらに検討する必要がありました。著者らは、JMP にたどり着く前にいくつかのオプションを検討しました。以下の表は、これらのツールと検討事項を示しています。

分析ツールの考慮事項

道具	考慮事項
スカンジナビア航空	すべての分析要件を満たしています。大規模なデータセットを操作できます。コーディング方法を学ぶ必要があります。参入障壁が高いです。
ジャンプ	使いやすい。すべての分析要件を満たしています。インタラクティブ性が満載です。すでにすべてのエンジニアが使用する標準ツールです。分析のためにコードを簡単に取り出すことができます。
エクセル	分析機能は限られています。自動化は比較的簡単です。ユーザー サポートは豊富です。
パール	オンラインで大量のユーザー サポートが提供されています。分析のほとんどは提供されていますが、見つけるのは困難です。プログラマーでない場合は参入障壁が高くなります。

JClick! メソッド

JClick! の成功における最も重要な 2 つの要素は、シンプルなシステムとそのシステムのマーケティングでした。

JClick! メソッドは、例外なく、次のフローを使用します。これは、何時間もの分析を数秒の分析に短縮する鍵であり、単純ではありますが、このホワイト ペーパーで最も重要な教訓です。

1. 必要な頻度で SQL クエリを実行するようにスケジュールします。
2. そのクエリの出力を CSV として、必要とするすべてのユーザーがアクセスできる共有の場所に送ります。
3. その csv ファイルを呼び出して分析を実行する JSL スクリプトを作成します。これらのスクリプトを作成する際の鍵は、スクリプト作成の大部分を JMP に任せることです。
4. JSL スクリプトを同じ共有場所に保存します。この JSL スクリプトを呼び出すスクリプト (Include を使用) をジャーナルのボタンに埋め込みます。
5. ジャーナルを配布する

このジャーナルは、ステップ 5 でチームの分析ハブになります。エンジニアが分析を行う必要があるときはいつでも、ジャーナルを開くと、最新のデータと最新の分析が表示されます。すべてボタンをクリックするだけで実行できます。このジャーナルを共有の場所に保存して、それを開くメニュー項目を作成することもできます。

技術の成長

手法が確立されると、著者らは JMP、JSL、SQL、および一般的な自動化手法に関する技術的な知識を深め始めました。その後数年間で、著者らは JClick! チームの他のメンバーとともに、その技術を習得しました。

シンプルなJClick!

最初は、変動プロットを使用してプロセス ツールの不一致を識別するなど、手動で生成するグラフを単純にコーディングしていました (図 1 および図 2 を参照)。

図1: ツール比較変動プロット

図2: 傾向を示す変動プロット

コードの始まり

彼らはすぐに、JSL の知識を増やすことで、大量の手作業なしには不可能だった分析が可能になることに気付き始めました。その最も単純な例は、図 3 に示す 24 時間参照ラインです。JMP によって生成されたコードにこの単純な追加を行うことで、過去 24 時間に新しく追加されたデータを常に確認でき、スクリプトが実行されるたびに参照ラインが更新されます。

図3: 24時間基準線

データ統合

JClick! の最も初期の用途の 1 つは、データにアクセスするエンジニアのためにデータを統合してパーソナライズすることでした。JMP/JSL を使用することで、Kevin と Adrian は、仕事に必要なデータを収集し、それをジャーナルに統合することができました。つまり、複数の異なる自動化システムにアクセスする代わりに、データを 1 か所に統合​​できるようになったのです。JClick! のこのシンプルな使用法は、著者のローカル チームにとって頼りになるツールになりました。図 4 を参照してください。

図4 データ統合

学ぶ

著者らは多くのツールを自由に利用し、SAS が提供する学習機会の多くを活用して能力を高めました。以下にいくつかの例を示します。

• JSL スクリプト ガイドでは、JSL の構築方法に関する詳細なリファレンスが提供されています。
• 2009 年にマーローで開催された無料セミナーでは、パーティション プラットフォームと行フィルターについて詳しく説明されました。
• 同じマーロウセミナーで、著者らはスティーブン・フュー氏と効果的な視覚化の利点についても紹介されました。
• このようなディスカバリー カンファレンスでは、実験計画に JMP を使用する方法や、欠陥検出にニューラル ネットワークを使用する方法などに関する情報が提供されました。
• 発見会議での基調講演は、問題解決へのアプローチ方法について著者の目を開かせました。講演者は、Jonah Lehrer、Kaizer Fung、Dick De Veaux などです。
• ウェブキャストも貴重な学習ツールを提供しました。Xan Gregg の優れた Graph Builder は、アイルランドで最も視聴されているウェブキャストの 1 つです。
• しかし、これらすべてよりも、最も貴重な学びは、成長を続ける JClick! チームとのコラボレーションから得られました。共有と健全な競争により、改善のペースは、単独で達成できるよりもはるかに速くなりました。

JCat! – JClick! 分析ツール

著者の旅の次のブレークスルーは、表示ボックス、データ フィルター、ボタンのすばらしい世界を発見し始めたときに起こりました。これにより、分析を行う能力が大きく前進しました。実際、このツールは、Discovery 2010 での John Sall の呼びかけ「勇気を出して、ライブで実行してください」に応える手段を提供しました。グラフ、データ フィルター、ボタンに埋め込まれた多数の分析スクリプトを組み合わせることで、エンジニアは迅速に決定を下すことができ、その速さは会議が終わる前に分析を完了させることもよくありました。「次の会議までにそれを用意します」と言うのは過去のことです。JCat! の編集バージョンを図 5 に示します。

図5: JCat

地域の成長

データを統合し、革新的なアプリケーションを作成し、JClick! アプリケーション用の中央リポジトリを実装することで、著者らは他のエンジニアと共有できる具体的な製品を手に入れました。彼らはローカル チームから始めて、効率性を向上させるアプリケーションの設計を開始しました。実際に、広く採用された最初のアプリケーションの 1 つは、ある部門の 60 人のエンジニアの時間を 1 日あたり約 30 分節約しました。JClick! ダッシュボード (スクリプト ボタン付きの JMP ジャーナル) は、すぐにその部門の管理に不可欠なものになりました。JClick! は、ツールの状態、製品の移動、欠陥率、歩留まりパフォーマンスなどを、これまでよりもはるかにアクセスしやすくカスタマイズされた方法でエンジニアに通知するように設定されました。

著者らは、JClick! を実現するために必要なスキルを習得すると同時に、複雑だと思われていたプロセスをシンプルにしました。実際、非常にシンプルだったため、誰でも習得して独自の JClick! を作成できると著者らは考えました。この決意が、JClick! を 2 人のエンジニアから 2,000 人以上のエンジニアへと成長させる原動力となりました。

多くの大企業と同様に、Intel の工場では、多くの人々に対応する社内データ配信システムを多数提供しています。しかし、100% の顧客に 100% のソリューションを提供できることはまれです。JClick! は、高度にパーソナライズされた配信により、大規模なソリューションでは埋められなかったギャップを埋めました。

パート2: 初期の成長
インテル アイルランド社内リーン カンファレンス

2009 年後半、Intel Ireland は社内でリーン カンファレンスを開催し、リーン化の過程で実現した改善点を発表しました。これは、JClick! を工場の他の従業員に紹介する絶好の機会でした。この作業のプレゼンテーションには 2 つの目的がありました。作成したアプリケーションの多くを共有できただけでなく、方法論を微調整する方法についての洞察を得ることができました。

JClick! という名前もこの会議のために考案されました。この方法論に名前を付けるという決定は素晴らしい選択でした。7 年経った今、その名前は Intel の工場内の分析アプリケーションの一種に非常に特別な意味を持つようになったからです。「JClick に入れよう!」というフレーズはベトナムからイスラエルまで聞こえてきます。

大西洋を渡る

Intel の工場では、Copy Exactly! と呼ばれる方法を採用しています。Copy Exactly! 方法論は、製造サイトと開発サイトのマッチングに重点を置いています。マッチングは、物理的な入力と統計的にマッチングされた応答 (出力) のすべてのレベルで行われます。このプロセスにより、調整された変更、監査、プロセス制御システム、および共同 Fab 管理構造を使用して、時間の経過に伴う継続的なマッチングが可能になります。 [3]

Copy Exactly! のおかげで、同じプロセス テクノロジーを実行する工場では、同じ機器、同じデータベース、同じパフォーマンス測定基準が使用されます。つまり、アイルランドで構築された JClick! アプリケーションは、ほとんど変更を加えることなく、アリゾナ サイト (同じテクノロジーを実行) に転送できます。

この移行は、著者の 1 人 (Kevin) の同僚である Tracy Hendricks がアイルランドの JClick! ダッシュボードのデモを受けたときに行われました。数週間のうちに彼女はダッシュボード全体を移行し、アリゾナのサイトでこの方法論を広めました。Tracey は当社の最初の顧客となり、2 人の JClick! チームに加わった最初の人物にもなりました。この方法論に対する彼女の熱意と学習意欲により、すぐに組織用のアプリケーションを構築するエンジニアがもう 1 人増えました。

共有の哲学

長い間、複雑なデータ分析とスクリプト作成は少数のエリートの専門分野とみなされ、自動化アプリケーションの構築を学べるのは特定のタイプの人だけだと考えられていました。著者らは、この考えを覆そうと決意しました。彼らは、自動化データ ソリューションの作成プロセスを、誰でも実行できるレベルまで簡素化したと信じていました。また、学んだことをすべて、学びたい人なら誰とでも共有しようと決意しました。すべてのエンジニアがツールを使って自分専用のアプリケーションを作成できるようにすることで、仕事の効果を高め、すべての従業員の業務効率を高めることができます。

パート3: 離陸
IMEC 2010: インテル製造エクセレンス カンファレンス

JClick! は、2010 年の Intel Manufacturing Excellence Conference の展示に選ばれました。IMEC は、世界中から選ばれた 1,000 人の Intel 従業員が参加する 2 年ごとのイベントで、論文、プレゼンテーション、展示を共有して、会社全体に「最もよく知られている方法」を広めます。展示とプレゼンテーションを選択するには、厳格な選択プロセスが行われます (論文の 1% のみが選ばれます)。[4]

3 人のチームは、自分たちが作成し、現在組織で使用しているさまざまなアプリケーションを紹介するデモ ダッシュボードを準備しました。この展示は大好評で、最初のセッションでは、さまざまな工場長が展示内容と、チームが単純な問題と複雑な問題の両方をどのように解決したかに大きな関心を示しました。この関心は 4 日間続きました。

JClick! は、カンファレンスに参加したエンジニアたちの心をつかみました。チームは、この方法は、ほんの少しの個人的な投資で誰でも利用できると繰り返し説明しました。さらに、JClick! は、従来のソフトウェア開発アプローチでは対応しきれない、必要だった何千もの自動化ソリューションに対する答えを提供しました。

エンジニアが参加しましたが、さらに重要なのは経営陣が参加したことです。JClick! は最優秀ディスプレイ賞を受賞し、カンファレンスから 1 週間以内に、JClick! を工場に導入したいという要望がチームに寄せられました。

ACE – 分析能力に優れたエンジニア

IMEC 2010の直後、著者の一人（ケビン）は、分析能力のあるエンジニア（ACE）になるために何が必要かという枠組みを作り始めました。それは図6にまとめることができます。

図6: 分析能力のある従業員モデル

ACE は、データを通じて本当に成果を上げるには、1 つの分野だけではなく、多くの分野に取り組む必要があり、その中でもドメイン知識が最も重要であるという認識から生まれました。各分野で優れたデータベース エキスパート、統計学者、コンピューター サイエンティスト、プロセス エンジニアに出会うことはよくありましたが、データを抽出し、それを分析するスクリプトを作成し、意味のある方法で表示し、オンデマンドでプロセスを自動化して繰り返すことができるドメイン エキスパートを見つけることはまれでした。エンジニアリング コミュニティの能力と効率を増幅したのは、この完全なパッケージでした。

JClick! を工場に導入する要請が来たとき、チームは必要なトレーニングを実施するための枠組みを用意していました。

JClick! クラス

IMEC 2010 の直後、Eric Wespi がコア チームの 4 人目かつ最後のメンバーになりました。Eric は、jClick の可能性を学習し、限界に挑戦することに対する、伝染力のある熱意を持っていました。彼はまた、JClick! のサポートと共有モデルの原動力にもなりました。

jClick の最初のリクエストはアリゾナの Fab 32 から寄せられたもので、チームは Brian McCarson (Intel シニア プリンシパル エンジニア) と協力して、製品を工場に納品する方法を検討しました。

十分な検討の末、クラスの枠組みと理念が策定され、以下のガイドラインが実施されました。

• このクラスは1週間にわたる集中的な体験となります。
• インストラクターは 4 人いて、1 人がクラスを指導し、他の 3 人は遅れている人を助けます。
• 授業は学生のデータを使って教えられます。データを理解し、それが構築中のアプリケーションとどのように関係するかを理解するのにかなりの時間がかかることが早い段階で認識されました。授業が学生のデータを使って教えられるなら、学生はデータについて学ぶ必要はなく、教えられている抽出とスクリプト作成に完全に集中できます。
• このクラスでは、タフトやフューのような人たちによる視覚化の原則が取り入れられます。
• 生徒たちは、自分の分野ですぐに使える応用技術を身につけて授業を終えます。つまり、授業終了後に、彼らの時間の投資がすぐに回収されるということです。
• クラスは、学習体験の中心となる JMP ジャーナルを使用して運営されます。ジャーナルには、学習者とインストラクターが必要とするすべての資料が含まれます。
• 共有は最も重要です。何も隠されることはありません。講師の成功は、できるだけ多くの知識を学生に伝えることにあります。

最初のクラスとその後の数え切れないほどのクラスは大成功でした。学生たちは圧倒的に肯定的なフィードバックを与え、多くの場合、エンジニアリング時間を数時間から数分に短縮するアプリケーションをグループに持ち帰ることができて喜んでいました。

しかし、JClick! の体験は授業の終わりで終わりませんでした。

サポートシステム

チームは、数回のクラスを経て、クラス後のコミュニティをさらにサポートする必要があると判断し、いくつかのサポートシステムを作成しました。

JClick! クイック ヒント – チームは 2 週間に 1 回、JSL で一般的なタスクを完了する方法に関する情報を含むニュースレターを送信します。これは実際の問題を解決するという文脈で組み立てられ、コードは誰でも利用できます。

JClick! Wiki – ユーザーが記事や役立つヒントを投稿できるように、社内 Wiki サイトがセットアップされました。この Wiki は企業環境内にあるため、Intel 組織内でのみ発生する一般的な問題に対する Intel 固有のソリューションを投稿することができました。最もよく知られている方法と、半導体環境に非常に適用可能な高度なテクニックが Wiki にまとめられています。

JClick! ユーザー フォーラム – チームがいくつかのクラスを教えた後、学生の学習意欲は、彼らの支援意欲と一致することがすぐにわかりました。最高のサポート システムは、ユーザー同士を結びつけることであることが明らかになりました。チームはすべてのタイム ゾーンでクラスを教え、サポート コミュニティも成長させていました。6 か月以内に、ユーザー コミュニティによって提供される 24 時間年中無休のサポート システムを導入できたと言えるようになりました。

JClick! とマネージャー

JClick! は、個別のレポートやアプリケーションを作成するエンジニアによって広く使用されていますが、この方法論は管理コミュニティ内で重要な役割を果たしています。2012 年の初め、チームは控えめに見積もっても、2008 年または 2009 年の創設以来、JClick! によって Intel に 10 万時間以上のエンジニアリング時間が還元されたと見積もっていました。この数字は、JClick! エンジニアになるためのスキルを身につける人が増えるにつれて、増え続けました。

高度な技術を持つマネージャーの需要の高まりは、高度なスキルを持つデータ アナリストの需要と足並みを揃えています。JClick! は、あらゆる組織におけるこれら 2 つの重要な役割の融合を促進します。意思決定におけるリアルタイム データと履歴データの役割は年々大きくなっており、新しいプロセスの課題が拡大するにつれて、データを解釈して有用で意味のある結果を得るために必要なスキルも拡大しています。JClick! の哲学は、組織がエンジニアやマネージャーに意思決定の報酬を支払うというものです。意思決定を行える状態に早く到達できればできるほど良いのです。JClick! には、チーム (大規模または小規模) に役立つ 5 つの明確な側面があります。データ統合 JClick! は、さまざまなソースからデータを収集し、それらを 1 か所にまとめるためのフレームワークを提供します。JMP ジャーナルで複数のレポートを統合することにより、JClick! アプリケーションを通じて組織全体をサポートできます。

標準化 JClick! は 2 年かけて開発されました。開発者は、当時最もよく知られた方法を探し出すと同時に、独自の方法もいくつか作成しました。彼らは、JClick! 方法論を使用することが、エンジニアが自動レポートを作成するための最良かつ最も簡単な方法の 1 つであると考えています。この方法論を作成する際に、標準も作成されました。

方法論自体は標準ですが、標準化されたレポート作成も容易になります。同じ分析を再度作成する必要がなくなったため、JClick! のエンジニアは、レポートが必要な視覚化を正確に提供していることを確かめるために時間を費やすことができます。レポートが完成すると、実行するたびにレポートは同一になり、共有できる標準になります。

JClick! は、エンジニアのインテリジェンスを、彼らが作成したアプリケーションに組み込むことを可能にします。逸脱に対して常に同じ分析が使用される場合、ボタンを作成して、これを簡単かつ迅速に実行できるようにします。マネージャにとって、これは組織を運営する上で重要な方法となり、エンジニアのカバーがはるかに容易になります。JClick! は、学習と作業の統合の両方のためにスクリプトの共有を容易にし、奨励します。

効果的な会議 JClick! 方法論で作成され、教えられた動的レポート作成ツールは、タスクフォースや戦術会議でチームがデータ分析を実行する方法にパラダイムシフトをもたらしました。JClick! 以前は、ほとんどのデータ分析と抽出は会議の前に行われ、要求は会議の後に実行されていました。効果的な JClick! エンジニアは、データをリアルタイムで分析および調査できるため、AR を回避できます。また、他の人がデータについて質問し、すぐに回答を得ることもできます。JClick! の初期には、タスクフォースは[5] 1 日に 2 時間のデータ ベースのタスクが生成されましたが、この時間を再割り当てできるようになりました。

リソースの管理 多くのマネージャーにとっての課題の 1 つは、組織を効果的に運営するために適切なデータとレポートをまとめることです。自動化部門によって作成された工場レベルのレポートは多くのタスクに非常に役立ちますが、必要な情報が提供されなかったり、必要な方法で切り取られたりする場合があります。この場合、マネージャーに必要な情報を正確に提供するレポートを作成するリソースを所有することは大きなメリットになります。おそらくこれよりもさらに便利なのは、JClick! エンジニアが組織内のデータをすでに詳細に理解していることです。そのため、最小限の指示で、

• データを理解し、ビジネス ニーズを理解し、必要に応じてレポートやアプリケーションに即座に変更を適用できます。

トータルソリューション JClick! は、今日のインテルのマネージャーが直面している多くの課題に対するトータルソリューションを提供します。JClick! エンジニアを雇用することで、問題の説明から理想的な状態モニターの実装までを記述できる繰り返し可能なレポートを提供できます。JClick! は、タスクフォースやカイゼンで使用されています。[6] 世界中のさまざまな状況で使用され、その価値があらゆる場面で証明されています。

この方法論は

• チームの集中化 · 最新のデータへのアクセスの提供 · 即時の照会によるライブ操作の実現

IMECへの復帰

IMEC 2010 から IMEC 2012 までの 2 年間で、チームは 3 大陸の 8 つの工場を訪問しました。彼らはサポート システムを構築し、Intel の工場の効率をさらに高めるための最先端のアプリケーションを開発しました。彼らは 2012 年に IMEC に戻り、別の展示でそのストーリーを伝えました。チームはまた、タスクフォース シチュエーションでユーザーがダッシュボードを実際に操作できるワークショップの制作にも招待されました。IMEC の閉幕時に、チームはディスプレイで最優秀賞を受賞し、2 番目に人気のワークショップとなりました。

持続的な成長

IMEC 2012以来、JClick! は成長を続け、新しいユーザーを獲得しています。最初のチームは、工場がユーザーベースの拡大において自立できるように、トレーナーのトレーニングセッションを設定しました。最近のプロセススタートアップは、立ち上げ時の工場の独自の要件をサポートするために JClick! を利用しており、将来のスタートアップは JClick! を念頭に置いて計画を立て始めています。

パート4: JClick!とあなた
JClick! を実行しています。

チームは、JMP は最新の Intel アーキテクチャ ベースのシステムで最もよく動作することを発見しました。また、最先端の機器を備えたエンジニアと一緒に作業を開始するのが最善です。データ抽出をスケジュールするために使用できる高性能サーバーやデスクトップに投資することも価値があります。データ抽出には数秒で済むものもあれば、数時間かかるものもあり、これを行うにはオンライン システムを用意する価値があります。

誰もがアクセスできる JClick! インフラストラクチャを作成する場合は、NAS ドライブなどの共有場所が必要です。

共有とコラボレーションで勢いをつける

組織内で JClick! ムーブメントを構築したい場合、経営陣の協力を得ることが重要です。これを行う最善の方法は、小さなことを賢く行い、早期に価値を証明することです。小さいながらも重要な成果をもたらす小さなダッシュボードを作成します。同僚と知識を共有することを価値あるものにします。マネージャーであれば、個人の成果と同じくらい (またはそれ以上に) 共有することに報酬を与えます。同僚と協力して、問題を解決する新しい方法を見つけます。常にコードを公開して閲覧できるようにします。互いに挑戦し合います。

コードの品質

リビジョン管理、関数の作成、アジャイルなどのコーディング方法の使用で行き詰まってしまう可能性があります。これらは立派な目標ですが、従業員にアプリを迅速に作成させることの方がはるかに価値があります。コードを簡単にするために、変数を呼び出すのではなく、項目に明示的に名前を付ける必要がある場合があります...これを実行してください。従業員に仕事を自動化させるのが早ければ早いほど、彼らはより一般的なコーディング方法のいくつかを使用することに早く慣れるでしょう。

[1] Wikipediaより引用 - https://en.wikipedia.org/wiki/Intel

[2] Intel Irelandのウェブサイトより引用 - http://www.intel.ie/content/www/ie/en/company-overview/intel-leixlip.html

[3] Intelのウェブサイトより引用 - http://www.intel.com/content/www/us/en/quality/exact-copy.html

[4] リーダーシップチャレンジより抜粋 - http://www.leadershipchallenge.com/resource/intel-launching-an-innovative-way-to-develop-leaders.aspx

[5] Intel では、タスク フォースは緊急の問題に対処するために開催される非標準の一連の会議です。通常、タスク フォースをサポートするには、緊急でない作業をすべて中止する必要があります。

[6] Kaizen, (改善 in Kanji）、 は Japanese 「改善」のことです。ビジネスにおいて、カイゼンとは、 継続的に改善する すべての機能とすべての従業員を巻き込み、 CEO に 組立ライン 労働者