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liliconcom

jClick! 반도체 대량 생산에서 데이터 분석 및 전달 혁신

Kevin Lennon, 인텔 아일랜드

에이드리언 포터, 인텔 아일랜드

내용물

JCat! – JClick! 분석 도구 8

IMEC 2010: 인텔 제조 우수성 컨퍼런스. 10

ACE – 분석 능력이 뛰어난 엔지니어 11

공유와 협업을 통해 모멘텀을 구축합니다. 15

코드의 품질. 15

추상적인

세계 최대 반도체 제조업체 중 하나인 인텔 코퍼레이션은 고성능 멀티코어 서버부터 초저전력 사물인터넷 기기에 이르기까지 연결된 세상의 모든 부분에서 사용되는 프로세서를 공급합니다. 이러한 세계적 수준의 제품을 만드는 과정에서 실리콘 웨이퍼를 제조하면 테라바이트 규모의 데이터가 생성되고, 이 데이터는 가치를 극대화하는 데 사용할 수 있고 반드시 사용해야 합니다.

2009년 저자들은 Intel Ireland의 Fab 24 사이트에 자동화된 데이터 전달 시스템을 구축하여 데이터 분석 혁명을 일으켰고, 그 결과 1,000명 이상의 엔지니어와 수십만 시간의 엔지니어링 시간을 절약할 수 있었습니다. 일상적인 작업을 자동화하여 즉각적인 해결책을 제공하고 이전에는 감지할 수 없었던 결함 신호를 감지했습니다. 이 시스템의 이름은 JClick!이고 제이엠피는 바로 그 핵심입니다. 단일 프로세스 엔지니어링 부서에서 린 프로젝트로 시작한 것이 7개의 대량 생산 시설로 확대되었고 매일 수천 명의 직원이 사용하고 있습니다. 엔지니어의 개별적인 요구 사항에 집중하고 많은 작은 성과를 찾음으로써 JClick!은 분석을 개인화하는 데 성공했습니다. JClick!은 모든 사람이 들어야 할 기술 혁신과 창의적인 마케팅에 대한 놀라운 이야기입니다.

바이오스

Adrian Porter는 Intel의 Fab24 시설에서 수석 직원 기술자로 일하고 있습니다. 그의 핵심 역할은 리소그래피 공정 전문가이지만, 그는 공장 성과의 고급 문제 해결 및 데이터 시각화를 전문으로 합니다. 그는 아일랜드와 Intel의 글로벌 네트워크에서 일한 Intel의 22년 베테랑입니다.

케빈 레넌은 인텔 직원 제품 개발 엔지니어입니다. 그는 분석의 린 애플리케이션 분야에서 인정받는 업계 전문가이며, 가장 최근에는 아일랜드 최초의 학부 데이터 과학 학위에 대한 인증 위원회에서 근무했습니다.

소개 인텔

인텔 코퍼레이션(Intel Corporation, Intel로도 알려짐, intel로 양식화됨)은 미국의 다국적 법인 및 기술 회사 본사는 산타 클라라, 캘리포니아 (일반적으로 "실리콘 밸리"라고 함)가 설립되었습니다. 고든 무어 (의 무어의 법칙 명성)과 로버트 노이스. 그것은 세계에서 가장 크고 가장 가치 있는 반도체 수익에 기반한 칩 제조업체이며 발명가입니다. x86 시리즈 마이크로프로세서: 대부분의 개인용 컴퓨터(PC)에서 발견되는 프로세서입니다. 인텔은 다음을 위한 프로세서를 공급합니다. 컴퓨터 시스템 제조업체 ~와 같은 애플 주식회사, 레노버(구 IBM), 휴렛팩커드 주식회사 그리고 Dell. 인텔은 또한 제조합니다 마더보드 칩셋, 네트워크 인터페이스 컨트롤러 그리고 집적 회로, 플래시 메모리, 그래픽 칩, 임베디드 프로세서 및 통신 및 컴퓨팅과 관련된 기타 장치.[1]

인텔 아일랜드

킬데어 카운티에 위치한 Intel Ireland의 Leixlip 캠퍼스는 1989년에 운영을 시작했습니다. 그 이후로 Intel은 360에이커 규모의 옛 종마장을 유럽에서 가장 기술적으로 진보된 제조 시설 중 하나로 바꾸는 데 125억 달러 이상을 투자했습니다.

렉슬립 캠퍼스는 최신 세대 실리콘 마이크로프로세서를 생산하는 반도체 웨이퍼 제조 시설이 있는 곳으로, 오늘날 우리의 학습, 생활, 업무 방식에 필수적인 다양한 플랫폼과 기술 발전의 핵심이 됩니다.

인텔은 1989년에 아일랜드에 처음 진출하여 Leixlip의 Collinstown 산업단지에 유럽의 선도적인 반도체 제조 시설 중 하나가 되었습니다. 오늘날 4,500명 이상이 캠퍼스에서 일하고 있으며 2014년 3월에 인텔은 진행 상황에 대한 세부 정보를 공유했습니다. 50억 달러 규모의 캠퍼스 업그레이드 아일랜드 국가 역사상 가장 큰 민간 투자인 Leixlip 캠퍼스에 대한 투자는 300mm 웨이퍼에서 최신 세대 Intel 공정 기술을 제조하는 시설을 준비할 것입니다. Intel이 Leixlip 캠퍼스에 투자한 최신 투자로 지난 25년 동안 아일랜드에 투자된 누적 자본이 125억 달러에 달합니다.[2]

1부: 개념과 시작

2008년 초 Intel Ireland는 린 방법론을 채택했습니다. 그들은 낭비와 표준화를 없애는 것에 대한 일련의 교육 세미나를 시작했고, 이 새로운 사고방식은 모든 업무 영역에 적용되었습니다. 이때 저자는 데이터 추출 및 분석 능력 향상에 중점을 둔 개발 영역을 식별했습니다.

일반적인 반도체 공장은 제조된 웨이퍼당 기가바이트의 데이터를 생산할 수 있습니다. 수백 개의 공정 단계에서 여러 번의 측정이 수행됩니다. 공장에서 실행되는 모든 로트에서 전기적 측정, 필름 두께, 경도, 중요 치수 및 수천 개의 최종 라인 테스트가 수행됩니다. 결함 및 로트 이동(도구 챔버, 공정 시간 등)에 대해 수집된 끝없는 양의 데이터는 말할 것도 없습니다. 이 모든 데이터는 안정적인 공정, 공정 문제 식별 및 고객에게 적시에 제품을 제공하는 데 필수적입니다.

Fab 24 경영진이 제공한 린 툴박스를 적용하는 동안 저자는 엔지니어가 여러 추출 도구, 여러 분석 도구를 사용하고 있으며 이를 사용하는 여러 수단이 있다는 것을 발견했습니다. 또한 엔지니어가 의사 결정보다 데이터 준비에 훨씬 더 많은 시간을 소비한다는 것을 발견했습니다. 최대 90%의 시간이 데이터 추출 및 준비에 사용되었습니다. 이는 모든 회사에서 발견되는 보편적인 진실로 밝혀졌습니다. 엔지니어가 작업을 제시하는 방식의 단순한 차이조차도 의사 결정 속도를 늦추었습니다. 예를 들어 주 초에 교대로 근무하는 엔지니어는 주 단위로 축척된 x축을 사용하는 반면, 주 말에 근무하는 엔지니어는 요일별로 x축을 축척할 수 있습니다. 이러한 미묘한 차이는 의사 결정 속도를 늦추는 데 도움이 되었습니다. 여기에 각 분석이 수동으로 수행되었고 분석을 필요로 하는 사람에게 전달하는 가장 일반적인 방법이 이메일이라는 사실을 더하면 낭비가 가득한 프로세스 흐름이 되었습니다.

저자들은 데이터 분석의 패러다임을 바꾸고자 했고, Fab24에서 데이터 추출 및 분석의 효율성을 표준화하고 개선하는 데 목표를 두었습니다. 이 패러다임은 필요한 데이터를 손끝에서 확보하고 필요한 분석을 적용할 준비가 된 상태로 두는 것이었습니다. 그러나 이 지점에 도달하기 전에 표준화의 첫 번째 단계는 작업에 필요한 도구를 선택하는 것이었습니다. 그들은 데이터 추출을 자동화하는 독점 추출 도구를 빠르게 찾았지만 분석 도구는 더 많은 고려 사항이 필요했습니다. 그들은 JMP에 도달하기 전에 여러 옵션을 살펴보았습니다. 아래 표는 이러한 도구와 고려 사항을 보여줍니다.

분석 도구 고려 사항

도구	고려 사항
에스에스에이(SAS)	모든 분석 요구 사항을 제공했습니다. 대규모 데이터 세트에서 작업할 수 있습니다. 코딩하는 법을 배워야 합니다. 진입 장벽이 높습니다.
제이엠피	사용하기 쉽습니다. 모든 분석 요구 사항을 제공합니다. 상호작용성이 넘칩니다. 모든 엔지니어가 이미 사용하는 표준 도구입니다. 분석을 위해 코드를 쉽게 뜯어낼 수 있습니다.
뛰어나다	제한된 분석 기능. 자동화하기 비교적 쉬움. 사용자 지원이 많음.
펄	온라인에서 많은 양의 사용자 지원. 대부분의 분석을 제공하지만 찾기 어려움. 프로그래머가 아니라면 진입 장벽이 높음.

JClick! 방법

JClick!의 성공에 있어서 가장 중요한 두 가지 요인은 간단한 시스템과 그 시스템을 마케팅하는 것이었습니다.

JClick! 방법은 예외 없이 다음 흐름을 사용합니다. 이는 수 시간의 분석을 수 초의 분석으로 줄이는 열쇠이며, 간단하지만 이 논문의 가장 중요한 교훈입니다.

필요한 빈도로 실행되도록 SQL 쿼리를 예약합니다.
해당 쿼리의 출력을 CSV 형식으로 필요한 사람 누구나 접근할 수 있는 공유 위치로 보냅니다.
csv 파일을 호출하고 분석을 수행하는 JSL 스크립트를 만듭니다. 이러한 스크립트를 만드는 데 중요한 것은 JMP가 대부분의 스크립팅을 대신하도록 하는 것입니다.
동일한 공유 위치에 JSL 스크립트를 저장합니다. 저널의 버튼에 이 JSL 스크립트를 호출하는 스크립트를 임베드합니다(Include 사용).
저널 배포

5단계에서 이 저널은 팀의 분석 허브가 됩니다. 엔지니어가 분석을 해야 할 때마다 저널을 열면 최신 데이터와 최신 분석이 모두 버튼 클릭 한 번으로 제공됩니다. 이 저널을 공유 위치에 저장하는 것도 옵션으로, 이를 여는 메뉴 항목을 만들 수 있습니다.

기술적 성장

이 방법이 확립되자 저자들은 JMP, JSL, SQL 및 일반 자동화 방법에 대한 기술적 심도를 키우기 시작했습니다. 그 후 몇 년 동안 그들은 JClick! 팀의 나머지 구성원들과 함께 기술을 익혔습니다.

간단한 JClick!

처음에는 예를 들어 변동성 플롯을 사용하여 프로세스 도구 불일치를 식별하는 등 수동으로 생성할 그래프를 간단히 코딩했습니다(그림 1 및 그림 2 참조).

그림 1: 도구 비교 변동성 플롯

그림 2: 추세를 포함한 변동성 플롯

코드의 시작

그들은 JSL 지식을 키우면 많은 수동 작업 없이는 불가능했던 분석을 할 수 있다는 것을 금세 깨달았습니다. 이것의 가장 간단한 예는 그림 3에서 볼 수 있는 24시간 참조선입니다. JMP에서 생성한 코드에 이 간단한 추가 기능을 추가하면 지난 24시간 동안의 새로운 데이터를 항상 볼 수 있고 참조선은 스크립트가 실행될 때마다 업데이트됩니다.

그림 3: 24시간 기준선

데이터 통합

JClick!의 가장 초기 용도 중 하나는 데이터에 액세스하는 엔지니어를 위해 데이터를 통합하고 개인화하는 것이었습니다. JMP/JSL을 사용하여 Kevin과 Adrian은 업무를 수행하는 데 필요한 데이터를 수집하여 저널에 통합할 수 있었습니다. 즉, 여러 자동화 시스템을 사용하는 대신 데이터를 한곳에 통합할 수 있었습니다. JClick!의 이 간단한 용도가 저자의 로컬 팀에서 자주 사용하는 도구가 되기까지는 오래 걸리지 않았습니다. 그림 4 참조

그림 4 데이터 통합

학습

저자는 처분할 수 있는 많은 도구를 가지고 있었고 SAS가 제공하는 많은 학습 기회를 활용하여 역량을 키웠습니다. 그 중 몇 가지 예는 아래에 나와 있습니다.

JSL 스크립팅 가이드는 JSL이 어떻게 구성되는지에 대한 자세한 참고 자료를 제공합니다.
2009년에 Marlow에서 열린 무료 세미나에서는 파티션 플랫폼과 행 필터에 대한 통찰력을 제공했습니다.
같은 Marlow 세미나에서 저자들은 Stephen Few와 효과적인 시각화의 이점을 소개받았습니다.
이와 같은 발견 컨퍼런스에서는 실험 설계에 JMP를 사용하는 방법과 결함 감지에 신경망을 사용하는 방법에 대한 정보를 제공했습니다.
발견 컨퍼런스의 기조연설은 저자의 눈을 뜨게 했고, 문제 해결에 접근하는 방법을 알게 했습니다. Jonah Lehrer, Kaizer Fung, Dick De Veaux와 같은 연사들이 있습니다.
웹캐스트도 귀중한 학습 도구를 제공했습니다. Xan Gregg의 주목할 만한 Graph Builder는 아일랜드에서 가장 많이 본 웹캐스트 중 하나입니다.
하지만 이 모든 것보다 더 가치 있는 교훈은 성장하는 JClick! 팀과의 협업에서 나왔습니다. 공유와 건전한 경쟁은 개선 속도가 스스로 할 수 있는 것보다 훨씬 더 빨리 성장했음을 의미합니다.

JCat! – JClick! 분석 도구

저자의 여정에서 다음 돌파구는 디스플레이 상자, 데이터 필터, 버튼의 놀라운 세계를 발견하기 시작했을 때였습니다. 이는 분석 능력에 있어서 거대한 진전을 이루었습니다. 사실 이 도구는 Discovery 2010에서 John Sall의 부름에 답할 수 있는 수단을 제공했습니다. "용감하세요. 라이브로 하세요." 그래프, 데이터 필터, 버튼에 내장된 여러 분석 스크립트를 함께 꿰매어 엔지니어는 신속하게 결정을 내릴 수 있었고, 너무 빨리 결정을 내려서 종종 회의가 끝나기 전에 분석을 마쳤습니다. "다음 회의까지 완료하겠습니다."라고 말하는 것은 과거의 일이었습니다. JCat!의 편집된 버전은 그림 5에서 볼 수 있습니다.

그림 5: JCat

지역 성장

데이터를 통합하고, 혁신적인 애플리케이션을 만들고, JClick! 애플리케이션에 대한 중앙 저장소를 구현함으로써 저자는 이제 다른 엔지니어와 공유할 수 있는 실질적인 제품을 보유하게 되었습니다. 그들은 지역 팀에서 시작하여 효율성을 개선할 수 있는 애플리케이션을 설계하기 시작했습니다. 사실, 널리 채택된 최초의 애플리케이션 중 하나는 한 부서의 엔지니어 60명의 하루에 약 30분을 절약했습니다. JClick! 대시보드(스크립트 버튼이 있는 JMP 저널)는 곧 같은 부서를 관리하는 데 전술적으로 필수적이 되었습니다. JClick!는 엔지니어에게 도구 상태, 제품 이동, 결함률, 수율 성과 등을 이전보다 훨씬 더 접근하기 쉽고 맞춤화된 방식으로 알리기 위해 설정되었습니다.

저자들이 JClick!을 가능하게 하는 데 필요한 기술을 습득하는 동안, 그들은 또한 복잡한 과정으로 여겨지는 것을 단순하게 만들었습니다. 사실, 그들은 누구나 그것을 배우고 자신의 JClick!을 만들 수 있다고 믿을 만큼 간단했습니다. 이러한 결의가 JClick!을 두 명의 엔지니어에서 2,000명이 넘는 엔지니어로 성장시키는 데 기여했습니다.

많은 대기업과 마찬가지로 인텔 공장은 많은 사람을 대상으로 하는 많은 사내 데이터 전달 시스템을 제공합니다. 그러나 100%의 솔루션을 100%의 고객에게 제공할 수는 거의 없습니다. 고도로 개인화된 전달을 제공하는 JClick!은 더 큰 솔루션으로는 메울 수 없는 격차를 메웠습니다.

2부: 초기 성장
인텔 아일랜드 내부 린 컨퍼런스

2009년 후반에 Intel Ireland는 린 여정 동안 이루어진 개선 사항을 발표하기 위해 내부 린 컨퍼런스를 개최했습니다. 이는 JClick!을 공장의 나머지 부분에 선보일 수 있는 완벽한 기회였습니다. 작업 발표는 두 가지 목적을 달성했습니다. 즉, 그들이 만든 많은 애플리케이션을 공유할 수 있었고, 방법론을 미세 조정할 수 있는 방법에 대한 통찰력도 제공했습니다.

이 컨퍼런스를 위해 JClick!이라는 이름이 고안되었습니다. 방법론에 이름을 붙이기로 한 결정은 영감을 받은 선택으로 판명되었는데, 7년 후 그 이름은 인텔 공장 내의 분석 애플리케이션 유형에 대해 매우 구체적인 의미를 지니게 되었습니다. "JClick에 넣어보자!"라는 문구는 베트남에서 이스라엘까지 들릴 수 있습니다.

대서양을 건너다

인텔 공장은 Copy Exactly!라고 불리는 방법을 사용합니다. Copy Exactly! 방법론은 제조 사이트를 개발 사이트와 일치시키는 데 중점을 둡니다. 물리적 입력과 통계적으로 일치하는 응답(출력)에 대해 모든 수준에서 일치가 발생합니다. 이 프로세스는 조정된 변경, 감사, 프로세스 제어 시스템 및 공동 Fab 관리 구조를 사용하여 시간이 지남에 따라 지속적인 일치를 가능하게 합니다. [3]

Copy Exactly! 덕분에 동일한 공정 기술을 사용하는 공장은 동일한 장비, 동일한 데이터베이스, 동일한 지표를 사용하여 성과를 측정합니다. 이 모든 것은 아일랜드에서 구축된 모든 JClick! 애플리케이션을 거의 수정 없이 애리조나 사이트(동일한 기술을 사용)로 이전할 수 있다는 것을 의미합니다.

이 이전은 저자 중 한 명(케빈)의 동료인 트레이시 헨드릭스가 아일랜드 JClick! 대시보드 데모를 받았을 때 발생했습니다. 그녀는 몇 주 만에 전체 대시보드를 이전했고 애리조나 사이트 내에서 방법론을 전파했습니다. 트레이시는 우리의 첫 고객이 되었고 두 명으로 구성된 JClick! 팀에 합류한 첫 번째 사람이 되었습니다. 방법론에 대한 그녀의 열정과 그것을 배우고자 하는 열망은 곧 조직을 위한 애플리케이션을 구축하는 또 다른 엔지니어를 확보하게 되었다는 것을 의미했습니다.

공유의 철학

오랫동안 복잡한 데이터 분석과 스크립팅은 소수 엘리트의 전유물로 여겨졌으며, 특정 유형의 사람만이 자동화된 애플리케이션을 만드는 법을 배울 수 있다고 생각했습니다. 저자들은 이러한 믿음을 뒤집기로 결심했습니다. 그들은 자동화된 데이터 솔루션을 만드는 과정을 누구나 할 수 있을 정도로 단순화했다고 믿었습니다. 또한 배우고 싶어하는 모든 사람과 배운 모든 것을 공유하기로 결심했습니다. 모든 엔지니어가 개인화된 애플리케이션을 만들 수 있는 도구를 제공함으로써 모든 직원이 업무에서 더 효율적으로 일할 수 있도록 하면서 업무의 영향을 증폭할 수 있었습니다.

3부: 이륙
IMEC 2010: 인텔 제조 우수성 컨퍼런스

JClick!은 2010년 Intel Manufacturing Excellence Conference에서 전시로 선정되었습니다. 2년마다 열리는 IMEC는 전 세계 1,000명의 선정된 Intel 직원을 대상으로 하는 행사로, 회사 전체에 "가장 잘 알려진 방법"을 확산하기 위해 논문, 프레젠테이션, 전시를 공유합니다. 전시와 프레젠테이션을 선정하기 위해 엄격한 선정 절차가 진행됩니다(논문의 1%만 선정됨).[4]

3명으로 구성된 팀은 그들이 만들어서 현재 조직에서 사용하고 있는 다양한 애플리케이션을 보여주는 데모 대시보드를 준비했습니다. 이 디스플레이는 큰 인기를 끌었고 첫 번째 세션 동안 다양한 공장 관리자들이 전시된 내용과 팀이 간단한 문제와 복잡한 문제를 어떻게 해결했는지에 큰 관심을 보였습니다. 이러한 관심은 4일 동안 계속되었습니다.

JClick!은 컨퍼런스에 참석한 엔지니어들에게 큰 호응을 얻었습니다. 팀은 이 방법이 모든 사람이 약간의 개인적 투자만 하면 사용할 수 있다고 끊임없이 설명했습니다. 게다가 JClick!은 필요했지만 기존 소프트웨어 개발 방식에서는 너무 작은 수천 개의 자동화 솔루션에 대한 답을 제공했습니다.

엔지니어들의 참여도 있었지만, 그보다 더 중요한 것은 경영진의 참여였습니다. JClick!은 최우수 디스플레이 상을 수상했고, 컨퍼런스가 열린 지 일주일 만에 사람들이 JClick!을 자사 공장으로 가져오고 싶어한다는 요청이 팀에 접수되었습니다.

ACE – 분석 능력이 뛰어난 엔지니어

IMEC 2010 직후, 저자 중 한 명(케빈)이 분석 능력 엔지니어(ACE)가 되는 데 필요한 프레임워크를 구축하기 시작했습니다. 그림 6에 요약되어 있습니다.

그림 6: 분석 능력이 있는 직원 모델

ACE는 데이터를 통해 진정한 승리를 거두려면 한 가지 분야 이상의 분야에 참여해야 한다는 것을 깨달은 것입니다. 여러 분야가 필요하며 도메인 지식이 가장 중요합니다. 해당 분야에서 탁월한 데이터베이스 전문가, 통계학자, 컴퓨터 과학자 및 프로세스 엔지니어를 만나는 것은 일반적이었지만 데이터를 추출하고 이를 분석하는 스크립트를 작성하고 의미 있는 방식으로 표시하고 필요에 따라 반복되는 프로세스를 자동화할 수 있는 도메인 전문가를 찾는 것은 드뭅니다. 엔지니어링 커뮤니티에서 역량과 효율성을 증폭시키는 역할을 한 것은 바로 이 완전한 패키지였습니다.

JClick!을 공장에 도입해 달라는 요청이 들어왔을 때, 팀에서는 필요한 교육을 제공할 수 있는 프레임워크를 갖추고 있었습니다.

JClick! 수업

IMEC 2010 직후 Eric Wespi는 핵심 팀의 네 번째이자 마지막 멤버가 되었습니다. Eric은 jClick이 할 수 있는 일에 대해 배우고 한계를 넓히는 데에 대한 전염성 있는 열정을 가져왔습니다. 그는 또한 JClick!의 지원 및 공유 모델의 원동력이 되었습니다.

jClick에 대한 첫 번째 요청은 애리조나의 Fab 32에서 들어왔고, 해당 팀은 브라이언 맥카슨(인텔의 수석 수석 엔지니어)과 협력하여 제품을 공장으로 운송하는 방법을 알아냈습니다.

오랜 심의 끝에 수업의 틀과 철학이 정해졌으며 다음 지침이 실행되었습니다.

이 수업은 일주일 동안 집중적으로 진행되는 경험입니다.
강사는 4명인데, 한 명은 수업을 지도하고 나머지 세 명은 뒤처지는 사람을 도와주게 됩니다.
수업은 학생들의 데이터로 진행됩니다. 데이터를 이해하고 구축 중인 애플리케이션과 어떻게 관련이 있는지 이해하는 데 상당한 시간이 소요된다는 점이 일찍부터 인정되었습니다. 수업이 학생들의 데이터로 진행된다면 학생들은 데이터를 배울 필요가 없고, 전적으로 가르치고 있는 추출 및 스크립팅에 집중할 것입니다.
이 수업에는 터프티와 퓨의 시각화 원리가 포함됩니다.
학생들은 자신의 분야에서 바로 사용할 수 있는 응용 프로그램을 가지고 수업을 마칠 것입니다. 즉, 수업이 끝나면 투자한 시간이 바로 회수된다는 의미입니다.
이 수업은 학습 경험의 허브를 제공하는 JMP 저널을 사용하여 진행됩니다. 여기에는 학습자와 강사에게 필요한 모든 담보가 포함됩니다.
공유가 가장 중요합니다. 아무것도 막히지 않을 것입니다. 강사의 성공은 가능한 한 많은 지식을 학생들에게 전달하는 것입니다.

첫 번째 수업과 그 뒤를 이은 수많은 수업은 엄청난 성공을 거두었습니다. 학생들은 압도적으로 긍정적인 피드백을 주었고, 많은 경우 엔지니어링 시간을 몇 시간에서 몇 분으로 단축한 응용 프로그램을 가지고 그룹으로 돌아갈 수 있어서 기뻤습니다.

하지만 JClick! 경험은 수업이 끝나고도 끝나지 않았습니다.

지원 시스템

팀은 여러 차례의 수업을 거친 후 수업 후 지역 사회를 지원하기 위해 더 많은 지원이 필요하다는 결정을 내리고 여러 지원 시스템을 만들었습니다.

JClick! 간단한 팁 – 팀은 2주에 한 번씩 JSL에서 일반적인 작업을 완료하는 방법에 대한 정보가 포함된 뉴스레터를 발송합니다. 실제 문제를 해결하는 맥락에서 구성되고 코드는 누구나 사용할 수 있습니다.

JClick! Wiki – 사용자가 기사와 유용한 팁을 게시할 수 있도록 내부 위키 사이트가 설정되었습니다. 이 위키는 기업 환경 내부에 있었기 때문에 인텔 조직 내에서만 발견되는 일반적인 문제에 대한 인텔 특정 솔루션을 게시할 수 있었습니다. 가장 잘 알려진 방법은 반도체 환경에 매우 적용 가능한 몇 가지 고급 기술과 함께 위키에 설명되어 있습니다.

JClick! 사용자 포럼 – 팀이 여러 수업을 가르친 후, 곧 학생들이 배우고 싶어하는 욕구는 돕고 싶어하는 욕구와 일치한다는 것을 알게 되었습니다. 가장 좋은 지원 시스템은 사용자를 서로 연결하는 것이라는 것이 분명해졌습니다. 팀이 모든 시간대에 수업을 가르쳤기 때문에 지원 커뮤니티도 성장했습니다. 6개월 이내에 사용자 커뮤니티에서 제공하는 24*7 지원 시스템을 갖추었다고 주장할 수 있었습니다.

JClick!과 매니저

엔지니어가 개별 보고서와 애플리케이션을 위해 JClick!을 광범위하게 사용하지만, 이 방법론은 관리 커뮤니티 내에서 중요한 역할을 합니다. 2012년 초에 팀은 보수적으로 추산하여 JClick!이 2008/2009년에 설립된 이래로 Intel에 100,000시간 이상의 엔지니어링 시간을 제공했다고 했습니다. 더 많은 사람들이 JClick! 엔지니어가 될 기술을 개발함에 따라 그 숫자는 계속 증가했습니다.

고도로 기술적인 관리자에 대한 추세적 요구는 고도로 숙련된 데이터 분석가에 대한 요구와 보조를 맞추고 있습니다. JClick!은 모든 조직에서 이 두 가지 중요한 역할의 결합을 용이하게 합니다. 의사 결정에서 실시간 및 과거 데이터의 역할은 해마다 커지고 있으며, 새로운 프로세스의 과제가 확대됨에 따라 데이터를 유용하고 의미 있는 결과로 해석하는 데 필요한 기술도 커지고 있습니다. JClick!의 철학은 조직이 엔지니어와 관리자에게 의사 결정을 내리도록 비용을 지불한다는 것입니다. 의사 결정을 내릴 수 있는 지점에 더 빨리 도달할수록 더 좋습니다. 팀(규모에 관계없이)에 도움이 될 수 있는 JClick!의 다섯 가지 뚜렷한 측면이 있습니다. 데이터 통합 JClick!은 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 한곳에 배치할 수 있는 프레임워크를 제공합니다. JMP 저널에 여러 보고서를 통합하면 JClick! 애플리케이션을 통해 전체 조직을 지원할 수 있습니다.

표준화 JClick!은 2년에 걸쳐 개발되었습니다. 개발자들은 당시 가장 잘 알려진 방법을 찾아내는 한편, 그들만의 방법도 만들었습니다. 그들은 JClick! 방법론을 사용하는 것이 엔지니어가 자동화된 보고서를 만드는 가장 좋고 쉬운 방법 중 하나라고 믿습니다. 이 방법론을 만들면서 그들은 또한 표준을 만들었습니다.

방법론 자체가 표준이지만 표준화된 보고도 용이하게 합니다. 동일한 분석을 재생성하는 것은 과거의 일이기 때문에 JClick! 엔지니어는 보고서가 필요한 정확한 시각화를 제공하는지 확인하는 데 시간을 할애할 수 있습니다. 보고서가 완료되면 실행할 때마다 동일해지므로 공유할 수 있는 표준이 됩니다.

JClick!은 엔지니어의 지능을 그들이 만든 애플리케이션에 내장하는 것을 용이하게 합니다. 동일한 분석이 항상 여행에 대한 응답으로 사용되는 경우 버튼을 만들어 이를 쉽고 빠르게 수행할 수 있도록 할 수 있습니다. 관리자에게 이는 엔지니어에 대한 적용이 훨씬 쉬운 작업이 되므로 조직을 운영하는 데 중요한 방법이 됩니다. JClick!은 학습과 작업 통합을 위해 스크립트 공유를 용이하게 하고 장려합니다.

효과적인 회의 JClick! 방법론 내에서 만들어지고 가르쳐진 동적 보고 도구는 팀이 태스크포스와 전술 회의를 위해 데이터 분석을 수행하는 방식에 패러다임 전환을 가져왔습니다. JClick!이전에는 대부분의 데이터 분석과 추출이 회의 전에 수행되었고 모든 요청은 회의 후에 실행되었습니다. 효과적인 JClick! 엔지니어는 실시간으로 데이터를 분석하고 조사할 수 있으므로 AR을 사용하지 않아도 됩니다. 또한 다른 사람이 데이터에 대해 질문하고 즉시 답변을 얻을 수 있도록 허용할 수 있습니다. JClick! 초기에는 태스크포스가[5] 하루에 2시간 분량의 데이터 기반 작업을 생성했는데, 이제 이 시간을 다시 할당할 수 있습니다.

리소스 관리 많은 관리자에게 과제 중 하나는 조직을 효과적으로 운영하기 위해 올바른 데이터와 보고서를 모으는 것입니다. 자동화 부서에서 만든 공장 수준 보고서는 많은 작업에 매우 유용하지만, 필요한 방식으로 제공되지 않거나 잘려나간 정보가 있는 경우가 있습니다. 이 경우 관리자에게 정확히 필요한 것을 제공하는 보고서를 만드는 리소스를 소유하는 것은 큰 이점입니다. 아마도 이보다 더 유용한 것은 JClick! 엔지니어가 이미 조직 내의 데이터를 자세히 이해하고 있다는 것입니다. 따라서 최소한의 지시로 엔지니어를 얻을 수 있습니다.

데이터를 이해합니다. · 비즈니스 요구 사항을 이해합니다. · 필요에 따라 보고서와 애플리케이션에 즉시 변경 사항을 적용할 수 있습니다.

토탈 솔루션 JClick!은 오늘날 인텔의 관리자가 직면한 많은 과제에 대한 토탈 솔루션을 제공합니다. JClick! 엔지니어가 있으면 문제 진술을 이상적인 상태 모니터 구현까지 설명할 수 있는 반복 가능한 보고서를 제공할 수 있습니다. JClick!은 태스크포스와 카이젠에서 사용되었습니다.[6] 전 세계 여러 상황에서 그 가치가 입증되었습니다.

방법론이 도움이 됩니다

팀에 집중하기 위해 · 최신 데이터 액세스 제공 · 즉각적인 심문으로 라이브 조작 허용

IMEC로의 복귀

IMEC 2010과 IMEC 2012 사이의 2년 동안 팀은 3개 대륙에 있는 8개 공장을 여행했습니다. 그들은 지원 시스템을 구축하고 인텔 공장이 더욱 효율적으로 운영될 수 있도록 최첨단 애플리케이션을 개발했습니다. 그들은 2012년에 IMEC로 돌아와 다른 디스플레이에서 스토리를 들려주었습니다. 팀은 또한 태스크포스 상황에서 사용자가 대시보드와 직접 상호 작용할 수 있는 워크숍을 제작하도록 초대되었습니다. IMEC가 마감되었을 때 팀은 디스플레이 부문에서 최우수상을 수상했고 두 번째로 인기 있는 워크숍이었습니다.

지속 가능한 성장

IMEC 2012 이후 JClick!은 계속 성장하고 새로운 사용자를 모았습니다. 원래 팀은 공장이 사용자 기반을 성장시키는 데 자립할 수 있도록 트레이너 세션을 교육했습니다. 최근 프로세스 스타트업은 램프에서 공장의 고유한 요구 사항을 지원하기 위해 JClick!을 활용했으며 미래의 스타트업은 JClick!을 염두에 두고 계획을 세우기 시작했습니다.

4부: JClick!과 당신
JClick!을 실행합니다.

팀은 JMP가 최신 Intel 아키텍처 기반 시스템에서 가장 잘 실행된다는 것을 발견했으며, 여정을 시작하는 것은 엔지니어가 최첨단 장비를 갖추는 것이 가장 좋습니다. 데이터 추출을 예약하는 데 사용할 수 있는 고성능 서버나 데스크톱에 투자하는 것도 가치가 있지만, 일부 데이터 추출은 몇 초가 걸리고 다른 데이터 추출은 몇 시간이 걸릴 수 있으며 이를 위해 온라인 시스템을 갖는 것이 가치가 있습니다.

모든 사람이 액세스할 수 있는 JClick! 인프라를 구축하려면 NAS 드라이브와 같은 공유 위치가 필요합니다.

공유와 협업을 통해 모멘텀 구축

조직에서 JClick! 운동을 구축하려는 경우 경영진을 편으로 만드는 것이 중요합니다. 이를 위한 가장 좋은 방법은 작은 것을 똑똑하게 만들고 가치를 일찍 증명하는 것입니다. 작지만 중요한 승리를 제공하는 작은 대시보드를 만드십시오. 아는 것을 동료와 공유하는 것을 가치 있게 만드십시오. 관리자라면 개인의 업적만큼이나(아니면 그 이상) 공유에 보상을 주십시오. 동료와 협력하여 문제를 해결하는 새로운 방법을 발견하십시오. 항상 코드를 볼 수 있도록 열어 두십시오. 서로에게 도전하십시오.

코드의 품질

버전 관리, 함수 작성, 애자일과 같은 코딩 방법 사용에 얽매일 수 있습니다. 이것들은 훌륭한 목표이지만, 직원들이 앱을 빠르게 작성하도록 하는 것이 훨씬 더 가치가 있습니다. 코드의 편의를 위해 변수를 호출하는 대신 항목에 명시적으로 이름을 지정해야 할 수도 있습니다... 이렇게 하세요. 사람들이 작업을 자동화할수록 더 빨리 기존의 코드 방법을 사용하게 될 것입니다.

[1] 위키피디아에서 발췌 - https://en.wikipedia.org/wiki/Intel

[2] Intel Ireland 웹사이트에서 발췌 - http://www.intel.ie/content/www/ie/en/company-overview/intel-leixlip.html

[3] Intel 웹사이트에서 가져옴 - http://www.intel.com/content/www/us/en/quality/exact-copy.html

[4] 리더십 챌린지에서 발췌 - http://www.leadershipchallenge.com/resource/intel-launching-an-innovative-way-to-develop-leaders.aspx

[5] 인텔에서 태스크포스는 긴급한 문제를 처리하기 위해 개최되는 비표준적인 일련의 회의입니다. 일반적으로 태스크포스를 지원하기 위해 모든 비긴급 작업을 중단해야 합니다.

[6] Kaizen, (개선 in Kanji), 이다 Japanese "개선"을 의미합니다. 비즈니스에서 카이젠은 다음과 같은 활동을 말합니다. 지속적으로 개선하다 모든 기능과 모든 직원을 참여시킵니다. CEO 에게 조립 라인 근로자들

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