半導体業界について話すとき、多くの人は大量のデータと急速な製品最適化プロセスを思い浮かべます。このような産業エコシステムは JMP との密着性が高く、その高速かつ正確なインタラクティブな統計分析機能は半導体顧客に広く愛されています。半導体業界の作業環境では、悪条件に直面したときに問題の原因を特定し、迅速に改善策を導入することがしばしば必要になります。最も難しい段階は、数百または数千のパラメータから最も関連性の高い影響要因をいかに迅速に見つけるかということです。これまで、エンジニアは過去の経験を頼りに、疑わしいパラメータをゆっくりと試行錯誤して重要な要素を見つけることしかできませんでした。このアプローチは時間がかかるだけでなく、重要な指標を見逃してしまう可能性もあります。プロセス最適化の方向性をいかに迅速に見つけるかは、間違いなくすべてのエンジニアリング チームが直面する大きな課題です。
ケース1: 600以上のパラメータを持つテストデータから重要なパラメータを見つける方法
半導体のEWSテストデータを例にとると、パラメータ指標は600以上あります。特別なビンへの影響を比較してランク付けするには、従来の方法を使用するとかなりの時間がかかる可能性があります。 JMP の予測スクリーニングと応答スクリーニングを使用すると、複数のパラメータが結果に与える影響をすばやく比較し、タスクを数ミリ秒で完了して、ビン 10 に最も大きな影響を与えるパラメータをすばやく見つけることができます。次に、対話型のグラフィック分析ツールであるグラフビルダーを使用して、主要なパラメータとビン 10 の散布図をすばやく描画し、異なるロットに従って色分けすることができます。これにより、問題のあるデータのほとんどがロット 16 から 29 に由来することがすぐに明らかになり、問題の原因を分析するのにかかる時間はわずかになります。
図1: JMPの予測スクリーニングと応答スクリーニングを使用すると、複数のパラメータが結果に与える影響を素早く比較できます。
図2: JMPの散布図を使って問題の原因を素早く理解する
ケース2: プロセスを改善し、最適な要素の組み合わせを迅速に見つける方法
半導体におけるもう一つの一般的な問題は、プロセスを改善し、最適な配合の組み合わせを見つける方法です。これまでの統計解析ソフトウェアのほとんどは、効果的な実験の組み合わせを提案することができず、計画された実験にはグループの種類や因子の設定など多くの実験上の制限がありました。このような問題により、データ分析は不正確になり、追加のコストが発生します。 JMP のカスタム実験プラットフォームは最適化された実験設計を提供し、ユーザーが最も費用対効果の高い実験の組み合わせで正確なモデル構築を完了できるように支援します。
パッケージングとテストのワイヤボンドのケースを例にとると、ボールせん断と IMC% の最大値を取得したい場合、JMP のカスタム実験プラットフォームを使用して、許容できるグループ数と適切な因子の種類に基づいて実験を設計できます。このような実験設計の組み合わせを通じて収集されたデータを使用して、ユーザーは JMP によってガイドされる分析パスに従って、優れた物語モデルを取得できます。さらに、JMP のプロファイラー プラットフォームを使用すると、取得された複数のモデルで複数の条件を満たす最適な数式の組み合わせをすばやく見つけることができます。この機能は、ユーザーが新しいプロセスを開発したり、既存のプロセスを改善したりする際に非常に役立ちます。
図3: JMPを使用して回帰モデルを取得し、重要なパラメータをランク付けする
図4: モデルにおける最適なパラメータの組み合わせを見つける
要約すると、他の従来の統計分析ソフトウェアとは異なり、JMP は顧客に優れたユーザー エクスペリエンスをもたらし、より高速で包括的かつ実用的な結果を提供できます。 JMP の利点は明らかです。よく言われる利点は次のとおりです。
- インタラクティブな動的解析チャート
- データチャートをリンクして相関関係を簡単に見つける
- 使いやすい統計分析プラットフォーム
- 主要な要因を見つけ、パラメータの組み合わせを最適化するためのさまざまな予測モデリングツール
- 素早く簡単なレポートスクリプト
JMPは台湾の半導体業界で97％の市場シェアを誇り、高い信頼性を誇っています。業界内の問題を議論するためのベンチマーク言語となっています。多くの企業では、結果の検証に長時間かかることを避けるために、JMP を使用して分析結果を出力しています。仕事で統計分析が必要なユーザーにとって、使いやすい JMP 統計ツールは、作業効率を 30% 以上大幅に向上させるのに役立ちます。
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