nav[aria-label="Primary Navigation"] { padding: 0; & ul { list-style: none; width: 100%; display: flex; flex-direction: row; justify-content: start; align-items: start; gap: 30px; padding: 0; & li { margin: 0; } & ul li { list-style: none; } } }

849665_ko-KR

liliconcom

jClick! 반도체 대량 생산 분야의 데이터 분석 및 전달 혁신

케빈 레논, 인텔 아일랜드

인텔 아일랜드의 에이드리언 포터

내용물

JCat! – JClick! 분석 도구 8

IMEC 2010: 인텔 제조 우수성 컨퍼런스. 10

ACE – 분석 능력이 뛰어난 엔지니어 11

공유와 협업을 통해 추진력을 구축하세요. 15

코드의 품질. 15

추상적인

세계 최대 반도체 제조업체 중 하나인 인텔은 고성능 멀티코어 서버부터 초저전력 사물인터넷(IoT) 기기에 이르기까지 연결된 세상 모든 곳에서 사용되는 프로세서를 공급합니다. 이러한 세계적 수준의 제품을 개발하는 과정에서 실리콘 웨이퍼 제조 과정에서 테라바이트급 데이터가 생성되는데, 이 데이터는 가치를 극대화하는 데 활용될 수 있고, 반드시 활용되어야 합니다.

2009년, 저자들은 인텔 아일랜드 Fab 24 사이트에 자동화된 데이터 전달 시스템을 구축하여 데이터 분석 혁명을 일으켰습니다. 이 시스템은 수천 명의 엔지니어와 수십만 시간의 엔지니어링 시간을 절약했습니다. 일상적인 작업을 자동화하여 즉각적인 해결책을 제시하고, 이전에는 감지할 수 없었던 결함 신호를 감지했습니다. 이 시스템의 이름은 JClick!이며, JMP는 바로 그 중심에 있습니다. 단일 공정 엔지니어링 부서에서 시작된 린 프로젝트가 7개의 대량 생산 시설로 확장되어 매일 수천 명의 직원이 사용하고 있습니다. 엔지니어의 개별적인 요구에 집중하고 작은 성과들을 많이 추구함으로써 JClick!은 분석을 개인화된 방식으로 제공하는 데 성공했습니다. JClick!은 기술 혁신과 창의적인 마케팅에 대한 놀라운 이야기로, 모두가 들어야 할 이야기입니다.

바이오스

에이드리언 포터는 인텔 Fab24 시설의 수석 기술자입니다. 핵심 업무는 리소그래피 공정 전문가이지만, 공장 성능의 고급 문제 해결 및 데이터 시각화를 전문으로 합니다. 그는 아일랜드와 인텔의 글로벌 네트워크 전반에서 근무하며 인텔에서 22년간 근무한 베테랑입니다.

케빈 레넌은 인텔 제품 개발 엔지니어입니다. 그는 분석의 린(Lean) 적용 분야에서 업계 전문가로 인정받고 있으며, 최근에는 아일랜드 최초의 학부 데이터 과학 학위 인증 위원회 위원으로 활동했습니다.

소개 인텔

인텔 코퍼레이션(Intel Corporation, Intel로도 알려짐, intel로 양식화)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 세계 최대 규모이자 가장 높은 가치를 지닌 반도체 수익에 기반한 칩 제조업체이며 발명가입니다. x86 일련의 마이크로프로세서 : 대부분의 개인용 컴퓨터(PC)에 사용되는 프로세서입니다. 인텔은 다음 프로세서를 공급합니다. 컴퓨터 시스템 제조업체 ~와 같은 애플 주식회사 , 레노버(구 IBM) , 휴렛팩커드 주식회사 그리고 의 . 인텔은 또한 제조합니다 마더보드 칩셋 , 네트워크 인터페이스 컨트롤러 그리고 집적 회로 , 플래시 메모리 , 그래픽 칩 , 임베디드 프로세서 그리고 통신과 컴퓨팅에 관련된 다른 장치들. [1]

인텔 아일랜드

인텔 아일랜드의 렉슬립 캠퍼스는 킬데어 주에 위치하고 있으며 1989년에 운영을 시작했습니다. 그 이후 인텔은 360에이커 규모의 옛 종마장을 유럽에서 가장 기술적으로 진보된 제조 시설 중 하나로 바꾸는 데 125억 달러 이상을 투자했습니다.

릭슬립 캠퍼스는 최신 세대 실리콘 마이크로프로세서를 생산하는 반도체 웨이퍼 제조 시설이 있는 곳으로, 오늘날 우리가 배우고, 살고, 일하는 방식에 필수적인 다양한 플랫폼과 기술 발전의 핵심입니다.

인텔은 1989년 아일랜드에 처음 진출하여 렉슬립(Leixlip)의 콜린스타운 산업단지에 유럽 최고의 반도체 제조 시설 중 하나가 될 곳을 설립했습니다. 현재 이 캠퍼스에는 4,500명 이상의 직원이 근무하고 있으며, 2014년 3월 인텔은 해당 사업의 진행 상황을 공개했습니다. 50억 달러 규모의 캠퍼스 업그레이드 렉슬립 캠퍼스에 대한 투자는 아일랜드 정부 역사상 최대 규모의 민간 투자로, 300mm 웨이퍼 기반 최신 인텔 공정 기술을 생산할 시설을 마련하는 데 사용될 예정입니다. 인텔이 렉슬립 캠퍼스에 투자한 이번 투자로 지난 25년간 아일랜드에 투자된 누적 자본은 125억 달러에 달합니다. [2]

1부: 개념과 시작

2008년 초, 인텔 아일랜드는 린 방법론을 채택했습니다. 그들은 낭비 제거와 표준화에 대한 일련의 교육 세미나를 시작했으며, 이 새로운 사고방식은 모든 업무 영역에 적용되었습니다. 바로 이 시점에 저자들은 데이터 추출 및 분석 역량 향상에 중점을 둔 개발 영역을 파악했습니다.

일반적인 반도체 공장은 제조된 웨이퍼 한 장당 기가바이트급 데이터를 생산할 수 있습니다. 수백 개의 공정 단계에서 여러 측정이 이루어집니다. 공장에서 생산되는 모든 로트에 대해 전기적 측정, 필름 두께, 경도, 주요 치수, 그리고 수천 건의 최종 라인 테스트가 수행됩니다. 결함 및 로트 이동(툴 챔버, 공정 시간 등)에 대한 방대한 양의 데이터는 말할 것도 없습니다. 이 모든 데이터는 안정적인 공정을 보장하고, 공정 문제를 파악하고, 고객에게 제품을 적시에 공급하는 데 필수적입니다.

Fab 24 경영진이 제공한 린 툴박스를 적용하면서, 저자들은 엔지니어들이 여러 추출 도구와 분석 도구를 사용하고 있으며, 이를 활용하는 방법도 다양하다는 사실을 발견했습니다. 또한 엔지니어들이 의사 결정보다 데이터 준비에 훨씬 더 많은 시간을 소비한다는 사실도 발견했습니다. 최대 90%의 시간을 데이터 추출 및 준비에 할애했습니다. 이는 모든 회사에서 공통적으로 발견되는 사실이었습니다. 엔지니어들이 업무를 제시하는 방식의 사소한 차이만으로도 의사 결정 속도가 느려졌습니다. 예를 들어, 주초에 근무하는 엔지니어는 주 단위로 축척된 x축을 사용하는 반면, 주말에 근무하는 엔지니어는 요일 단위로 x축을 축척할 수 있습니다. 이러한 미묘한 차이는 의사 결정 속도를 저하시켰습니다. 여기에 각 분석이 수동으로 수행되고, 필요한 담당자에게 분석을 전달하는 가장 일반적인 방법이 이메일이라는 사실까지 더해지면서, 프로세스 흐름은 낭비로 가득 찼습니다.

저자들은 데이터 분석의 패러다임을 바꾸고자 Fab24에서 데이터 추출 및 분석의 표준화와 효율성 향상에 목표를 두었습니다. 이 패러다임은 필요한 데이터를 손쉽게 확보하고 필요한 분석을 즉시 적용할 수 있도록 하는 것이었습니다. 하지만 이 단계에 이르기 전에 표준화의 첫 단계는 작업에 적합한 도구를 선택하는 것이었습니다. 그들은 데이터 추출을 자동화하는 자체 추출 도구를 빠르게 선택했지만, 분석 도구는 더욱 신중한 검토가 필요했습니다. JMP를 선택하기 전에 여러 옵션을 검토했습니다. 아래 표는 이러한 도구와 고려 사항을 보여줍니다.

분석 도구 고려 사항

도구	고려 사항
SAS	모든 분석 요건을 충족했습니다. 대용량 데이터 세트 작업도 가능하지만, 코딩 방법을 익혀야 했습니다. 진입 장벽이 높았습니다.
제이엠피	사용하기 쉽고, 모든 분석 요구 사항을 충족하며, 풍부한 상호작용 기능을 제공합니다. 이미 모든 엔지니어가 사용하는 표준 도구입니다. 분석을 위해 코드를 쉽게 추출할 수 있습니다.
뛰어나다	분석 기능이 제한적입니다. 자동화가 비교적 쉽습니다. 사용자 지원이 풍부합니다.
펄	온라인에서 사용자 지원을 많이 제공합니다. 대부분의 분석 자료를 제공하지만 찾기가 어렵습니다. 프로그래머가 아니라면 진입 장벽이 높습니다.

JClick! 방법

JClick!의 성공에 가장 중요한 두 가지 요인은 간단한 시스템과 그 시스템의 마케팅이었습니다.

JClick! 메서드는 예외 없이 다음과 같은 흐름을 사용합니다. 이는 몇 시간 걸리던 분석을 몇 초 만에 끝내는 핵심이며, 간단하지만 이 논문의 가장 중요한 교훈입니다.

필요한 빈도로 실행되도록 SQL 쿼리를 예약합니다.
해당 쿼리의 출력을 CSV 형식으로 필요한 사람이라면 누구나 접근할 수 있는 공유 위치로 보냅니다.
해당 CSV 파일을 호출하고 분석을 수행하는 JSL 스크립트를 만드세요. 이 스크립트 작성의 핵심은 JMP가 대부분의 스크립팅을 자동으로 처리하도록 하는 것입니다.
JSL 스크립트를 동일한 공유 위치에 저장합니다. 저널의 버튼에 이 JSL 스크립트를 호출하는 스크립트를 임베드합니다(Include 사용).
저널 배포

5단계에서 이 저널은 팀의 분석 허브가 됩니다. 엔지니어가 분석을 수행해야 할 때마다 저널을 열면 최신 데이터와 최신 분석 내용이 버튼 클릭 한 번으로 모두 표시됩니다. 이 저널을 공유 위치에 저장하는 것도 하나의 방법이며, 해당 저널을 여는 메뉴 항목을 만들면 됩니다.

기술적 성장

이 방법이 확립되자 저자들은 JMP, JSL, SQL 및 일반 자동화 방법에 대한 기술적 깊이를 넓히기 시작했습니다. 이후 몇 년 동안 그들은 JClick! 팀의 다른 구성원들과 함께 기술을 연마했습니다.

간단한 JClick!

처음에는 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 JSL에 대한 지식을 쌓으면 엄청난 수작업 없이는 불가능했던 분석이 가능해진다는 것을 금방 깨달았습니다. 가장 간단한 예는 그림 3에서 볼 수 있는 24시간 참조선입니다. JMP에서 생성한 코드에 이 간단한 기능을 추가하면 지난 24시간 동안의 새로운 데이터를 항상 볼 수 있고, 스크립트가 실행될 때마다 참조선이 업데이트됩니다.

그림 3: 24시간 기준선

데이터 통합

JClick!의 초기 활용 사례 중 하나는 데이터에 접근하는 엔지니어들을 위해 데이터를 통합하고 개인화하는 것이었습니다. JMP/JSL을 사용하여 Kevin과 Adrian은 업무에 필요한 데이터를 수집하여 저널에 통합할 수 있었습니다. 즉, 여러 자동화 시스템을 이용하는 대신 데이터를 한곳으로 통합할 수 있었습니다. JClick!의 이러한 간단한 활용법은 얼마 지나지 않아 저자의 현지 팀에서 필수적인 도구로 자리 잡았습니다. 그림 4를 참조하세요.

그림 4 데이터 통합

학습

저자들은 자신들이 사용할 수 있는 많은 도구를 가지고 있었고 SAS가 제공하는 많은 학습 기회를 활용하여 역량을 키웠습니다. 그 중 몇 가지 예가 아래에 나와 있습니다.

JSL 스크립팅 가이드는 JSL이 어떻게 구성되는지에 대한 자세한 참고 자료를 제공합니다.
2009년 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 설계를 위한 JMP 사용 방법, 결함 감지를 위한 신경망 사용 방법에 대한 정보를 제공했습니다.
디스커버리 컨퍼런스의 기조연설은 저자가 문제 해결에 어떻게 접근해야 하는지에 대한 통찰력을 제공했습니다. 조나 레러, 카이저 펑, 딕 드 보 등의 연사들이 참여했습니다.
웹캐스트 또한 귀중한 학습 도구가 되었습니다. Xan Gregg의 뛰어난 Graph Builder는 아일랜드에서 가장 많이 시청된 웹캐스트 중 하나입니다.
하지만 이 모든 것보다 더 가치 있는 교훈은 성장하는 JClick! 팀과의 협업에서 나왔습니다. 공유와 건전한 경쟁 덕분에 개선 속도는 단독으로는 불가능했던 속도로 훨씬 빠르게 증가했습니다.

JCat! – JClick! 분석 도구

저자의 여정에서 다음 돌파구는 디스플레이 상자, 데이터 필터, 버튼의 놀라운 세계를 발견하기 시작했을 때였습니다. 이는 분석 능력에 있어 거대한 진전을 이루었습니다. 실제로 이 도구는 Discovery 2010에서 존 샐(John Sall)이 던진 "용감하게 행동하세요. 실시간으로 실행하세요"라는 요청에 응답할 수 있는 수단을 제공했습니다. 그래프, 데이터 필터, 그리고 버튼에 내장된 여러 분석 스크립트를 조합함으로써 엔지니어는 신속하게 결정을 내릴 수 있었고, 회의가 끝나기 전에 분석을 완료하는 경우가 많았습니다. "다음 회의까지 이걸 완료하겠습니다"라고 말하는 것은 과거의 일이었습니다. 그림 5는 JCat!의 편집된 버전을 보여줍니다.

그림 5: JCat

지역 성장

데이터 통합, 혁신적인 애플리케이션 개발, 그리고 JClick! 애플리케이션을 위한 중앙 저장소 구축을 통해, 저자들은 이제 다른 엔지니어들과 공유할 수 있는 실질적인 제품을 확보했습니다. 그들은 현지 팀과 함께 효율성을 개선할 수 있는 애플리케이션을 설계하기 시작했습니다. 실제로 널리 채택된 초기 애플리케이션 중 하나는 한 부서의 엔지니어 60명의 작업 시간을 하루에 약 30분 절약해 주었습니다. JClick! 대시보드(스크립트 버튼이 있는 JMP 저널)는 곧 같은 부서를 관리하는 데 필수적인 전략으로 자리 잡았습니다. JClick!은 엔지니어들에게 도구 상태, 제품 이동, 불량률, 수율 성과 등을 이전보다 훨씬 더 쉽고 맞춤화된 방식으로 제공하도록 설계되었습니다.

저자들은 JClick!을 가능하게 하는 데 필요한 기술을 습득하는 동시에, 복잡하다고 여겨졌던 과정을 단순하게 만들었습니다. 너무나 간단해서 누구든 배우고 자신만의 JClick!을 만들 수 있다고 믿었습니다. 바로 이러한 결단력이 JClick!을 엔지니어 두 명에서 2천 명이 넘는 규모로 성장시키는 원동력이 되었습니다.

많은 대기업과 마찬가지로 인텔 공장은 다양한 사용자를 위한 자체 데이터 전송 시스템을 갖추고 있습니다. 하지만 모든 고객에게 100%의 솔루션을 제공하는 것은 쉽지 않습니다. JClick!은 고도로 개인화된 서비스를 제공하여 기존 대형 솔루션으로는 메울 수 없었던 격차를 해소했습니다.

2부: 초기 성장

인텔 아일랜드 내부 린 컨퍼런스

2009년 말, 인텔 아일랜드는 린 전환 과정에서 얻은 개선 사항을 발표하기 위해 사내 린 컨퍼런스를 개최했습니다. 이는 공장 전체에 JClick!을 소개할 수 있는 절호의 기회였습니다. 이 발표는 두 가지 목적을 달성했습니다. 첫째, 인텔 아일랜드는 개발한 여러 애플리케이션을 공유할 수 있었고, 둘째, 방법론을 어떻게 미세 조정할 수 있을지에 대한 통찰력을 얻을 수 있었습니다.

이 컨퍼런스를 위해 JClick!이라는 이름이 탄생했습니다. 이 방법론에 이름을 붙이기로 한 결정은 매우 고무적인 선택이었습니다. 7년이 지난 지금, 이 이름은 인텔 공장 내 분석 애플리케이션 유형에 매우 구체적인 의미를 담고 있기 때문입니다. "JClick에 넣어 보자!"라는 문구는 베트남에서 이스라엘까지 널리 알려져 있습니다.

대서양을 건너다

인텔 공장에서는 '정확히 복사!(Copy Exactly!)'라는 방법을 사용합니다. '정확히 복사!' 방법은 제조 현장과 개발 현장을 일치시키는 데 중점을 둡니다. 물리적 입력과 통계적으로 일치하는 응답(산출)에 대해 모든 단계에서 일치가 이루어집니다. 이 프로세스는 조정된 변경, 감사, 공정 제어 시스템 및 공동 팹 관리 구조를 활용하여 시간이 지남에 따라 지속적인 일치를 가능하게 합니다. [3]

Copy Exactly! 덕분에 동일한 공정 기술을 사용하는 공장들은 동일한 장비, 동일한 데이터베이스, 그리고 동일한 지표를 사용하여 성과를 측정하게 됩니다. 이 모든 것은 아일랜드에서 구축된 모든 JClick! 애플리케이션을 거의 수정 없이 애리조나(동일한 기술을 사용하는) 현장으로 이전할 수 있다는 것을 의미했습니다.

이 전환은 저자 중 한 명(케빈)의 동료인 트레이시 헨드릭스가 아일랜드 JClick! 대시보드 시연을 받았을 때 이루어졌습니다. 몇 주 만에 그녀는 대시보드 전체를 이전하고 애리조나 사이트에서 방법론을 전파했습니다. 트레이시는 저희의 첫 고객이자 두 명으로 구성된 JClick! 팀에 합류한 첫 번째 사람이 되었습니다. 방법론에 대한 그녀의 열정과 이를 배우고자 하는 열망 덕분에 곧 조직에 애플리케이션을 구축하는 또 다른 엔지니어가 합류하게 되었습니다.

공유의 철학

오랫동안 복잡한 데이터 분석과 스크립팅은 소수 엘리트의 전유물로 여겨졌으며, 특정 유형의 사람만 자동화 애플리케이션 구축 방법을 배울 수 있다고 여겨졌습니다. 저자들은 이러한 믿음을 완전히 뒤집기로 결심했습니다. 누구나 자동화 데이터 솔루션을 구축할 수 있을 정도로 프로세스를 단순화했다고 믿었습니다. 또한 배우고 싶어 하는 모든 사람과 배운 모든 것을 공유하기로 결심했습니다. 모든 엔지니어에게 맞춤형 애플리케이션을 만들 수 있는 도구를 제공함으로써 업무의 영향력을 확대하고 모든 직원의 업무 효율성을 높일 수 있었습니다.

3부: 이륙

IMEC 2010: 인텔 제조 우수성 컨퍼런스

JClick!은 2010 인텔 제조 혁신 컨퍼런스(IMEC)의 전시 부스로 선정되었습니다. IMEC는 전 세계 1,000명의 선정된 인텔 임직원이 참석하는 격년 행사로, 회사 전반에 걸쳐 "가장 잘 알려진 방법"을 확산하기 위해 논문, 프레젠테이션, 전시를 공유합니다. 전시 및 프레젠테이션은 엄격한 선정 과정을 거쳐 선정되며, 논문의 1%만이 선정됩니다. [4]

세 명으로 구성된 팀은 자신들이 개발하여 현재 조직에서 사용하고 있는 다양한 애플리케이션을 보여주는 데모 대시보드를 준비했습니다. 이 전시는 큰 호응을 얻었고, 첫 번째 세션에서 여러 공장 관리자들은 전시된 내용과 팀이 간단한 문제부터 복잡한 문제까지 어떻게 해결했는지에 큰 관심을 보였습니다. 이러한 관심은 4일 동안 이어졌습니다.

JClick!은 컨퍼런스에 참석한 엔지니어들에게 큰 호응을 얻었습니다. 팀은 이 방법이 누구나 약간의 투자만 하면 쉽게 사용할 수 있다고 끊임없이 설명했습니다. 게다가 JClick!은 기존 소프트웨어 개발 방식으로는 너무 작았지만 필요했던 수천 개의 자동화 솔루션에 대한 해답을 제시했습니다.

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

ACE – 분석 능력이 뛰어난 엔지니어

IMEC 2010 직후, 저자 중 한 명(케빈)은 분석 역량 엔지니어(ACE)가 되기 위해 필요한 요건에 대한 체계를 구축하기 시작했습니다. 이는 그림 6에 요약되어 있습니다.

그림 6: 분석 능력이 뛰어난 직원 모델

ACE는 데이터를 통해 진정한 성과를 거두려면 한 가지 분야뿐 아니라 여러 분야를 아우르는 폭넓은 지식이 필요하다는 것을 깨달았습니다. 다양한 분야를 아우르는 지식이 필요했고, 그중에서도 도메인 지식이 가장 중요했습니다. 각 분야에서 탁월한 성과를 보이는 데이터베이스 전문가, 통계학자, 컴퓨터 과학자, 프로세스 엔지니어를 만나는 것은 흔했지만, 데이터를 추출하고 분석 스크립트를 작성하여 의미 있는 방식으로 표시하고, 필요에 따라 반복 작업을 자동화할 수 있는 도메인 전문가는 찾기 어려웠습니다. 이처럼 완벽한 패키지가 엔지니어링 커뮤니티의 역량과 효율성을 높이는 원동력이 되었습니다.

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

JClick! 클래스

IMEC 2010 직후, 에릭 웨스피는 핵심 팀의 네 번째이자 마지막 멤버가 되었습니다. 에릭은 jClick의 잠재력을 배우고 한계를 뛰어넘는 데 열정적인 모습을 보였습니다. 그는 또한 JClick!의 지원 및 공유 모델을 뒷받침하는 원동력이 되었습니다.

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

오랜 심의 끝에 수업의 틀과 철학이 정해졌고, 다음 지침이 시행되었습니다.

이 수업은 일주일 동안 집중적으로 진행되는 경험 수업입니다.
강사는 4명인데, 한 명은 수업을 지도하고, 나머지 세 명은 뒤처지는 사람을 도와주게 됩니다.
수업은 학생들의 데이터를 기반으로 진행됩니다. 데이터를 이해하고 구축 중인 애플리케이션과 데이터를 어떻게 연관시키는지에 상당한 시간이 소요된다는 점이 수업 초기에 인지되었습니다. 만약 수업이 학생들의 데이터를 기반으로 진행된다면, 학생들은 데이터를 직접 학습할 필요가 없고, 오로지 데이터 추출 및 스크립팅에만 집중할 수 있을 것입니다.
이 수업에는 터프티와 퓨의 시각화 원리가 포함됩니다.
학생들은 수업을 마치고 자신의 분야에서 바로 활용할 수 있는 응용 프로그램을 습득하게 됩니다. 즉, 수업에 투자한 시간은 수업 종료 즉시 회수된다는 의미입니다.
수업은 학습 경험의 중심이 되는 JMP 저널을 활용하여 진행될 것입니다. 이 저널에는 학습자와 강사 모두에게 필요한 모든 자료가 포함될 것입니다.
공유가 무엇보다 중요합니다. 어떤 것도 놓치지 않을 것입니다. 강사의 성공은 학생들에게 최대한 많은 지식을 전달하는 데 달려 있습니다.

첫 수업과 그 이후의 수많은 수업은 큰 성공을 거두었습니다. 학생들은 압도적으로 긍정적인 피드백을 주었고, 많은 경우 엔지니어링 시간을 몇 시간에서 몇 분으로 단축시켜 주는 응용 프로그램을 가지고 그룹으로 돌아갈 수 있게 되어 매우 기뻤습니다.

하지만 JClick! 경험은 수업이 끝난 뒤에도 끝나지 않았습니다.

지원 시스템

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

JClick! 간단한 팁 – 팀은 2주에 한 번씩 JSL로 일반적인 작업을 완료하는 방법에 대한 정보가 담긴 뉴스레터를 발송했습니다. 실제 문제를 해결하는 맥락에서 작성되었으며, 코드는 누구나 이용할 수 있었습니다.

JClick! Wiki – 사용자들이 게시물과 유용한 팁을 게시할 수 있도록 내부 위키 사이트를 구축했습니다. 이 위키는 기업 내부 환경이었기 때문에 인텔 내부에서만 흔히 발생하는 문제에 대한 인텔 고유의 솔루션을 게시할 수 있었습니다. 가장 잘 알려진 방법들과 반도체 환경에 매우 적용 가능한 몇 가지 고급 기술들이 위키에 포함되어 있었습니다.

JClick! 사용자 포럼 – 여러 차례 수업을 진행한 후, 학생들은 배우고자 하는 열정만큼이나 도움을 주고자 하는 열정도 크다는 것을 알게 되었습니다. 최고의 지원 시스템은 사용자들을 서로 연결해 주는 것이라는 점이 분명해졌습니다. 팀이 모든 시간대에 걸쳐 수업을 진행하면서 지원 커뮤니티도 함께 성장했습니다. 6개월 만에 사용자 커뮤니티가 제공하는 24시간 연중무휴 지원 시스템을 구축했다고 자부할 수 있었습니다.

JClick!과 매니저

JClick!은 엔지니어들이 개별 보고서 및 애플리케이션 개발에 널리 사용하고 있지만, 이 방법론은 경영 분야에서도 중요한 역할을 합니다. 2012년 초, JClick! 팀은 보수적으로 추산하여 2008/2009년 설립 이후 JClick!이 인텔에 10만 시간 이상의 엔지니어링 시간을 제공했다고 밝혔습니다. 더 많은 사람들이 JClick! 엔지니어가 될 역량을 개발함에 따라 그 시간은 계속 증가했습니다.

고도로 기술적인 관리자에 대한 수요가 증가하는 추세이며, 이는 고도로 숙련된 데이터 분석가에 대한 수요에 발맞추고 있습니다. JClick!은 모든 조직에서 이 두 가지 중요한 역할을 원활하게 수행할 수 있도록 지원합니다. 의사 결정에서 실시간 데이터와 과거 데이터가 차지하는 역할은 해마다 증가하고 있으며, 새로운 프로세스의 과제가 커짐에 따라 데이터를 유용하고 의미 있는 결과로 해석하는 데 필요한 기술 또한 증가하고 있습니다. JClick!의 철학은 조직이 엔지니어와 관리자에게 의사 결정을 맡기는 것입니다. 의사 결정에 더 빨리 도달할수록 더 좋습니다. JClick!에는 규모와 관계없이 모든 팀에 도움이 되는 다섯 가지 측면이 있습니다. 데이터 통합 JClick!은 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 한곳에 정리할 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 방법들을 찾아내는 동시에 그들만의 방법론을 개발했습니다. 그들은 JClick! 방법론을 사용하는 것이 엔지니어가 자동화된 보고서를 생성하는 가장 쉽고 효과적인 방법 중 하나라고 생각합니다. 이 방법론을 개발하면서 표준도 마련했습니다.

방법론 자체가 표준이지만, 표준화된 보고를 가능하게 합니다. 동일한 분석을 다시 생성하는 일은 이제 과거의 일이 되었기 때문에 JClick! 엔지니어는 보고서가 필요한 정확한 시각화를 제공하는지 확인하는 데 시간을 투자할 수 있습니다. 보고서가 완성되면 실행할 때마다 동일한 내용이 표시되므로 공유할 수 있는 표준이 됩니다.

JClick!은 엔지니어의 지능을 자신이 만든 애플리케이션에 내장할 수 있도록 지원합니다. 특정 상황에 대한 응답으로 항상 동일한 분석이 사용되는 경우, 버튼을 생성하여 해당 작업을 쉽고 빠르게 수행할 수 있습니다. 관리자에게는 엔지니어에 대한 지원이 훨씬 쉬워지므로 조직 운영에 필수적인 요소가 됩니다. JClick!은 학습 및 업무 통합을 위해 스크립트 공유를 용이하게 하고 장려합니다.

효과적인 회의 JClick! 방법론 내에서 개발되고 교육된 동적 보고 도구는 태스크포스 및 전술 회의를 위한 팀 데이터 분석 방식에 패러다임 전환을 가져왔습니다. JClick! 이전에는 대부분의 데이터 분석 및 추출이 회의 전에 수행되었고, 모든 요청은 회의 후에 실행되었습니다. 유능한 JClick! 엔지니어는 실시간으로 데이터를 분석하고 조사할 수 있기 때문에 AR(인터뷰)을 피할 수 있습니다. 또한 다른 사람들이 데이터에 대해 질문하고 즉시 답변을 얻을 수 있도록 허용할 수 있습니다. JClick! 초창기에는 태스크포스가 [5] 하루에 2시간 분량의 데이터 기반 작업을 생성했는데, 이제 이 시간을 재할당할 수 있습니다.

리소스 관리 많은 관리자들이 겪는 어려움 중 하나는 조직을 효과적으로 운영하기 위해 적절한 데이터와 보고서를 확보하는 것입니다. 자동화 부서에서 작성하는 공장 수준 보고서는 여러 작업에 매우 유용하지만, 필요한 정보가 제대로 제공되지 않거나 필요한 방식으로 정리되지 않는 경우가 있습니다. 이러한 경우, 관리자에게 필요한 정보를 정확하게 제공하는 보고서를 작성할 수 있는 리소스를 직접 확보하는 것은 큰 이점입니다. 어쩌면 이보다 더 유용한 것은 JClick! 엔지니어가 이미 조직 내 데이터를 깊이 이해하고 있다는 것입니다. 따라서 최소한의 지시만으로도

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

종합 솔루션 JClick!은 오늘날 인텔 관리자들이 직면한 여러 과제에 대한 종합적인 솔루션을 제공합니다. JClick! 엔지니어를 통해 문제 정의부터 이상적인 상태 모니터링 구현까지 설명하는 반복 가능한 보고서를 제공할 수 있습니다. JClick!은 태스크포스 및 카이젠(Kaizen) 프로젝트에 사용되었습니다. [6] 전 세계 여러 상황에서 그 가치가 입증되었습니다.

방법론이 도움이 됩니다

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

IMEC로의 복귀

IMEC 2010과 IMEC 2012 사이 2년 동안 팀은 3개 대륙에 위치한 8개 공장을 방문했습니다. 인텔 공장의 효율적인 운영을 지원하기 위해 지원 시스템을 구축하고 최첨단 애플리케이션을 개발했습니다. 2012년 IMEC에 다시 돌아와 또 다른 전시를 통해 이 이야기를 전했습니다. 또한, 태스크포스 상황에서 사용자가 대시보드를 직접 조작할 수 있는 워크숍을 제작하도록 요청받았습니다. IMEC 폐막 후, 팀은 전시 부문 최우수상을 수상했고, 두 번째로 인기 있는 워크숍이 되었습니다.

지속 가능한 성장

IMEC 2012 이후 JClick!은 지속적으로 성장하며 새로운 사용자를 확보해 왔습니다. 초기 팀은 공장들이 자립하여 사용자 기반을 확대할 수 있도록 트레이너 세션을 구성했습니다. 최근 프로세스 스타트업들은 JClick!을 활용하여 공장의 고유한 요구 사항을 지원했으며, 향후 스타트업들도 JClick!을 염두에 두고 계획을 세우고 있습니다.

4부: JClick!과 당신

JClick을 실행하세요!

팀은 JMP가 최신 인텔 아키텍처 기반 시스템에서 가장 잘 작동한다는 것을 확인했으며, 엔지니어들이 최첨단 장비를 갖추고 시작하는 것이 가장 좋습니다. 데이터 추출 일정을 예약하는 데 사용할 수 있는 고성능 서버나 데스크톱에 투자하는 것도 가치가 있습니다. 데이터 추출에 따라 몇 초가 걸리는 경우도 있고, 몇 시간이 걸리는 경우도 있으므로 온라인 시스템을 구축하는 것이 좋습니다.

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

공유와 협업을 통한 모멘텀 구축

조직 내에서 JClick! 운동을 구축하려면 경영진의 참여를 유도하는 것이 중요합니다. 가장 좋은 방법은 작은 규모로 스마트하게 시작하고 가치를 조기에 입증하는 것입니다. 작지만 중요한 성과를 낼 수 있는 작은 대시보드를 만드세요. 동료들과 지식을 공유하는 것을 가치 있게 여기세요. 관리자라면 개인의 성과만큼이나 (혹은 그 이상으로) 공유에 대한 보상을 제공하세요. 동료들과 협력하여 새로운 문제 해결 방법을 모색하세요. 항상 코드를 공개하여 모두가 볼 수 있도록 하세요. 서로에게 도전 의식을 불어넣으세요.

코드의 품질

버전 관리, 함수 작성, 애자일과 같은 코딩 기법 사용에 발목이 잡힐 수 있습니다. 이러한 목표들은 훌륭하지만, 직원들이 앱을 신속하게 작성하도록 하는 것이 훨씬 더 중요합니다. 코드 작성의 편의를 위해 변수를 호출하는 대신 항목에 명확한 이름을 부여하는 것이 필요할 수 있습니다. 이렇게 하세요. 직원들이 업무를 더 빨리 자동화할수록, 더 전통적인 코딩 기법을 더 빨리 사용하게 될 것입니다.

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

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

[3] Intel 웹사이트에서 발췌 - 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 해결하기 위해 개최되는 일련의 비표준 회의입니다. 일반적으로 태스크포스를 지원하기 위해 긴급하지 않은 모든 업무를 중단해야 합니다.

[6] Kaizen, (개선 in 한자 ), 이다 일본어 "개선"을 의미합니다. 비즈니스에서 카이젠은 다음과 같은 활동을 의미합니다. 지속적으로 개선하다 모든 기능과 모든 직원을 참여시킵니다. 대표이사 에게 조립 라인 노동자들

Comments

There are no comments yet