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jクリック！ 半導体大量生産におけるデータ分析と配信に革命を起こす

 

jクリック！ 半導体大量生産におけるデータ分析と配信に革命を起こす

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

要約 3

略歴。 3

序章。 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

ジェイクリック！ 方法。 5

技術的な成長。 6

シンプルな JClick! 。 6

コードの始まり。 6

データの統合。 7

学ぶ。 8

Jキャット！ – 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

大西洋を横断します。 9

共有の哲学。 10

パート 3: テイクオフ 10

IMEC 2010: インテル マニュファクチャリング エクセレンス カンファレンス。 10

ACE – 分析能力のあるエンジニア 11

ジェイクリック！クラス。 11

サポートシステム。 12

Jクリック!そしてマネージャー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への復帰。 14

持続的な成長。 14

パート 4: クリック!あなたも。 15

JClick!を実行中 15

共有とコラボレーションによって勢いを築きます。 15

コードの品質。 15

 

概要

世界最大の半導体メーカーの 1 つであるインテル コーポレーションは、接続された世界のあらゆる場所で使用されるプロセッサを供給しています。高電力マルチコアサーバーから超低電力モノのインターネットデバイスまで。 これらの世界クラスの製品の作成において、シリコン ウェーハの製造ではテラバイト規模のデータが作成されます。これらのデータは、価値を最大化するために使用できる、また使用しなければなりません。

2009 年に著者らは、Intel Ireland の Fab 24 サイトに自動データ配信システムを作成することでデータ分析革命を開始しました。これにより、1,000 人を超えるエンジニア、数十万時間のエンジニアリング時間が節約されました。 日常的なタスクを自動化して即時の解決を可能にし、以前は検出できなかった欠陥信号を検出しました。 このシステムは JClick! と呼ばれます。 JMP はまさにその中心です。 単一のプロセス エンジニアリング部門の無駄のないプロジェクトとして始まったプロジェクトは、7 つの大量生産施設に広がり、毎日数千人の従業員によって使用されています。 エンジニアの個々のニーズに焦点を当て、多くの小さな成果を探すことで、JClick!分析を個人的なものにすることに成功しました。 Jクリック!これは技術革新と創意に富んだマーケティングに関する注目に値する物語であり、誰もが聞くべきものです。

略歴

Adrian Porter は、インテルの Fab24 施設の上級スタッフ技術者です。 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。 彼はインテルに 22 年間勤務し、アイルランドおよびインテルのグローバル ネットワーク全体で働いてきたベテランです。

Kevin Lennon はインテルのスタッフ製品開発エンジニアです。 彼は、分析のリーン アプリケーション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データ サイエンス学士号の認定委員会の委員を務めました。

はじめに インテル

インテル コーポレーション (インテルとしても知られ、インテルと様式化される) は、アメリカの多国籍法人とテクノロジー企業に本社があるサンタクララ、カリフォルニア（俗に「シリコンバレー」と呼ばれます）によって設立されました。ゴードン・ムーア（のムーアの法則名声）そしてロバート・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の地位を確立しており、 x86一連のマイクロプロセッサ: ほとんどのパーソナル コンピューター (PC) に搭載されているプロセッサ。 インテルは次のプロセッサを供給していますコンピュータシステムメーカーそのようなアップル社。 、レノボ (旧 IBM) 、ヒューレット・パッカード社とデル。 インテルも製造している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ーと集積回路、フラッシュメモリー、グラフィックチップ、組み込みプロセッサ通信および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

キルデア州にあるインテル アイルランドの Leixlip キャンパスは 1989 年に運営を開始しました。 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 つに変えてきました。

 

Leixlip キャンパスには、今日私たちが学び、生活し、働く方法に不可欠なさまざまなプラットフォームと技術進歩の中心となる最新世代のシリコン マイクロプロセッサを製造する半導体ウェー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来て、リークリップのコリンズタウン工業団地に後にヨーロッパ有数の半導体製造拠点となる施設を設立しました。 現在、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 月にインテルは、 50億ドルかけてキャンパスをアップグレードLeixlip キャンパスへの投資は、アイルランド州史上最大の民間投資であり、300mm ウェーハ上で最新世代の Intel プロセス テクノロジを製造する施設を準備する予定です。 Leixlip キャンパスへのインテルによる最新の投資により、過去 25 年間にアイルランドに投資された累計資本は 125 億ドルに達します。 [2]

 

パート 1: 構想と始まり

2008 年初め、インテル アイルランドはリーン手法を採用しました。 彼ら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、この新しい考え方がすべての仕事分野に適用されました。 この時点で、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ごとにギガバイトのデータを生成できます。 何百ものプロセスステップで複数の測定が行われます。 工場内で稼働するすべてのロットについて、電気測定、膜厚、硬度、限界寸法、および何千ものライン終了テストが行われます。 欠陥やロットの移動 (ツールチャンバー、プロセス時間など) に関して収集された無限の量のデータは言うまでもありません。 これらのデータはすべて、安定したプロセスを確保し、プロセスの問題を特定し、製品をお客様にタイムリーに提供するために不可欠です。

Fab 24 の管理者が提供する無駄のないツールボックスを適用しているときに、著者らは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、それらを使用する複数の手段を持っていることに気づきました。 また、エンジニアが意思決定よりもデータの準備にはるかに多くの時間を費やしていることもわかりました。時間の最大 90% 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。 エンジニアが自分の仕事をどのように表現するかが単純に異なるだけでも、意思決定のスピードが遅くなります。 たとえば、週の初めにシフトで働くエンジニアは週単位でスケールされた X 軸を使用し、週の終わりのエンジニアは日単位で X 軸をスケールする可能性があります。 これらの微妙な違いは、私たちが迅速に意思決定を下せる速度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提供する最も一般的な方法が電子メールであるという事実と組み合わせると、プロセス フローに無駄が生じていました。

著者らはデータ分析のパラダイムを変えたいと考えており、Fab24 でのデータ抽出と分析の標準化と効率向上の両方に照準を合わせました。 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ことでした。 ただし、この時点に到達する前に、標準化の最初のステップは、作業に使用するツールを選択することでした。 彼らはすぐに、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考慮する必要がありました。 彼らは JMP にたどり着く前に、いくつかの選択肢を検討しました。 以下の表に、これらのツールと考慮事項を示します。

分析ツールの考慮事項

道具	考慮事項
SAS	すべての分析要件を提供します。 大規模なデータセットを操作できます。 その中でコーディングする方法を学ぶ必要があります。 参入障壁が高い。
JMP	使いやすい。 すべての分析要件を提供します。 インタラクティブ性が満載。 すでにすべてのエンジニアが使用している標準ツールです。 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	分析能力が限られている。 比較的簡単に自動化できます。 多大なユーザーサポート。
パール	オンラインでの大規模なユーザー サポート。 ほとんどの分析が提供されましたが、見つけるのが困難でした。 まだプログラマーでない場合は、参入障壁が高くなります。

ジェイクリック! 方法

JClick の成功における 2 つの最も重要な要素!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。

ジェイクリック！このメソッドは例外なく次のフローを使用します。 これは、数時間の分析を数秒の分析に短縮するための鍵であり、単純ではありますが、このホワイトペーパーの最も重要な教訓です。

1. SQL クエリを必要な頻度で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、必要とする人なら誰でもアクセスできる共有の場所に送信します。
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重要な点は、スクリプト作成の大部分を JMP に実行させることです。
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

ステップ 5 のこのジャーナルは、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、ボタンをクリックするだけで最新のデータとともに最新の分析が表示されます。 この日記を開くメニュー項目を作成する場合、この日記を共有の場所に保存することもできます。

技術的な成長

メソッドが確立されると、作成者は JMP、JSL、SQL、および一般的な自動化メソッドについて技術的な深みを深め始めました。 今後数年間で、彼らは残りの JClick! とともにそうするでしょう。チーム、技術を習得してください。

シンプルな JClick!

最初は、プロセス ツールの不一致を特定するために、たとえば変動プロットを使用して手動で生成するグラフを単純にコード化しました (図 1 と図 2 を参照)。

図 1: ツール比較の変動プロット

図 2: 傾向を伴う変動プロット

コードの始まり

彼らは、JSL の知識を深めれば、多大な手作業なしには不可能な分析が可能になることにすぐに気づき始めました。 この最も単純な例は、図 3 に示す 24 時間基準線です。 JMP によって生成されたコードへのこの単純な追加により、過去 24 時間以内に新しい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行が更新されることになります。

図 3: 24 時間基準線

データ統合

JClick! の初期の使用法の 1 つです。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、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 は業務を遂行するため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。 これは、複数の異なる自動化システムを使用する代わりに、データを 1 か所に統合できることを意味します。 JClick! をこのように簡単に使用できるようになるまで、それほど時間はかかりませんでした。著者の地元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

図 4 データの統合

学ぶ

著者は自由に使えるツールをたくさん持っており、能力を向上させるために提供された学習機会を提供する SAS の多くを活用しました。いくつかの例を以下に示します。

• JSL スクリプト ガイドには、JSL の構築方法に関する詳細なリファレンスが記載されています。
• 2009 年に Marlow で行わ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の洞察が得られました。
• 同じマーロウのセミナーでは、著者らにスティーブン フューと効果的なビジュアライゼーションの利点についても紹介しました。
• このようなディスカバリー カンファレンスでは、実験計画法での JMP の使用や、欠陥検出でのニューラル ネットワークの使用についての情報が提供されました。
• ディスカバリーカンファレンスでの基調講演は、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。 ジョナ・レーラー、カイザー・ファン、ディック・デ・ヴォーなどの講演者。
• 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 の注目すべき Graph Builder は、アイルランドで最も視聴されている Web キャストの 1 つです。
• しかし、これらすべてに先立って、最も価値のある学びは、成長を続ける JClick とのコラボレーションから得られました。チーム。 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。

Jキャット！ – JClick! 分析ツール

著者の旅における次の画期的な出来事は、ディスプレイ ボックス、データ フィルター、ボタンの素晴らしい世界を発見し始めたときでした。 これにより、分析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 Sal の「勇気を出してください」という呼びかけに答える手段を提供しました。 ライブでやれよ」。 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つなぎ合わせることで、エンジニアは迅速に決定を下すことができ、多くの場合、会議が終了する前に分析を完了することができました。 「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。図 5 に示されています。

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! の中央リポジトリを実装することで、アプリケーションの作成者は、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。 彼らは地元のチームから始めて、効率を向上させるアプリケーションの設計を始めました。 実際、広く採用された最初のアプリケーションの 1 つは、1 つの部門の 60 人のエンジニアを 1 日あたり約 30 分節約しました。 Jクリック!ダッシュボード (スクリプト ボタンを備えた JMP ジャーナル) は、同じ部門を管理するためにすぐに戦術的に必要なものになりました。 JClick! は、ツールのステータス、製品の動作、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ために設定されました。

著者たちが JClick! の作成に必要なスキルを習得している間に、おそらく彼らは、複雑だと思われていたプロセスを単純化したのかもしれません。 実際、非常にシンプルなので、誰でも学習して独自の JClick! を作成できると信じられていました。 この決意こそが、JClick! の成長を促進する原動力となったのです。 2 人のエンジニアから 2,000 人を超えるエンジニアまで。

多くの大企業と同様、インテルの工場では、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。 ただし、100% の顧客に 100% のソリューションを提供できることはほとんどありません。 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、インテル アイルランドは社内でリーン カンファレンスを開催し、リーン化の取り組み中にもたらされた改善点を発表しました。 これは、JClick を紹介する絶好の機会でした。工場の残りの部分へ。 この作品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るようにするだけでなく、方法論を微調整する方法についての洞察も得ました。

JClick! という名前もこのカンファレンスのために付けられました。が考案されました。 この方法論に名前を付けるという決定は、7 年間その名前がインテルの工場内の一種の分析アプリケーションにとって非常に特殊な意味を持っていたため、インスピレーションに富んだ選択であることが判明しました。 「JClickに入れてみよう！」というフレーズ。ベトナムからイスラエルまで聞こえます。

大西洋を渡る

インテルの工場では、Copy Exactly! と呼ばれる手法が採用されています。 まさにそのコピー！この方法論は、製造現場と開発現場を一致させること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一致した応答 (出力) のすべてのレベルで発生します。 このプロセスでは、調整された変更、監査、プロセス制御システム、および共同製造工場管理構造を使用して、長期にわたる継続的なマッチングが可能になります。 [3]

まさにコピーだから！ 同じプロセス テクノロジを実行している工場は、同じ機器、同じデータベース、同じメトリクスを使用してパフォーマンスを測定します。 これはすべて、JClick! のいずれかが意味するものでした。アイルランドで構築されたアプリケーションは、ほとんど変更を加えずにアリゾナのサイト (同じテクノロジを実行していました) に転送できました。

この移転は、著者の 1 人 (Kevin) の同僚である Tracy Hendricks がアイルランドの JClick! のデモンストレーションを受けたときに起こりました。 ダッシュボード。 数週間以内に、彼女はダッシュボード全体を移転し、アリゾナのサイト内で方法論を広めました。 Tracey は私たちの最初の顧客となり、JClick に初めて参加した人でもあります。 2人のチーム。 彼女の方法論に対する熱意とそれを学びたいという熱意により、すぐに別のエンジニアが組織用のアプリケーションを構築することになりました。

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一部のエリートの権限とみなされ、自動化されたアプリケーションの構築を習得できるのは特定のタイプの人だけであると考えられていました。 著者たちは、この信念を覆そうと決意しました。 彼らは、自動化されたデータ ソリューションを作成するプロセスを、誰でも実行できるところまで簡素化したと信じていました。 彼らはまた、学んだことすべてを学びたい人全員と共有することを決意しました。 すべてのエンジニアがツールを使用して独自のパーソナライズされたアプリケーションを作成できるようにすることで、各従業員の仕事の効率を高めながら、仕事の影響を拡大できます。

パート 3: 離陸

 

IMEC 2010: インテル マニュファクチャリング エクセレンス カンファレンス

Jクリック!は、2010 Intel Manufacturing Excellence Conference での展示に選ばれました。 IMEC は 2 年に一度のイベントで、世界中から選ばれた 1,000 人のインテル従業員が参加し、論文、プレゼンテーション、展示を共有して「最もよく知られた手法」を社内に普及させます。 展示品やプレゼンテーションは厳正な選考プロセスを経て選ばれます（論文のわずか 1% 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ンストレーション ダッシュボードを準備しました。 この展示は好評を博し、最初のセッションではさまざまな工場マネージャーが展示内容と、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。

Jクリック!カンファレンスに参加したエンジニアの間で意見が一致しました。 チームは、この方法は少額の個人投資だけで誰でも利用できると継続的に説明しました。 さらにJClick!必要とされていたものの、従来のソフトウェア開発アプローチには小さすぎ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。

エンジニアは賛同されましたが、さらに重要な経営陣も賛同されました。 Jクリック!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! を導入したいという要望がチームに届きました。彼らの工場へ。

ACE – 分析能力のあるエンジニア

IMEC 2010 の直後、著者の 1 人 (Kevin) は、分析能力のあるエンジニア (ACE) になるために必要なことに関するフレームワークを作成し始めました。 図 6 に要約できます。

図 6: 分析能力のある従業員モデル

ACE は、データを通じて真の勝利を達成するには、1 つ以上の分野に取り組む必要があり、多くの分野が必要であり、その中で最も重要なのはドメイン知識であるという認識でした。 各分野で優れたデータベース専門家、統計学者、コンピューター科学者、プロセス エンジニアに出会うのはよくありましたが、データを抽出し、分析するためのスクリプトを作成し、意味のある方法で表示し、自動化することもできるドメインの専門家を見つけることはまれでした。このプロセスはオンデマンドで繰り返されます。 この完全なパッケージが、エンジニアリング コミュニティの能力と効率性を高めるものとなりました。

ご持参をご希望の場合はJClick!工場に到着すると、チームには必要なトレーニングを提供するための枠組みができました。

ジェイクリック!クラス

IMEC 2010 の直後、エリック ウェスピがコア チームの 4 番目で最後のメンバーになりました。 エリックは、jClick ができることを学び、限界を押し広げることに熱意を持って取り組んでいました。 彼はまた、JClick! のサポートと共有モデルの推進力となるでしょう。

jClick に対する最初のリクエストはアリゾナ州の Fab 32 からのもので、チームはブライアン・マッカーソン (インテル 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届ける方法を検討しました。

多くの検討を経て、クラスの枠組みと哲学が策定され、次のガイドラインが実装されました。

• このクラスは 1 週間の集中的な体験になります。
• インストラクターは 4 人いて、1 人がクラスを指導し、残りの 3 人が遅れそうな人を助けることになります。
• 授業は生徒のデータで教えられることになる。 データと、それが構築中のアプリケーションにどのように関連するかを理解するのにかなりの時間が費やされることは、早い段階から認識されていました。 クラスが生徒のデータで教えられている場合、生徒はデータを学習する必要はなく、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。
• このクラスには、タフテやフューなどの視覚化の原則が組み込まれます。
• 学生たちは、自分の分野ですぐに使用できるアプリケーションを手にしてクラスを終えました。 つまり、授業が完了すると、投資した時間はすぐに返還されることになります。
• クラスは、学習体験のハブとなる JMP ジャーナルを使用して実行されます。 これには、学習者と講師が必要とするすべての資料が含まれます。
• 共有することが最も重要です。 何も妨げられることはありません。 講師の成功は、自分の知識をできるだけ多く生徒に伝えることによって決まります。

最初のクラスとそれに続く無数のクラスは大成功でした。 学生からは圧倒的に肯定的なフィードバックが寄せられ、多くの場合、エンジニアリング時間が数時間から数分に短縮されたアプリケーションを持ってグループに戻ることができたことを喜んでいました。

しかし、JClick!経験はクラスの終わりに終わりませんでした。

サポート体制

チームは、多数のクラスを受講した後、クラス終了後にコミュニティをサポートするためにさらに必要があると判断し、多くのサポート システムを作成しました。

Jクリック! 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ていました。 実際の問題を解決するというコンテキストで組み立てられ、コードは誰でも利用できるようになります。

ジェイクリック！ Wiki – ユーザーが記事や役立つヒントを投稿できるようにするために、内部 Wiki サイトが設定されました。 この Wiki は企業環境内にあるため、インテル組織内でのみ発生する一般的な問題に対するインテル固有の解決策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は、半導体環境に非常に適用できるいくつかの高度なテクニックとともに Wiki で明確に説明されています。

ジェイクリック! ユーザー フォーラム – チームは多くのクラスを教えた後、生徒の学びたいという欲求と手助けしたいという欲求だけが一致していることにすぐに気づきました。 最良のサポート システムはユーザー同士を結び付けることであることが明らかになりました。 チームはあらゆるタイムゾーンでクラスを教えながら、サポートコミュニティも成長させました。 6 か月以内に、ユーザー コミュニティが提供する 24 時間 365 日のサポート システムを導入していると主張できるようになります。

Jクリック!そしてマネージャー

JClick!しながらは個別のレポートやアプリケーションのためにエンジニアによって広く使用されており、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ます。 2012 年の初めに、チームは控えめに見積もっても、JClick! 2008/2009 年の設立以来、インテルは 100,000 時間を超えるエンジニアリング時間をインテルに還元してきました。 JClick! になるためのスキルを身につける人が増えるにつれて、その数は増え続けました。エンジニア。

高度な技術を備えたマネージャーに対するニーズは、高度なスキルを持つデータ アナリストのニーズと歩調を合わせて高まっています。 Jクリック!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増大しており、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増加しています。 ジェイクリック!組織は意思決定をするためにエンジニアやマネージャーにお金を払うというのが哲学です。 意思決定を下せる段階に早く到達できれば、それだけ良い結果が得られます。 JClick! には 5 つの異なる側面があります。それは（大小を問わず）チームに利益をもたらす可能性があります。 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 か所に配置できるようにするフレームワークを提供します。 複数のレポートを JMP ジャーナルに統合することで、JClick! を通じて組織全体をサポートできます。アプリケーション。

標準化 JClick! 2年をかけて開発されました。 開発者は、その時点で最もよく知られている方法を模索しながら、独自の方法もいくつか作成しました。 彼らは、JClick! を使用すると効果があると信じています。この方法論は、エンジニアが自動レポートを作成するための最も簡単な方法の 1 つです。 この方法論を作成する際に、標準も作成しました。

この方法論自体は標準ですが、標準化されたレポートも容易にします。 同じ分析を再作成するのは過去のものなので、JClick!エンジニアは時間をかけて、レポートによって必要な正確な視覚化が得られることを確認できます。 レポートが完成すると、いつ実行しても同じになるため、共有できる標準になります。

Jクリック!エンジニアのインテリジェンスを、作成するアプリケーションに組み込むことが容易になります。 逸脱に応じて同じ分析が常に使用される場合は、これを簡単かつ迅速に実行できるようにボタンを作成できます。 マネージャーにとって、エンジニアへの対応がはるかに簡単な作業となるため、これは組織を運営するための重要な方法になります。 Jクリック!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! 内で作成および指導される動的なレポート ツール。この方法論は、チームがタスクフォースや戦術会議で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! までは、ほとんどのデータ分析と抽出は会議前に実行され、リクエストはすべて会議後に実行されました。 効果的な JClick!エンジニアはリアルタイムでデータを分析して調査できるため、AR の取得を回避できます。 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ができるようになります。 JClick! の初期の頃対策本部が設置されると推定された[5] 1 日あたり 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収集することです。 オートメーション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、必要な方法でカットさ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ものを正確に提供するレポートを作成するためのリソースを所有していることは、大きな利点となります。 おそらくこれよりも便利なのは、JClick! です。エンジニアはすでに自分の組織内のデータを深く理解しているでしょう。 したがって、最小限の指示で、次のようなエンジニアが得られます。

• データを理解する · ビジネス ニーズを理解する · 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、今日インテルの管理者が直面している多くの課題に対する総合的なソリューションを提供します。 JClick! を持つことでエンジニアは、理想的な状態モニターの実装に至るまで、問題の記述を説明できる反復可能なレポートを提供する能力を持っています。 Jクリック!タスクフォースとカイゼンで使用されています[6]世界中の状況に対応し、あらゆる場面でその価値を証明してきました。

方法論が役に立ちます

• チームを集中させるため · データへの分単位のアクセスを提供するため · 即時問い合わせによるライブ操作を可能にするため

IMECへの復帰

IMEC 2010 と IMEC 2012 の間の 2 年間に、チームは 3 つの異なる大陸にある 8 つの工場を訪問しました。 彼らはサポート システムを確立し、インテルの工場がこれまで以上に効率的に稼働できるようにする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、別の展示でその物語を伝えました。 チームはまた、ユーザーがタスクフォース状況でダッシュボードを実際に操作できるワークショップを企画するよう招待されました。 IMEC が終了したとき、チームはディスプレイで最優秀賞を受賞し、2 番目に人気のあるワークショップとなりました。

持続的な成長

IMEC 2012 以降 JClick!は成長を続け、新しいユーザーを集めています。 元のチームは、工場が自給自足でユーザー ベースを拡大できるように、トレーナー セッションをトレーニングするように設定しました。 最近のプロセスのスタートアップでは JClick! が活用されました。ランプ内の工場特有の要件をサポートするのに役立ち、将来のスタートアップは JClick! を使用して計画を立て始めています。念頭に置いて

 

 

パート 4: クリック!あなたも

 

JClick!を実行中

チームは、JMP は最新のインテル アーキテクチャ ベースのシステムで最適に動作し、最先端の機器を備えたエンジニアと一緒に始めるのが最適であることを発見しました。 また、データ抽出のスケジュールに使用できる高耐久サーバーやデスクトップに投資する価値もありますが、データ抽出には数秒かかるものもあれば、数時間かかるものもあり、これを行うためのオンライン システムを用意する価値があります。

JClick! 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。誰もがアクセスできるインフラストラクチャ。

共有とコラボレーションによる勢いの構築

JClick! を構築する場合は、組織内での動きには、経営陣の協力を得ることが重要です。 これを行うための最善の方法は、小さく賢く取り組み、早期に価値を証明することです。 小さいながらも大きな成果をもたらす小さなダッシュボードを作成します。 自分の知っていることを仲間と共有することを大切にしてください。 あなたがマネージャーの場合、個人の成果と同じくらい（あるいはそれ以上）の報酬を共有します。 仲間と協力して、問題を解決する新しい方法を見つけてください。 コードは常に表示できるように開いたままにしておきます。 お互いに挑戦してください。

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手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。 コードを容易にするために、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ことが必要になる場合があります。これを実行してください。 人々が仕事を自動化するのが早ければ早いほど、より従来型のコード方法をより早く使用できるようになるでしょう。

 

 

[1]ウィキペディアから引用 - https://en.wikipedia.org/wiki/インテル

[2]インテル・アイルランド Web サイトより引用 - http://www.intel.ie/content/www/ie/en/company-overview/intel-leixlip.html

[3]インテルの Web サイトから引用 - 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から抜粋 - http://www.leadershipchallenge.com/resource/intel-launching-an-innovative-way-to-develop-leaders.aspx

[5]インテルにおけるタスクフォースは、緊急の問題に対処するために開催される非標準的な一連の会議です。 通常、特別委員会をサポートするために、緊急でない仕事をすべて中止する必要があります。

[6]カイゼン（改善）漢字）、 は日本「改善」のために。 ビジネスにおけるカイゼンとは、継続的に改善するすべての機能とすべての従業員が参加します。最高経営責任者（CEO）に組み立てライン労働者