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liliconcom

j클릭! 반도체 대량 제조에서 데이터 분석 및 전달의 혁신

Kevin Lennon, 인텔 아일랜드

Adrian Porter, 인텔 아일랜드

내용물

IMEC 2010: 인텔 제조 우수성 컨퍼런스. 10

ACE – 분석 능력이 있는 엔지니어 11

파트 4: JClick! 당신은요. 15

실행 JClick! 15

공유 및 협업을 통한 모멘텀 구축. 15

코드 품질. 15

추상적인

세계 최대의 반도체 제조업체 중 하나인 Intel Corporation은 연결된 세계의 모든 부분에서 사용되는 프로세서를 공급합니다. 고성능 멀티 코어 서버에서 초저전력 사물 인터넷 장치에 이르기까지. 이러한 세계적인 수준의 제품을 만들 때 실리콘 웨이퍼를 제조하면 테라바이트의 데이터, 즉 가치를 극대화하는 데 사용할 수 있고 사용해야 하는 데이터가 생성됩니다.

2009년에 저자는 Intel Ireland의 Fab 24 사이트에서 자동화된 데이터 전달 시스템을 만들어 데이터 분석 혁명을 시작했습니다. 이 시스템은 수천 명의 엔지니어와 수십만 시간의 엔지니어링 시간을 절약했습니다. 일상적인 작업을 자동화하여 즉각적인 솔루션을 제공하고 이전에는 감지할 수 없었던 결함 신호를 감지했습니다. 이 시스템은 JClick! JMP는 그 중심에 있습니다. 단일 프로세스 엔지니어링 부서에서 린 프로젝트로 시작한 것이 7개의 대량 제조 시설로 확산되어 매일 수천 명의 직원이 사용하고 있습니다. 엔지니어의 개별 요구 사항에 집중하고 작은 승리를 많이 찾는 JClick! 분석을 개인화하는 데 성공했습니다. 제이클릭! 모두가 들어야 할 기술 혁신과 창의적인 마케팅에 대한 놀라운 이야기입니다.

바이오스

Adrian Porter는 인텔 Fab24 시설의 선임 기술자입니다. 그의 핵심 역할은 리소그래피 프로세스 전문가이지만 공장 성능의 고급 문제 해결 및 데이터 시각화를 전문으로 합니다. 그는 아일랜드와 인텔의 글로벌 네트워크 전반에서 근무한 인텔의 22년 베테랑입니다.

Kevin Lennon은 인텔 직원 제품 개발 엔지니어입니다. 그는 린(Lean) 분석 응용 분야에서 인정받는 업계 전문가이며 가장 최근에는 아일랜드 최초의 학부 데이터 과학 학위 인증 위원회에서 활동했습니다.

소개 인텔

Intel Corporation(Intel이라고도 함)은 미국의 다국적 법인과 기술 회사 에 본사를 둔 산타클라라 , 캘리포니아 (구어체로 "실리콘 밸리"라고 함)에 의해 설립되었습니다. 고든 무어 (의 무어의 법칙 명성)과 로버트 노이스 . 그것은 세계에서 가장 크고 가치가 높은 반도체 수익을 기반으로 칩 제조업체이며 x86 일련의 마이크로프로세서 : 대부분의 개인용 컴퓨터(PC)에 있는 프로세서. 인텔은 다음에 대한 프로세서를 공급합니다. 컴퓨터 시스템 제조업체 ~와 같은 애플, Inc. ,Lenovo(구 IBM) , Hewlett Packard, Inc. 그리고 작은 골짜기 . 인텔은 또한 마더보드 칩셋 , 네트워크 인터페이스 컨트롤러 그리고 집적 회로 , 플래시 메모리 , 그래픽 칩 , 임베디드 프로세서 통신 및 컴퓨팅과 관련된 기타 장치. [1]

인텔 아일랜드

Kildare 카운티에 위치한 Intel Ireland의 Leixlip 캠퍼스는 1989년에 운영을 시작했습니다. 그 이후로 인텔은 360에이커에 달하는 이전 스터드 농장을 유럽에서 가장 기술적으로 진보된 제조 장소 중 하나로 바꾸는 데 125억 달러 이상을 투자했습니다.

Leixlip 캠퍼스는 오늘날 우리가 배우고 생활하고 일하는 방식에 필수적인 다양한 플랫폼과 기술 발전의 핵심인 최신 실리콘 마이크로프로세서를 생산하는 반도체 웨이퍼 제조 시설의 본거지입니다.

인텔은 1989년 아일랜드에 처음 와서 Leixlip의 Collinstown Industrial Park에 유럽 최고의 반도체 제조 시설 중 하나가 될 시설을 설립했습니다. 현재 4,500명 이상의 직원이 캠퍼스에서 일하고 있으며 2014년 3월 인텔은 50억 달러 캠퍼스 업그레이드 Leixlip 캠퍼스에 대한 투자는 아일랜드 역사상 최대 규모의 민간 투자로, 300mm 웨이퍼에서 최신 인텔 공정 기술을 제조할 시설을 준비할 것입니다. Leixlip 캠퍼스에 대한 Intel의 최근 투자로 지난 25년 동안 아일랜드에 투자된 누적 자본이 125억 달러가 되었습니다. [2]

1부: 구상과 시작

2008년 초에 Intel Ireland는 린 방법론을 채택했습니다. 그들은 낭비 제거 및 표준화에 대한 일련의 교육 세미나를 시작했으며 이 새로운 생각은 모든 작업 영역에 적용되었습니다. 이때 저자는 데이터 추출 및 분석 기능 향상에 중점을 둔 개발 영역을 확인했습니다.

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

Fab 24 경영진이 제공하는 린 도구 상자를 적용하는 동안 작성자는 엔지니어가 여러 추출 도구, 여러 분석 도구를 사용하고 있으며 이를 사용할 수 있는 여러 수단이 있음을 발견했습니다. 그들은 또한 엔지니어가 결정을 내리는 것보다 데이터를 준비하는 데 훨씬 더 많은 시간을 보내고 있음을 발견했습니다. 최대 90%의 시간이 데이터를 추출하고 준비하는 데 사용되었습니다. 이것은 모든 회사에서 발견되는 보편적인 진리임이 밝혀졌습니다. 엔지니어가 자신의 작업을 발표하는 방식의 단순한 차이만으로도 의사 결정 속도가 느려졌습니다. 예를 들어, 주 초에 교대 근무하는 엔지니어는 주 단위로 조정된 x축을 사용할 수 있고 주말에 엔지니어는 x축을 일 단위로 조정할 수 있습니다. 이러한 미묘한 차이는 우리가 결정을 내리는 속도를 늦추는 역할을 했습니다. 여기에 각 분석이 수동으로 수행되었고 분석이 필요한 사람들에게 분석을 전달하는 가장 일반적인 방법은 이메일이라는 사실과 함께 낭비되는 프로세스 흐름을 의미했습니다.

저자는 데이터 분석의 패러다임을 바꾸고 싶었고 Fab24에서 데이터 추출 및 분석의 효율성을 표준화하고 개선하는 데 목표를 두었습니다. 이 패러다임은 필요한 데이터를 손쉽게 확보하고 필요한 분석을 바로 적용할 수 있도록 하는 것이었습니다. 그러나 그들이 이 시점에 도달하기 전에 표준화의 첫 번째 단계는 작업을 위한 도구를 선택하는 것이었습니다. 그들은 데이터 추출을 자동화하는 독점 추출 도구에 빠르게 도달했지만 분석 도구에는 더 많은 고려가 필요했습니다. 그들은 JMP에 착수하기 전에 몇 가지 옵션을 검토했습니다. 아래 표에는 이러한 도구와 고려 사항이 나와 있습니다.

분석 도구 고려 사항

도구	고려 사항
SAS	모든 분석 요구 사항을 제공했습니다. 대규모 데이터 세트에서 작업할 수 있습니다. 코딩하는 방법을 배우는 데 필요했습니다. 높은 진입장벽.
JMP	사용하기 쉬운. 모든 분석 요구 사항을 제공했습니다. 상호 작용이 풍부합니다. 이미 모든 엔지니어가 사용하는 표준 도구입니다. 분석을 위해 코드를 추출하기 쉽습니다.
뛰어나다	제한된 분석 기능. 상대적으로 자동화하기 쉽습니다. 많은 양의 사용자 지원.
펄	많은 양의 온라인 사용자 지원. 대부분의 분석을 제공하지만 찾기가 어렵습니다. 아직 프로그래머가 아닌 경우 진입 장벽이 높습니다.

제이클릭! 방법

JClick의 성공에 가장 중요한 두 가지 요소! 단순한 시스템과 그 시스템의 마케팅이었습니다.

제이클릭! 방법은 예외 없이 다음과 같은 흐름을 사용합니다. 이것이 분석 시간을 몇 초로 줄이는 열쇠이며 간단하지만 이 백서의 가장 중요한 교훈입니다.

필요한 빈도로 실행되도록 SQL 쿼리를 예약합니다.
해당 쿼리의 출력을 필요한 사람이 액세스할 수 있는 공유 위치에 csv로 보냅니다.
해당 csv 파일을 호출하고 분석을 수행하는 JSL 스크립트를 작성하십시오. 이러한 스크립트를 만드는 핵심은 JMP가 대부분의 스크립팅을 수행하도록 하는 것입니다.
동일한 공유 위치에 JSL 스크립트를 저장합니다. 저널의 버튼에 이 JSL 스크립트(Include 사용)를 호출하는 스크립트를 포함합니다.
저널 배포

5단계에서 이 저널은 팀의 분석 허브가 됩니다. 엔지니어가 분석을 수행해야 할 때마다 저널을 열면 가장 최신 데이터가 가장 최신 분석과 함께 있습니다. 이 모든 것이 버튼 클릭으로 이루어집니다. 이 저널을 공유 위치에 저장하는 것은 이를 여는 메뉴 항목을 만드는 옵션이기도 합니다.

기술적 성장

방법이 확립되자 작성자는 JMP, JSL, SQL 및 일반 자동화 방법에서 기술적 깊이를 키우기 시작했습니다. 앞으로 몇 년 동안 그들은 나머지 JClick과 함께 할 것입니다! 팀, 그들의 기술을 마스터하십시오.

간단한 JClick!

처음에 그들은 예를 들어 공정 도구 불일치를 식별하기 위해 가변성 도표를 사용하여 수동으로 생성할 그래프를 코딩했습니다(그림 1 및 그림 2 참조).

그림 1: 도구 비교 가변성 도표

그림 2: 추세가 있는 변동성 도표

코드의 시작

그들은 JSL 지식을 늘리면 많은 수작업 없이는 불가능한 분석이 가능하다는 것을 금방 깨닫기 시작했습니다. 이에 대한 가장 간단한 예는 그림 3에서 볼 수 있는 24시간 기준선입니다. JMP에 의해 생성된 코드에 이 간단한 추가는 지난 24시간 동안의 새로운 데이터를 항상 볼 수 있고 스크립트가 실행될 때마다 참조 라인이 업데이트됨을 의미했습니다.

그림 3: 24시간 기준선

데이터 통합

JClick의 초기 사용 중 하나! 데이터에 액세스하는 엔지니어를 위해 데이터를 통합하고 개인화하는 것이었습니다. JMP/JSL을 사용하여 Kevin과 Adrian은 업무 수행에 필요한 데이터를 수집하고 저널에 통합할 수 있었습니다. 이는 여러 자동화 시스템으로 이동하는 대신 데이터를 한 곳으로 통합할 수 있음을 의미했습니다. JClick을 이렇게 간단하게 사용하기까지는 그리 오래 걸리지 않았습니다! 저자의 현지 팀을 위한 이동 도구가 되었습니다. 그림 4 참조

그림 4 데이터 통합

학습

저자는 마음대로 사용할 수 있는 많은 도구를 가지고 있었고 SAS가 제공한 학습 기회를 활용하여 능력을 키울 수 있었습니다. 몇 가지 예가 아래에 나열되어 있습니다.

JSL 스크립팅 가이드는 JSL 구성 방법에 대한 자세한 참조를 제공했습니다.
2009년 Marlow에서 열린 무료 세미나에서는 파티션 플랫폼과 행 필터에 대한 통찰력을 제공했습니다.
같은 Marlow 세미나에서도 저자에게 Stephen Few와 효과적인 시각화의 이점을 소개했습니다.
이와 같은 디스커버리 컨퍼런스에서는 JMP를 사용하여 실험 설계를 수행하고 신경망을 사용하여 결함을 감지하는 방법에 대한 정보를 제공했습니다.
발견 회의의 기조 연설은 문제 해결에 접근하는 방법에 대해 저자의 눈을 뜨게 했습니다. Jonah Lehrer, Kaizer Fung 및 Dick De Veaux와 같은 스피커.
웹캐스트는 또한 귀중한 학습 도구를 제공했습니다. Xan Gregg의 놀라운 Graph Builder는 아일랜드에서 가장 많이 본 웹캐스트 중 하나입니다.
그러나 이 모든 것보다 앞서 성장하는 JClick과의 협업에서 가장 가치 있는 학습이 이루어졌습니다! 팀. 공유와 건전한 경쟁은 개선 속도가 자체적으로 가질 수 있는 것보다 훨씬 더 빠르게 성장했음을 의미했습니다.

제이캣! – 제이클릭! 분석 도구

저자 여정의 다음 돌파구는 디스플레이 상자, 데이터 필터 및 버튼의 놀라운 세계를 발견하기 시작했을 때였습니다. 이를 통해 분석 능력이 크게 향상되었습니다. 사실 이 도구는 Discovery 2010에서 John Sall의 요청에 응답하는 수단을 제공했습니다. 라이브로 하세요”. 엔지니어는 그래프, 데이터 필터 및 버튼에 포함된 여러 분석 스크립트를 결합하여 신속하게 결정을 내릴 수 있었고 회의가 끝나기 전에 분석을 완료하는 경우가 많았습니다. "다음 회의 때 그것을 가지겠습니다"라고 말하는 것은 과거의 일이었습니다. JCat의 편집 버전! 그림 5에서 볼 수 있습니다.

그림 5: JCat

지역 성장

데이터를 통합하고 혁신적인 애플리케이션을 만들고 JClick을 위한 중앙 저장소를 구현함으로써! 애플리케이션 작성자는 이제 다른 엔지니어와 공유할 수 있는 유형의 제품을 갖게 되었습니다. 그들은 현지 팀과 함께 시작하여 효율성 향상을 제공할 애플리케이션을 설계하기 시작했습니다. 실제로 널리 채택된 최초의 애플리케이션 중 하나는 한 부서의 엔지니어 60명을 하루에 약 30분씩 절약했습니다. 제이클릭! 대시보드(스크립트 버튼이 있는 JMP 저널)는 곧 동일한 부서를 관리하기 위한 전술적 필수 요소가 되었습니다. JClick!s는 도구 상태, 제품 이동, 결함률, 수율 성능 등을 엔지니어에게 이전보다 훨씬 더 접근하기 쉽고 맞춤화된 방식으로 알리도록 설정되었습니다.

저자가 JClick을 만드는 데 필요한 기술을 습득하는 동안! 가능하면 복잡한 프로세스로 인식되는 것을 간단하게 만들 수도 있습니다. 그들은 누구나 그것을 배우고 자신만의 JClick을 만들 수 있다고 믿었습니다. JClick의 성장을 촉진한 것은 바로 이러한 결정이었습니다! 2명의 엔지니어에서 2,000명 이상의 엔지니어로.

많은 대기업과 마찬가지로 인텔 공장은 많은 사람들을 수용하는 많은 사내 데이터 전달 시스템을 제공합니다. 그러나 100% 고객에게 100% 솔루션을 제공하는 경우는 거의 없습니다. JClick!은 고도로 개인화된 제공을 통해 더 큰 솔루션으로 메울 수 없는 격차를 좁혔습니다.

파트 2: 초기 성장

인텔 아일랜드 내부 린 컨퍼런스

2009년 말 인텔 아일랜드는 린(Lean) 여정 동안 가져온 개선 사항을 발표하기 위해 내부 린(Lean) 회의를 열었습니다. JClick을 선보일 절호의 기회였습니다! 공장의 나머지 부분에. 작업 발표는 두 가지 목적을 달성했습니다. 즉, 그들이 만든 많은 응용 프로그램을 공유할 수 있게 해주고 방법론을 미세 조정할 수 있는 방법에 대한 통찰력을 제공했습니다.

이 회의를 위해 JClick! 생각했다. 방법론에 이름을 부여하기로 한 결정은 그 이름이 7년 동안 인텔 공장 내 분석 응용 프로그램 유형에 대해 매우 특정한 의미를 지니기 때문에 영감을 받은 선택으로 판명되었습니다. "JClick에 넣자!"라는 문구 베트남에서 이스라엘까지 들을 수 있습니다.

대서양 횡단

인텔 공장에서는 Copy Exactly!라는 방법을 사용합니다. 정확히 복사! 방법론은 제조 현장과 개발 현장을 일치시키는 데 중점을 둡니다. 일치는 물리적 입력 및 통계적으로 일치하는 응답(출력)에 대해 모든 수준에서 발생합니다. 이 프로세스는 조정된 변경, 감사, 프로세스 제어 시스템 및 공동 Fab 관리 구조를 사용하여 시간이 지남에 따라 지속적인 일치를 가능하게 합니다. [삼]

정확하게 복사하기 때문에! 동일한 프로세스 기술을 실행하는 공장은 성능을 측정하기 위해 동일한 장비, 동일한 데이터베이스 및 동일한 메트릭을 사용합니다. 이 모든 것은 JClick! 아일랜드에서 구축된 애플리케이션은 거의 수정하지 않고 애리조나 사이트(동일한 기술을 실행 중)로 이전할 수 있습니다.

이 전송은 저자 중 한 명(Kevin)의 동료인 Tracy Hendricks가 Ireland JClick!의 시연을 받았을 때 발생했습니다. 계기반. 몇 주 안에 그녀는 전체 대시보드를 이전하고 애리조나 사이트 내에서 방법론을 전파했습니다. Tracey는 우리의 첫 번째 고객이자 JClick에 가입한 첫 번째 사람이 되었습니다! 두 팀. 방법론에 대한 그녀의 열정과 그것을 배우고자 하는 열의는 그들이 곧 조직을 위한 응용 프로그램을 구축하는 다른 엔지니어를 갖게 되었음을 의미했습니다.

나눔의 철학

오랫동안 복잡한 데이터 분석 및 스크립팅은 엘리트 소수의 영역으로 간주되었으며 특정 유형의 사람만 자동화된 애플리케이션 구축 방법을 배울 수 있다고 생각했습니다. 저자들은 이러한 믿음을 뒤집기로 결심했습니다. 그들은 자동화된 데이터 솔루션을 만드는 프로세스를 누구나 할 수 있는 수준으로 단순화했다고 믿었습니다. 그들은 또한 배우고자 하는 모든 사람과 배운 모든 것을 공유하기로 결심했습니다. 도구를 사용하는 모든 엔지니어가 자신만의 개인화된 응용 프로그램을 만들 수 있게 함으로써 작업의 영향을 증폭하는 동시에 모든 직원이 작업을 보다 효율적으로 수행할 수 있습니다.

파트 3: 이륙

IMEC 2010: 인텔 제조 우수성 컨퍼런스

제이클릭! 2010 Intel Manufacturing Excellence Conference에서 디스플레이로 선정되었습니다. IMEC는 1000명의 선택된 인텔 직원으로 구성된 전 세계 청중이 참석하는 격년 행사로 회사 전체에 "가장 잘 알려진 방법"을 전파하기 위해 문서, 프레젠테이션 및 전시회를 공유합니다. 전시 및 프리젠테이션을 선택하기 위해 엄격한 선택 과정이 이어집니다(논문의 1%만 선택됨). [4]

3명으로 구성된 팀은 자신이 만들고 현재 조직에서 사용하고 있는 다양한 애플리케이션을 보여주는 데모 대시보드를 준비했습니다. 이 디스플레이는 히트를 쳤고 첫 번째 세션 동안 다양한 공장 관리자들이 전시된 내용과 팀이 단순하고 복잡한 문제를 어떻게 해결했는지에 대해 큰 관심을 보였습니다. 이러한 관심은 4일 동안 계속되었다.

제이클릭! 회의에 참석한 엔지니어들과 메모를 남겼습니다. 팀은 이 방법이 약간의 개인 투자로 모든 사람이 접근할 수 있다고 계속해서 설명했습니다. 더 JClick! 필요했지만 기존의 소프트웨어 개발 접근 방식에는 너무 작은 수천 개의 자동화 솔루션에 대한 답을 제공했습니다.

엔지니어가 인수되었지만 더 중요한 경영진이 인수되었습니다. 제이클릭! 최고의 디스플레이 상을 수상했고 회의 후 1주일 이내에 사람들이 JClick을 가져오고 싶어하는 팀에 요청이 들어왔습니다! 그들의 공장에.

ACE – 분석 가능한 엔지니어

IMEC 2010 직후 저자 중 한 명(Kevin)은 ACE(Analytically Capable Engineer)가 되기 위해 필요한 프레임워크를 만들기 시작했습니다. 그림 6으로 요약할 수 있습니다.

그림 6: 분석 능력이 있는 직원 모델

ACE는 데이터를 통해 진정한 승리를 달성하기 위해서는 하나 이상의 분야에 참여해야 하며 많은 분야가 필요하고 도메인 지식이 가장 중요하다는 사실을 깨달았습니다. 자신의 분야에서 뛰어난 데이터베이스 전문가, 통계학자, 컴퓨터 과학자 및 프로세스 엔지니어를 만나는 것은 흔한 일이었지만 데이터를 추출하고, 이를 분석하기 위한 스크립트를 작성하고, 의미 있는 방식으로 표시하고, 자동화할 수 있는 도메인 전문가를 찾는 것은 드뭅니다. 필요에 따라 반복되는 프로세스. 엔지니어링 커뮤니티에서 기능과 효율성의 증폭기가 된 것은 바로 이 완벽한 패키지였습니다.

JClick을 가져오라는 요청이 있을 때! 공장에 들어왔을 때 팀은 필요한 교육을 제공할 프레임워크를 가지고 있었습니다.

제이클릭! 수업

IMEC 2010 직후 Eric Wespi는 핵심 팀의 네 번째이자 마지막 구성원이 되었습니다. Eric은 jClick이 할 수 있는 것을 배우고 한계를 뛰어넘는 것에 대한 전염성 있는 열정을 가져왔습니다. 그는 또한 JClick!의 지원 및 공유 모델의 원동력이 될 것입니다.

jClick에 대한 첫 번째 요청은 애리조나의 Fab 32에서 왔으며 팀은 Brian McCarson(인텔 수석 수석 엔지니어)과 협력하여 제품을 공장으로 배송하는 방법을 알아냈습니다.

많은 고민 끝에 수업의 틀과 철학이 만들어졌고 다음과 같은 지침이 구현되었습니다.

수업은 일주일 간의 몰입형 경험이 될 것입니다.
4명의 강사가 있을 것이고, 한 명은 수업을 지도할 것이고, 다른 세 명은 뒤처지는 사람을 돕기 위해 있을 것입니다.
수업은 학생들의 데이터로 진행됩니다. 데이터를 이해하고 데이터가 구축 중인 애플리케이션과 어떻게 관련되는지 이해하는 데 상당한 시간이 소요된다는 사실은 일찍부터 인정되었습니다. 수업이 학생의 데이터로 진행되는 경우 데이터를 배울 필요가 없고 진행 중인 추출 및 스크립팅에 전적으로 집중합니다.
수업은 Tufte 및 Few와 같은 시각화 원칙을 포함합니다.
학생들은 자신의 영역에서 즉시 사용할 수 있는 응용 프로그램을 가지고 수업을 마칩니다. 수업을 마치면 투자한 시간이 즉시 반환된다는 의미입니다.
수업은 학습 경험의 허브를 제공하는 JMP 저널을 사용하여 진행됩니다. 여기에는 학습자와 강사가 필요로 하는 모든 자료가 포함됩니다.
공유가 가장 중요합니다. 아무 것도 막지 않을 것입니다. 강사의 성공은 가능한 한 많은 지식을 학생들에게 전달하는 것입니다.

첫 번째 수업과 그 뒤를 이은 수많은 수업은 대성공이었습니다. 학생들은 압도적으로 긍정적인 피드백을 제공했으며 대부분의 경우 엔지니어링 시간을 몇 시간에서 몇 분으로 단축한 애플리케이션을 사용하여 그룹으로 돌아갈 수 있어 기뻤습니다.

그러나 JClick! 경험은 수업이 끝난 후에도 멈추지 않았습니다.

지원 시스템

팀은 여러 수업 후에 커뮤니티를 지원하기 위해 더 많은 것이 필요하다고 결정하고 여러 지원 시스템을 만들었습니다.

제이클릭! 빠른 팁 – 팀은 2주에 한 번씩 JSL에서 일반적인 작업을 완료하는 방법에 대한 정보가 포함된 뉴스레터를 발송했습니다. 그것은 실제 문제를 해결하는 맥락에서 구성될 것이며 코드는 누구에게나 제공될 것입니다.

제이클릭! Wiki – 사용자가 기사와 유용한 팁을 게시할 수 있도록 내부 wiki 사이트가 설정되었습니다. 이 위키는 기업 환경 내부에 있었기 때문에 우리는 인텔 조직 내에서만 발견되는 일반적인 문제에 대한 인텔 특정 솔루션을 게시할 수 있었습니다. 가장 잘 알려진 방법은 반도체 환경에 적용할 수 있는 일부 고급 기술과 함께 위키에 설명되어 있습니다.

제이클릭! 사용자 포럼 – 팀이 여러 수업을 가르친 후 곧 학생들이 배우고자 하는 욕구가 도움을 주고자 하는 욕구와 일치한다는 사실을 알게 되었습니다. 최고의 지원 시스템은 사용자를 서로 연결하는 것임이 분명해졌습니다. 팀이 모든 시간대에서 수업을 진행하면서 지원 커뮤니티도 성장하고 있었습니다. 6개월 이내에 그들은 사용자 커뮤니티에서 제공하는 24*7 지원 시스템을 갖추었다고 주장할 수 있습니다.

제이클릭! 그리고 매니저

동안 JClick! 개별화된 보고서 및 응용 프로그램을 위해 엔지니어가 광범위하게 사용하는 방법론은 관리 커뮤니티 내에서 중요한 역할을 합니다. 2012년 초 팀은 보수적으로 JClick! 2008/2009년 설립 이후 100,000시간 이상의 엔지니어링 시간을 인텔에 돌려주었습니다. 더 많은 사람들이 JClick이 되기 위한 기술을 개발함에 따라 그 숫자는 계속 증가했습니다! 엔지니어.

고도로 기술적인 관리자에 대한 요구가 고도로 숙련된 데이터 분석가에 대한 요구와 보조를 맞추고 있습니다. 제이클릭! 모든 조직에서 이 두 가지 중요한 역할의 결합을 촉진합니다. 의사 결정에서 실시간 및 과거 데이터의 역할은 해마다 증가하고 있으며 새로운 프로세스의 과제가 확장됨에 따라 데이터를 유용하고 의미 있는 결과로 해석하는 데 필요한 기술도 확장되고 있습니다. 제이클릭! 철학은 조직이 결정을 내리기 위해 엔지니어와 관리자에게 비용을 지불한다는 것입니다. 결정을 내릴 수 있는 지점에 더 빨리 도달할수록 더 좋습니다. JClick에는 5가지 특징이 있습니다! 팀(크든 작든)에 도움이 될 수 있습니다. 데이터 통합 JClick! 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 한 곳에 배치할 수 있는 프레임워크를 제공합니다. JMP 저널에 여러 보고서를 통합하면 JClick을 통해 전체 조직을 지원할 수 있습니다! 응용 프로그램.

표준화 JClick! 2년에 걸쳐 개발되었다. 개발자들은 그 당시 가장 잘 알려진 방법을 찾아냈고 동시에 그들만의 방법도 만들었습니다. 그들은 JClick을 사용한다고 믿습니다! 방법론은 엔지니어가 자동화된 보고서를 생성하는 가장 쉽고 가장 좋은 방법 중 하나입니다. 이 방법론을 만들면서 표준도 만들었습니다.

방법론 자체가 표준인 동시에 표준화된 보고도 용이하게 합니다. 동일한 분석을 다시 만드는 것은 과거 JClick의 일이기 때문에! 엔지니어는 보고서가 필요한 정확한 시각화를 제공하는지 확인하는 데 시간을 할애할 수 있습니다. 보고서가 완성되면 실행할 때마다 동일하므로 공유할 수 있는 기준이 됩니다.

제이클릭! 엔지니어가 만든 응용 프로그램에 엔지니어의 지능을 포함시키는 것을 용이하게 합니다. 일탈에 대한 응답으로 항상 동일한 분석이 사용되는 경우 쉽고 빠르게 수행할 수 있도록 버튼을 생성할 수 있습니다. 엔지니어에 대한 적용 범위가 훨씬 쉬워짐에 따라 관리자에게는 이것이 조직을 운영하는 중요한 방법이 됩니다. 제이클릭! 학습 및 작업 통합을 위해 스크립트 공유를 촉진하고 권장합니다.

효과적인 회의 JClick 내에서 생성되고 가르쳐지는 동적 보고 도구! 방법론은 팀이 태스크 포스 및 전술 회의를 위해 데이터 분석을 수행하는 방식에 패러다임 변화를 가져왔습니다. JClick! 이전에는 대부분의 데이터 분석 및 추출이 회의 전에 수행되었으며 모든 요청은 회의 후에 실행되었습니다. 효과적인 JClick! 엔지니어는 데이터를 실시간으로 분석하고 조사할 수 있으므로 AR을 사용하지 않아도 됩니다. 또한 다른 사람들이 데이터에 대해 질문하고 즉시 답변을 얻을 수 있습니다. JClick 초기에! 태스크포스로 추정 [5] 하루에 2시간의 데이터 기반 작업을 생성했지만 이제 이 시간을 재할당할 수 있습니다.

리소스 관리 많은 관리자의 과제 중 하나는 올바른 데이터와 보고서를 함께 가져와 조직을 효과적으로 운영하는 것입니다. 자동화 부서에서 생성한 공장 수준 보고서는 많은 작업에 매우 유용하지만 필요한 방식으로 제공되지 않거나 잘린 정보가 있는 경우가 있습니다. 이 경우 관리자에게 정확히 필요한 정보를 제공하는 보고서를 작성할 수 있는 리소스를 소유하는 것은 큰 이점입니다. 아마도 이것보다 더 유용한 것은 JClick! 엔지니어는 이미 조직 내의 데이터를 자세히 이해하고 있을 것입니다. 따라서 최소한의 지시만 있으면 다음과 같은 엔지니어를 확보할 수 있습니다.

데이터 이해 · 비즈니스 요구 이해 · 필요에 따라 보고서 및 애플리케이션에 즉각적인 변경 사항을 적용할 수 있습니다.

종합 솔루션 JClick! 오늘날 인텔의 관리자가 직면한 많은 문제에 대한 토탈 솔루션을 제공합니다. JClick을 통해! 엔지니어는 이상적인 상태 모니터 구현에 이르기까지 문제 진술을 설명할 수 있는 반복 가능한 보고서를 제공할 수 있습니다. 제이클릭! 태스크포스와 카이젠에서 사용 [6] 전 세계의 상황과 모든 경우에 그 가치를 입증했습니다.

방법론이 도움이 됩니다.

팀 집중 · 데이터에 대한 분 단위 액세스 제공 · 즉각적인 심문을 통한 실시간 조작 허용

IMEC로의 복귀

IMEC 2010과 IMEC 2012 사이의 2년 동안 팀은 3개 대륙에 있는 8개의 공장을 방문했습니다. 그들은 지원 시스템을 설정하고 인텔 공장을 더욱 효율적으로 운영할 수 있도록 최첨단 응용 프로그램을 개발했습니다. 그들은 2012년에 IMEC로 돌아와 또 다른 디스플레이에서 이야기를 전했습니다. 팀은 또한 태스크포스 상황에서 사용자가 대시보드와 직접 상호 작용할 수 있는 워크숍을 제작하도록 초대되었습니다. IMEC가 문을 닫았을 때 팀은 디스플레이 부문에서 Best in Show 상을 수상했으며 두 번째로 인기 있는 워크숍이었습니다.

지속적인 성장

IMEC 2012 이후 JClick! 계속해서 성장하고 새로운 사용자를 모았습니다. 원래 팀은 트레이너 세션을 교육하여 공장이 사용자 기반을 확장하는 데 자급자족할 수 있도록 했습니다. 최근 프로세스 스타트업에서 JClick을 활용했습니다! 진입로에 있는 공장의 고유한 요구 사항을 지원하고 미래 스타트업이 JClick으로 계획하기 시작했습니다! 마음에

파트 4: JClick! 당신은요

JClick 실행!

팀은 JMP가 최신 Intel 아키텍처 기반 시스템에서 가장 잘 실행되며 여정을 시작하는 것이 최첨단 장비를 갖춘 엔지니어와 함께하는 것이 가장 좋다는 것을 발견했습니다. 또한 데이터 추출을 예약하는 데 사용할 수 있는 강력한 서버 또는 데스크탑에 투자할 가치가 있습니다. 반면 일부 데이터 추출은 몇 초가 걸릴 수 있고 다른 데이터는 몇 시간이 걸릴 수 있으며 이를 위해 온라인 시스템을 갖추는 것이 좋습니다.

JClick을 만들려면 NAS 드라이브와 같은 공유 위치가 필요합니다! 누구나 접근할 수 있는 인프라.

공유와 협업을 통한 모멘텀 구축

JClick을 구축하려는 경우! 조직에서 움직임을 관리하는 것이 중요합니다. 이를 수행하는 가장 좋은 방법은 소규모로 스마트하고 초기에 가치를 입증하는 것입니다. 작지만 중요한 성과를 거둘 수 있는 작은 대시보드를 만드세요. 아는 것을 동료와 공유하는 것을 가치로 삼으십시오. 당신이 관리자라면 개인의 성취보다 더 많은 것을 공유하는 보상을 받을 수 있습니다. 동료와 협력하여 문제를 해결하는 새로운 방법을 찾습니다. 코드를 볼 수 있도록 항상 열어 두십시오. 서로 도전하십시오.

코드 품질

수정 제어, 기능 작성 및 애자일과 같은 코딩 방법 사용에 얽매일 수 있습니다. 이것은 훌륭한 목표이지만 직원이 앱을 빠르게 작성하도록 하는 것이 훨씬 더 중요합니다. 코드의 용이성을 위해 변수를 호출하는 대신 항목의 이름을 명시적으로 지정해야 할 수도 있습니다. 이렇게 하십시오. 사람들이 작업을 더 빨리 자동화할수록 기존의 코드 방법을 더 빨리 사용할 수 있습니다.

[1] Wikipedia에서 가져옴 - https://en.wikipedia.org/wiki/Intel

[2] 인텔 아일랜드 웹사이트에서 가져옴 - http://www.intel.ie/content/www/ie/en/company-overview/intel-leixlip.html

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

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

[5] 인텔에서 태스크포스는 긴급한 문제를 처리하기 위해 개최되는 일련의 비표준 회의입니다. 일반적으로 태스크 포스를 지원하기 위해 모든 긴급하지 않은 작업을 중단해야 합니다.

[6] 카이젠(改善) 한자 ), 이다 일본어 "개선"을 위해. 비즈니스에서 카이젠은 다음과 같은 활동을 말합니다. 지속적으로 개선 모든 기능을 수행하고 모든 직원을 참여시킵니다. 최고 경영자 ~로 조립 라인 노동자

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