Los esfuerzos por reducir los defectos impulsan investigaciones a gran escala de los datos históricos del proceso de fabricación de fotorresistencias. Para los ingenieros de producción de Inpria, estos datos se almacenan como series temporales en una base de datos SQL. Los sensores de los equipos registran los datos cada dos segundos. En consecuencia, las investigaciones a gran escala de nuevas métricas de datos consumen mucho tiempo y presentan serios problemas de integridad de los datos. Entonces, ¿qué sucede si necesita investigar un parámetro dependiente del tiempo en los registros históricos de producción?
Para los equipos de ingeniería de HVM y Pilot, esta cuestión plantea desafíos muy diferentes. Los sistemas HVM tienen acceso a años de registros de lotes de alta calidad. Los sistemas Pilot son equipos de I+D. Los registros de lotes existen en diversos formatos: cuadernos de laboratorio, hojas de cálculo de Excel y tablas de datos SQL.
JMP facilita la importación de datos de registros por lotes, independientemente de su origen. Los parámetros de consulta SQL se generan a partir de estos datos. Una vez creado un subconjunto, consultar los datos de series temporales es sencillo gracias a la integración SQL de JSL. Posteriormente, los datos de series temporales se limpian y exploran mediante las herramientas de visualización de JMP. Finalmente, se genera una tabla resumen que puede combinarse con conjuntos de datos de defectos.
