Logiciel d'analyse des données pour le secteur des semi-conducteurs

Comment JMP ^® aide le secteur des semi-conducteurs

Le logiciel de JMP permet aux entreprises les plus innovantes du secteur des semi-conducteurs d'accélérer leurs calendriers de développement de manière plus prévisible et à moindre coût, le tout sans écrire une seule ligne de code.

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Les 25 plus grands fabricants de semi-conducteurs du monde utilisent JMP.

Pour l'intégration et la gestion de produit

Identifier rapidement les améliorations de rendement potentielles pour vos nouveaux produits et ceux déjà commercialisés.
Réduire les pertes et la compensation des variations grâce à des analyses des causes profondes axées sur les données.
Créer facilement des cartes de wafers interactives.
Obtenir rapidement les informations nécessaires pour répondre aux attentes d'un client grâce à des plans de division.
Transformer efficacement des ensembles de données en informations exploitables.
Présenter des informations convaincantes sur les données aux décisionnaires et aux clients.

Pour l'ingénierie des processus et des équipements

Concevoir et lancer rapidement la production de nouveaux outils de processus en limitant les erreurs.
Construire des plans pour développer de nouvelles formules fiables et affiner celles qui existent déjà.
Automatiser les tâches répétitives pour augmenter la rapidité et la qualité des analyses.
Créer facilement des cartes de wafers interactives.
Identifier et résoudre plus vite les dérives et les défaillances.
Contrôler de manière plus efficace les processus pour garantir une qualité cohérente.

Pour la fiabilité

Construire rapidement des plans de test et définir la taille des échantillons nécessaires.
Simuler et prévoir précisément les taux de défaillances.
Présenter les résultats aux décisionnaires de manière interactive.
Concevoir des modèles de fonctionnement avant défaillance qui dépendent de plusieurs facteurs, comme les processus, la tension, la température et la fréquence.

Pour le rendement et la qualité

Développer rapidement des rapports et des visuels pour mieux identifier les problèmes avant qu'ils ne se transforment en variations.
Concevoir rapidement des plans de collecte des données pour soutenir les enquêtes.
Aider les enquêtes relatives aux causes profondes de manière plus efficace à l'aide de modèles basés sur l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle.
Créer facilement des cartes de wafers interactives.
Gérer et manipuler efficacement les ensembles de données provenant de différentes sources.

260 %

d'augmentation de la satisfaction des ingénieurs au travail

Vishay

« JMP^® apporte continuellement de la valeur ajoutée à l'entreprise. »

Seagate

83 %

d'amélioration de l'indice de capabilité du processus

Polar Semiconductor

Consulter les témoignages des clients du secteur des semi-conducteurs

Fonctionnalités de JMP pour le secteur des semi-conducteurs

Plans d'expériences (DOE)

Créez des séries expérimentales personnalisées pour maximiser les informations que vous obtenez de chaque tranche.

Plan de criblage définitif

Optimisez vos processus en extrayant plus d'informations de chaque ensemble expérimental qu'auparavant.

Data mining

Tirez profit de l'apprentissage automatique, de l'IA et des techniques modernes de data mining pour dénicher des informations cachées et identifier rapidement l'origine possible des problèmes.

Visualisation des données

JMP associe des graphiques dynamiques à de puissants outils statistiques pour vous permettre de partager vos découvertes de manière interactive. Explorez vos données sans quitter le processus d'analyse ni ré-exécuter de commandes à mesure que de nouvelles questions se présentent.

Qualité et analyse de capabilité

Tirez profit de la plateforme de criblage des processus dans JMP, notre tableau de bord qualité, pour déterminer quelles variables doivent être surveillées et identifier les événements hors contrôle avant qu'ils ne deviennent des excursions.

Explorer les modèles

Étudiez l'intégrité des données en identifiant de manière plus efficace les configurations inattendues des données, même au sein de grands ensembles de données.

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