客户案例

从半导体到 semis：

利用数据驱动“移动”未来

汽车工业对芯片技术的依赖程度越来越高。恩智浦半导体越来越依赖数据分析技术来优化芯片制造。

未来 10 年，汽车和卡车的发展速度将比过去的 100 年更快、更彻底。随着汽车行业朝着可替代能源方向的发展、扩展连接并转为自动驾驶的趋势，这对汽车的硬件和软件的多样性及功能提出了更高的要求。而这些技术发展的核心正是计算机芯片和恩智浦半导体。

恩智浦是世界领先的嵌入式应用（如互联汽车）连接技术解决方案提供商。恩智浦总部位于荷兰埃因霍温，拥有 31000 名员工，为 30 多个国家的客户服务，年收入达 95 亿美元。公司专注于半导体在汽车、工业和物联网 (IoT) 三个主要领域的应用。恩智浦在汽车半导体和微控制器、车载网络和娱乐、安全车辆接入和汽车安全功能（如安全气囊和雷达）等领域拥有领先的市场地位。

“电子产品对汽车越来越重要。”Corinne Bergès 博士说道，她负责恩智浦高级汽车模拟部门的风险评估、统计分析和安全分析，并管理欧洲、中东和非洲的六西格玛培训。“现在不可能想象一辆没有半导体的汽车。”

但如果想继续领导这个行业，恩智浦设计和制造半导体解决方案的速度必须更快，效率和精度必须更高。为实现这一目标，公司必须不断改进其制造和测试过程。

以数据驱动为核心

数据是半导体设计和制造的核心。对于恩智浦及其合作伙伴来说，制造周期的每个方面及该过程的持续改进都是数据驱动的。充裕的数据代表着机遇与挑战并存。Bergès 说道：“我们拥有的数据越多，数据的关联性就越强，可从这些数据中提取的信息也越多。”

Bergès 说，挑战在于有效管理数据量，尤其是在测试阶段。芯片制造商通过各种参数和环境条件测试他们的解决方案，从而确定设备可能失效的临界点，或控制过程的变异性。这个过程会产生大量的数据点。“如果我们没有合适的工具来处理数据，那么这些数据就会毫无价值，”Bergès 说。“因此，我们需要使用最新和最具创意的方法来管理这些数据。JMP Pro 采用了最具创意、最有效的方法，这非常重要。”

JMP Pro 帮助我们有效地开展数据可视化和数据分析工作。“数据可视化对产品工程师来说非常重要，”Bergès 说，因为图形比单独的数据行更易于读取和理解，工程师能够快速发现异常值、相关性或任何问题。她说，JMP 的交互式可视化功能所做的工作远不止这些；它们帮助恩智浦工将程师和操作员们的分析能力从单变量分析提升到了多元分析。

“过去我们在可视化和单变量分析中进行过很多测试，但是我们每次只研究一个测试。”Bergès 解释说。“现在，再也不可能只进行一次测试了。”相反，公司必须将多变量实验的数据关联起来。“这种分析需要先进的统计数据和方法，”她说——JMP Pro 拥有这些功能

掌控 “corner lots” 市场

JMP 软件不但能够帮助大量的用户开展数据分析，而且 JMP Pro 还为科学家和工程师们增加了预测建模、交叉验证等高级功能。恩智浦使用 JMP Pro 的一个重要实践是研究汽车半导体 “corner lots” 制造工艺的变异。

在芯片制造中，“corner lots” 是一种实验设计 (DOE) 技术，用于测试极端制造参数。为了验证电路设计的质量，芯片制造商会将工艺参数设置为极值，然后制造出一 “corner lots” 或多组半导体晶片。他们在不同的环境条件（如电压和温度）下测试由这些晶片制作的设备，以确定其工作极限。当恩智浦开发一种新的半导体时，会使用 corner lots 方法对制造过程中可能遇到的变异性进行综合分析。这使公司能够识别并纠正生产过程中的任何技术缺陷。

“对于汽车阀门驱动部件，传统的 corner lots 方法会使用许多工程批次，多达 75 个或更多，对每个参数都单独进行评估，”Bergès 指出。“它的局限性在于它没有评估参数之间的交互作用。”JMP Pro 允许评估单个批次来评估实际的角落点。结果，恩智浦能够控制类别探针参数的离散度。这种全新的统计方法还能够进行良率建模和预测。

实现无缺陷制造

Bergès 拥有六西格玛黑带认证，六西格玛是一套著名的工艺改进技术和工具。六西格玛对于 Bergès 及公司来说是不可或缺的，Bergès 为恩智浦位于世界各地的部门提供六西格玛培训。恩智浦大约有 3300 名员工拥有为白带、黄带、绿带、黑带或黑带大师认证。

而在恩智浦，JMP Pro 对六西格玛又是不可或缺的。“黄带课程会涉及一些简单的概念，如分布和标准差，”Bergès 说。“在绿带和黑带培训之间，需要学习很多关于统计的知识。我们在恩智浦得到的最好的培训是使用 JMP Pro。”

恩智浦在许多六西格玛培训中使用 JMP Pro，包括方差分析 (ANOVA) 和回归、定制实验设计、现代筛选设计、测量系统分析、变异源分析和可靠性分析。“三年前，我们与 JMP 一起设计了这些课程。”Bergès 说。“现在，这些课程是恩智浦许多员工的主要课程，他们正在向绿带和黑带水平迈进。” 

公司的六西格玛培训还包括一种用来提高工艺质量的数据驱动方法，被称为 e-DMAIC（消除-定义、测量、分析、改进、控制）。e-DMAIC 是六西格玛的核心内容。“实际上，绿带认证需要提供一个采用 e-DMAIC 方法的改进项目。” Bergès 说。“此 e-DMAIC 项目必须由管理层和记分卡进行验证，确保所学到的知识能够真正应用于实际工作中。”

DMAIC 是一种著名的结构化问题解决框架，字母 e 是指消除缺陷根源，而缺陷根源可能会成为一种真正的思维模式。这项改进来自于恩智浦和丰田之间的合作研究，并继续用于提高质量水平。在恩智浦，质量是生命线，是全公司“全面质量”理念的核心。

惠及用户，驱动行业成功

恩智浦使用 JMP Pro 也是一个过程。“我们开始使用的是 Minitab，然后是 JMP，”Bergès 回忆道。“绝大多数工程师在工程分析中选择 JMP，是因为它的兼容性和易用性。现在，我认为我们永远不会放弃 JMP。”今天，公司的 1600 名数据专家都非常依赖 JMP的解决方案。 

她说，JMP Pro 的一个优点是，高级统计学家和工程师只需入门级的统计培训就可以高效地使用它。“使用 Minitab时，你须具备一定的统计知识，才能获得有意义的分析结果，”她说。“而 JMP 就非常直观，任何人都可以获得有用的分析结果。”JMP Pro 另外一个显著的优点是能够帮助恩智浦有效地进行测试和优化工艺。“只需一两次点击，我们就可以进行最完整、最准确的统计分析。我们常常用Python 分析海量数据，但如果想在不需要编程的情况下就获得最快的结果，我们将需要使用 JMP Pro。”

恩智浦使用 JMP Pro 优化半导体设计和测试将有助于保持公司在市场上的领先地位。随着汽车工业的迅速发展，恩智浦快速、可靠地设计和制造新解决方案的能力将逐渐成为自己的竞争优势。Bergès 说，“没有 JMP Pro，我们的工作已无法开展。”