AI 빅데이터 시대, JMP가 엔지니어에게 필수적인 이유를 요약해 보면 다음과 같습니다.

1. 코딩 장벽 없는(No-Code) AI/ML 구현: 복잡한 파이썬이나 R 코딩 없이도, 버튼 클릭만으로 현장에서 필요한 고급 데이터 분석 및 AI/머신러닝 모델을 구축할 수 있습니다. 엔지니어는 프로그래밍 언어 학습이 아닌 '현장의 공정 문제 해결' 그 자체에만 집중할 수 있게 됩니다.
2. 데이터 탐색(EDA)의 시각적 직관성: 빅데이터 속에서 '결정적인 변수'를 찾는 것은 매우 어렵습니다. JMP는 시각적 탐색(Visual Discovery) 기능이 탁월하여, 엔지니어들이 데이터의 패턴과 이상치를 눈으로 즉각 확인하고, 현장에서 바로 직관적인 원인 파악과 조치를 취할 수 있도록 지원합니다.
3. 제조 현장 최적화(DOE)의 표준: 제조 공정 혁신은 단순히 데이터 분석에서 끝나지 않고 최적의 조건을 찾아내는 '실험'이 필수적입니다. JMP는 제조/공정 분야에서 검증된 강력한 실험계획법(DOE) 툴을 제공하여, 최소한의 실험으로 최적의 공정 조건을 도출해 냅니다. 특히, 기존의 지식 및 제약조건을 고려하여 효율적인 실험점을 제시하는 Optimal Design, 그리고, 최소의 실험결과를 분석하여 최적점을 제시해 주는 Bayesian Optimization는 전통적인 DOE의 한계점을 뛰어넘은 혁신적인 방법입니다.
4. 프로파일러 기반의 'What-If' 실시간 시뮬레이션: 통계 모델을 고정된 보고서가 아닌, 살아있는 도구로 변화시킵니다. 프로파일러를 통해 "온도를 5도 올리면 수율은 어떻게 될까?"와 같은 질문에 즉각 시뮬레이션 결과를 확인하여, 데이터 기반의 빠르고 안전한 의사결정을 가능하게 합니다.
5. 데이터 준비부터 액션까지 원스톱 워크플로우: 파편화된 IT 시스템과 현장의 거친 데이터 사이에서, JMP는 전처리부터 모델링, 시각화, 공유에 이르는 모든 과정을 하나의 워크플로우로 통합합니다. 이를 통해 데이터 분석에 드는 리드 타임을 획기적으로 줄이고 생산 현장의 의사결정 속도를 가속화합니다.