<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />David Payne, 지속적인 개선의 책임자, Macfarlan Smith
Andrew Ruddick, Process Insight 컨설팅 담당 이사
2012 년에는 양귀비 짚으로 만든 모르핀을 연속 추출하는 설비가 debottleneck되어 생산 능력이 향상되었습니다. 그러나 시동 이후 매우 가변적이고 복잡한 공급 원료를 처리하는 문제로 인해 명판 용량의 약 75 %에서만 작동 할 수있었습니다. 프로세스 이해는 열악했고 중요한 변수는 잘 정의되지 않았습니다. 중요한 프로세스 데이터가 있었지만 기존의 데이터 분석 방법을 사용하여 나무에 대한 나무를 볼 수 없음이 입증되었습니다. JMP 데이터 시각화 (Distributions, Graph Builder) 및 분석 플랫폼을 사용하여 현재 상황을 파악하고 강력한 통찰력을 얻었습니다. JMP Fit Model, 요인 프로파일 링 및 시뮬레이션을 통해 프로세스를 정의 된 강력한 작동 범위 내에서 제어 할 수있었습니다. 이제 설비는 프로세스 성능을 모니터링하고 중요한 입력 변수의 변화에 대한 적절한 대응을 트리거 할 수 있습니다. 공정 능력이 크게 향상되었습니다. JMP의 가치에 대한 리더십 인식이 강하다. JMP의 진전은 분명히 불가능할 것입니다. JMP 분석 및 모델링의 다음 단계는 양귀비 품종의 최적화와 모르핀 추출량과 관련된 조건의 성장을 가능하게하기 위해 공급망을 뒤돌아 볼 것입니다. 이것은 수익성 향상, 지속적인 성장 및 비즈니스의 효과적인 수직적 통합을위한 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다.
