Conférencier | Transcription |
| Shamgar McDowell | Maya Angelou a dit : « Faites de votre mieux, jusqu'à ce que vous en sachiez plus. Ensuite, quand vous savez mieux, faites mieux. » Bonjour bonjour bonsoir. |
| J'espère que vous appréciez le JMP Discovery Summit et que vous découvrez de meilleures façons de faire les choses que vous devez faire. |
| Je m'appelle Shamgar McDowell, ingénieur senior en fiabilité et analyse chez GE Gas Power. Je suis chez GE depuis 15 ans et j'ai travaillé dans les domaines de l'approvisionnement, de la qualité, de la fabrication et de l'ingénierie. |
| Aujourd'hui, je vais partager un peu le parcours de notre équipe vers l'automatisation de la modélisation de la fiabilité à l'aide de JMP. |
| Peut-être que votre organisation est confrontée à un défi similaire à celui que je m'apprête à décrire. En vous expliquant comment nous abordons ce défi, j'espère que notre temps ensemble vous fournira des éléments de réflexion alors que vous cherchez à améliorer les flux de travail dans votre propre contexte commercial. |
| Donc, en guise de contexte, je souhaite passer les prochaines diapositives à expliquer un peu les activités de GE Gas Power. Tout d’abord, nos produits. |
| Nous fabriquons de très gros moteurs de haute technologie qui ont diverses applications, mais ils sont principalement utilisés dans la production d'électricité. |
| Et d’un point de vue technologique, ces machines constituent en fait d’incroyables prouesses d’ingénierie avec des températures de cuisson bien supérieures au point de fusion des alliages utilisés dans la section chaude. |
| Une seule turbine à gaz peut produire suffisamment d’électricité pour alimenter de manière fiable des centaines de milliers de foyers. |
| Et juste pour donner une idée de la taille de ces machines, sur cette photo de droite, vous pouvez voir quatre êtres humains adultes, ce qui indique en quelque sorte la taille réelle de ces machines. |
| J'ai donc dû ajouter ici quelques exemples gratuits de création de graphiques JMP. Mais le tracé à bulles et la carte arborescente soulignent vraiment la nature mondiale de notre clientèle. |
| Nous fournissons une énergie plus propre et accessible dont dépendent les gens du monde entier, y compris les pays en développement qui, historiquement, n'auraient peut-être pas eu accès à l'électricité et aux nombreux effets transformateurs qui en découlent. |
| Alors que j'en suis venu à apprécier l'impact que notre travail a sur la vie quotidienne de tant de personnes dans le monde, cela m'a été à la fois humble et utile en donnant un but à ce que je fais et à ce que le reste de notre équipe fait chaque jour. |
| Je fais donc partie de l'équipe d'analyse de fiabilité et d'ingénierie des données. |
| Notre équipe est chargée de fournir à notre entreprise des modèles empiriques de risque et de fiabilité qui sont utilisés de différentes manières par les équipes internes. |
| Dans ce contexte, nous comptons sur l'analyste de notre équipe pour pouvoir se concentrer sur des tâches d'ingénierie, telles que la compréhension de la physique qui affecte notre |
| la qualité des composants et l'applicabilité des données que nous utilisons, ainsi que les compromis dans les approches de modélisation et quelle est la meilleure façon d'extraire de la valeur de nos données. |
| Ce sont toutes des tâches à valeur ajoutée. |
| Notre processus implique également que nous passons par un examen rigoureux avec les ingénieurs en chef. Avoir un pitch PowerPoint contenant les modèles fait donc partie de ce processus. |
| Et auparavant, la création de cette présentation impliquait d'importants copier-coller et une variété d'outils, ce qui prenait à la fois du temps et était plus sujet aux erreurs. Ce n’est donc pas une valeur ajoutée. |
| Nous avions donc besoin d'une solution qui donnerait à nos ingénieurs plus de temps pour se concentrer sur les tâches à valeur ajoutée. Cela permettrait également de normaliser davantage le processus, car ces deux éléments |
| une plus grande productivité et une plus grande capacité à se concentrer sur ce qui compte, ainsi qu’une normalisation plus poussée. Et donc à cette fin, nous utilisons le mantra Automate the Boring Stuff. |
| Je voulais donc vous donner une idée de l'ampleur des ensembles de données que nous avons utilisés. Souvent, le volume de données que vous traitez peut dicter la direction que vous prendrez en termes de solutions. |
| Et dans notre cas, il y a quelques variations mais en règle générale, nous avons affaire à des milliers de turbines à gaz sur le terrain, |
| des centaines de composants de voie dans chaque unité, puis des dizaines d'inspections ou de reconditionnements par composant. |
| Au total, nous traitons donc des millions de disques. Mais généralement, nos modèles ciblent des configurations spécifiques et sont donc construits sur des ensembles de données plus limités comprenant 10 000 enregistrements ou moins, des dizaines de milliers d'enregistrements ou moins. |
| L'autre chose que j'allais souligner ici est que nous avons souvent plus de 100 colonnes dans notre ensemble de données. Il y a donc des défis avec cette taille de données qui ont fait de JMP une bien meilleure solution qu'une approche basée sur Excel pour effectuer les mêmes tâches. |
| Ainsi, GE a travaillé avec un tiers pour développer la première version de cet outil à l'aide du langage de script JMP. |
| Et le nom de l’outil est application de modélisation de fiabilité assistée par ordinateur ou CARMA, avec un c. Et la quantité d’efforts nécessaires pour construire cela jusqu’à ce que nous avons aujourd’hui n’est pas négligeable. |
| Ceci en est une représentation. Vous pouvez voir le nombre de scripts et de lignes de code qui témoignent de la portée et de la taille de l'outil tel qu'il existe aujourd'hui. Mais il s’est également avéré être un outil très utile pour nous. |
| Ainsi, au fil du temps, nous avons constaté la nécessité de continuer à développer et à améliorer CARMA au fil du temps. Et donc, pour y parvenir, nous avons dû développer et favoriser certains |
| expertise en codage JSL et je supervise le travail des développeurs qui se concentrent sur cela et sur certains outils associés. |
| Le message à ce sujet est que même après avoir créé quelque chose comme CARMA, un investissement continu sera nécessaire pour maintenir et maintenir la pertinence de l'application et la faire évoluer à mesure que les besoins de votre entreprise évoluent. |
| Mais c’est faisable et les avantages sont bien réels. Une enquête menée cet été auprès de nos utilisateurs a en fait souligné |
| un score net de promoteur de 100 % et une réduction d'au moins 25 % du temps de cycle pour effectuer une mise à jour du modèle. C'est donc en temps réel |
| c'est en train d'être sauvegardé. Et puis, de manière anecdotique, nous voyons également où CARMA a fait apparaître des problèmes dans notre processus que nous avons pu résoudre et qui autrement auraient pu rester cachés et incapables de les résoudre. |
| Et j'ai une citation, c'est un peu long. Mais je voulais simplement transmettre cette mise en garde sur l'automatisation de la part de Bill Gates, sur lequel il connaît une chose ou deux en matière de développement de logiciels. |
| "La première règle de toute technologie utilisée en entreprise est que l'automatisation appliquée à une automatisation efficace en amplifiera l'efficacité. La seconde est que l’automatisation appliquée à une opération inefficace va amplifier l’inefficacité. » |
| C'est donc la fin de la citation, mais c'est juste un excellent rappel que l'automatisation n'est pas une solution miracle pour réparer un processus défaillant, nous avons encore besoin de personnes pour le faire aujourd'hui. |
| D'accord, donc avant de faire une démonstration de l'outil. Je voulais juste donner un aperçu de haut niveau de l'outil et des entrées et sorties de CARMA. |
| Et l'utilisateur doit pointer l'outil vers les fichiers d'entrée. Donc ici à gauche, vous voyez que nous avons un fichier de modèles actifs qui contient essentiellement les modèles déjà approuvés. Et puis nous avons des données empiriques. |
| Et puis dans l’interface utilisateur, l’utilisateur effectue certaines activités de modélisation. |
| Et puis les sorties sont des modèles en cours d'exécution, donc des mises à jour de l'acte des modèles dans une présentation PowerPoint. |
| Et nous examinerons également cela. |
| Comme arrière-plan pour les données, j'utiliserai la démo. |
| Je voulais juste transmettre que j'ai commencé avec l'ensemble de données des locomotives. Et nous verrons que JMP fournit des exemples de données. C'est donc le cas, là |
| et cela donne une population. Ensuite, j'ai également ajouté une population supplémentaire de modèles. |
| Et le grand message que je voulais transmettre ici est que ce que nous allons voir, ce sont toutes des données inventées. Ce n'est pas vrai; cela ne représente pas la fonctionnalité |
| ou le comportement de l'une de nos parties sur le terrain, ou c'est tout simplement artificiel. Gardez cela à l’esprit lorsque nous examinerons les résultats, mais cela devrait néanmoins nous donner un moyen d’examiner l’outil. |
| Je vais donc passer une seconde à JMP et j'utilise JMP 15.2 pour la démo. Et cet ensemble de données est simplifié par rapport à ce que nous voyons normalement. Mais comme je l'ai dit, il devrait exercer les fonctionnalités de base de CARMA. |
| Alors d'abord, je vais simplement aller dans le menu Aide, des exemples de données, et vous verrez le |
| menu fiabilité et survie ici. C'est donc là que nous allons. L'un des avantages de JMP est qu'il propose de nombreuses disciplines et fonctionnalités différentes ainsi que des outils spécialisés pour cela. Et donc pour mon cas de fiabilité, il y en a beaucoup ici, ce qui prête également à |
| la valeur de l'utilisation de JMP est un foyer pour CARMA. |
| Mais je voulais vous montrer l'ensemble de données de la locomotive et juste vous montrer... |
| cela sort à l’origine d’un manuel. |
| Et en parle ici, analyse appliquée des données de vie. Donc, là-dedans, il y a un problème qui vous demande quel est le risque pour 80 000 expositions et nous allons modéliser cela aujourd'hui dans notre ensemble de données. |
| dans un modèle d'oxydation, c'est ainsi que nous l'appelons, mais CARMA nous donnera essentiellement une réponse. Encore une fois, une réponse très simple, mais j'allais juste vous montrer que vous pouvez obtenir la même chose. |
| manière en cliquant |
| dans le menu d'analyse. |
| Nous passons donc à une analyse de la responsabilité et de la survie, de la répartition de la vie. |
| Placez l'heure et le capteur là où ils doivent aller. |
| Nous allons utiliser Weibull |
| et juste les deux... cela crée donc un ajustement pour ces données. |
| Deux paramètres que j'allais souligner sont la version bêta, 2.3, puis cela s'appelle ici un alpha de Weibull. Dans notre outil, il s'appellera Ada, mais 183. |
| D'accord, nous voyons donc comment procéder ici. |
| Maintenant, juste pour sauter par-dessus, |
| je veux regarder quelques autres fichiers, les fichiers d'entrée donc |
| Je vais les récupérer. |
| D'accord, c'est le fichier modèle. |
| J'ai mentionné que j'avais fait trois modèles. Ce sont donc les modèles actifs avec lesquels nous allons comparer les données. |
| Vous verrez que l'oxydation est la première, je l'ai mentionné, et puis |
| vous voulez... un aussi, en plus d'avoir des paramètres de modèle, il contient des informations de configuration. Ce ne sont que deux choses simples ici |
| (système de combustion, capacité en carburant) que j'utilise à titre d'exemple, mais il y a beaucoup plus de colonnes, comme celle-ci. Mais essentiellement, ce que fait CARMA, l'une des choses que j'aime, c'est que lorsque vous disposez d'un grand ensemble de données avec de nombreuses configurations variées, il peut parcourir et trouver |
| laquelle de ces lignes d'enregistrements s'applique à votre modèle et effectuez le tri en temps réel, et vous savez, faites-le pour tous les modèles que vous devez effectuer dans l'ensemble de données. Et c’est donc ce que nous allons utiliser pour démontrer. |
| Excusez-moi. |
| Regardez aussi, passez aux données empiriques pendant une minute. |
| Et |
| juste un point culminant, nous avons un capteur, nous avons des expositions, nous avons |
| le |
| intervalle auquel nous allons évaluer ces expositions, |
| modes, |
| et puis ce sont les deux dernières colonnes dont je viens de parler, le système de combustion et la capacité en carburant. |
| D'accord, alors démarrons CARMA. |
| En tant que complément, je vais donc le faire. |
| Et tu verras que je l'ai déjà pointé vers l'emplacement |
| Je veux utiliser. |
| Et |
| Lors de la présentation d'aujourd'hui, je n'aurai pas le temps de parler de toute la variété des fonctionnalités présentées ici. Mais ce sont tous des éléments qui peuvent vous aider à examiner vos données, à décider de la meilleure façon de les modéliser et à les vérifier avant de finaliser vos modèles. |
| Pour des raisons de temps, je ne vais pas expliquer tout cela ni le démontrer, mais je voulais juste prendre une minute pour construire les trois modèles dont nous avons parlé, créer une présentation afin que vous puissiez voir cette partie de la fonctionnalité. |
| Excusez-moi, mon |
| ma gorge s'assèche tout d'un coup, je dois donc continuer à boire ; Je m'excuse pour cela. |
| Nous avons donc de l'oxydation. |
| On voit le nombre d’échecs et de suspensions. |
| C'est la même chose que ce que vous verrez dans le texte. |
| Ajoutez ça. |
| Et faisons défiler vers le bas pendant une seconde. C'est |
| premier modèle ajouté |
| Oxydation. On voit que l'ancien modèle avait 30 pannes, 50 suspensions. Celui-ci en a 37 et 59. |
| Le bêta est de 2,33, comme nous l'avons vu en externe et l'ADA est de 183. |
| Et la réponse à la question classique, le risque de 80 000 expositions |
| est d'environ 13,5 % en utilisant un modèle de Weibull. Il s’agit donc simplement d’une manière générale de procéder ici. |
| Voyons également simplement ajouter les deux autres modèles. |
| D'accord, nous avons du crack, j'ajoute du fluage. |
| Et tu verras ici |
| il y a différentes cases présentées qui représentent comme le système de combustion ou la capacité de carburant, où pour ce modèle donné, c'est ce que demande le fichier LDM. |
| Mais si je voulais changer cela, je pourrais sélectionner d'autres configurations ici et cela entraînerait la modification de mes lignes pour FNS en ce qui concerne ce qui est inclus ou non. |
| Et puis je peux créer de nouvelles populations et les segmenter |
| par conséquent. |
| D'accord, nous avons donc ajouté les trois modèles. |
| et je pense, vous savez, nous n'allons pas consacrer plus de temps là-dessus, juste jouer avec les modèles en ce qui concerne les options, mais je vais générer un rapport. |
| Et j'ai quelques options sur ce que je veux inclure dans le rapport. |
| Et j'ai une présentation et cette entrée LDM va concerner les modèles actifs, désolé, les modèles en cours d'exécution qui |
| sortir comme une table. |
| Très bien, donc j'ai juste besoin de |
| sélectionnez le dossier approprié |
| où je veux que ma présentation aille |
| Et maintenant, cela va prendre une minute pour parcourir et générer ce rapport. Cela prend une minute. Mais je pense que je comparerais cela aux heures qu'il faudrait normalement pour accomplir cette même tâche, |
| potentiellement, si vous travailliez en dehors de l’outil. Nous sommes donc maintenant prêts à finaliser le rapport. |
| Sauvegarde le. |
| Et |
| enregistrez le dossier et maintenant c'est fait. C'est là et nous pouvons l'examiner. |
| L'autre chose que je soulignerai, en arrivant, j'avais déjà généré ceci |
| auparavant, donc je vais juste |
| tirer vers le haut |
| le fichier que j'ai déjà généré et nous pouvons le parcourir. Mais il y a, c'est un modèle. Il est destiné à la rapidité, mais cela peut être personnalisé davantage après l'avoir créé, ou vous pouvez laisser des espaces réservés, vous pouvez modifier les diapositives après les avoir générées. |
| Cela fait plus que la simple modélisation de la distribution de la vie que j'ai en quelque sorte soulignée au départ. Il effectue beaucoup de travail de synthèse, résumant les données incluses dans chaque modèle, ce pour quoi, bien sûr, JMP est très utile. |
| Cela fait un peu de travail en comparant les modèles, donc vous pouvez |
| faire une variété de tests statistiques. Utilisez JMP. Et encore une fois, JMP est excellent dans ce domaine. Donc ça, ça ajoute cette fonctionnalité. |
| Certaines des choses que nos évaluateurs aiment voir et comment les modèles ont changé d'année en année, vous avez plus de données, en incluez moins. Comment cela affecte-t-il les paramètres ? Comment cela change-t-il vos chiffres de risque ? |
| Bien sûr, vous obtenez beaucoup de données à partir de nuages de points et de choses de cette nature. |
| Il existe un résumé qui comprend certaines des informations de configuration dont nous avons parlé, ainsi que les paramètres finaux. |
| Et cela pour chacun des trois modèles, |
| ainsi qu'un simple récapitulatif des risques à la fin |
| pour tout ça |
| combiné. |
| C'était donc rapide |
| procédure pas à pas. Le |
| démo. |
| Je pense que nous avons couvert tout ce que je voulais faire. |
| J'espère que nous pourrons en parler un peu plus lors des questions-réponses si vous avez d'autres questions. Il est difficile de tout anticiper. |
| Mais je voulais juste revenir sur certains des avantages. Je l'ai mentionné précédemment, mais nous avons constaté une augmentation de la productivité grâce au CARMA, c'est donc un avantage. |
| Bien sûr, la standardisation de notre processus de modélisation est accrue et cela permet également aux membres de l'équipe les plus récents de se concentrer davantage sur le processus et de l'apprendre plutôt que de travailler avec des outils. |
| ce qui, en fin de compte, les aide à prendre de la vitesse plus rapidement. Et puis il y a également un engagement accru des employés en permettant aux ingénieurs d'utiliser |
| leur esprit là où ils peuvent avoir le plus grand impact. |
| Je voulais donc également remercier Melissa Seely, Brad Foulkes, Preston Kemp et Waldemar Zero pour leurs contributions à cette présentation. Je leur dois beaucoup de gratitude pour tout ce qu'ils ont fait pour le soutenir. |
| Et je tiens à vous remercier pour votre temps. J'ai aimé partager avec vous tous notre parcours vers l'amélioration. J'espère que nous aurons l'occasion de nous connecter pendant la période de questions-réponses, mais dans tous les cas, profitez du reste du sommet. |
