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| シャムガー・マクダウェル | マヤ・アンジェロウの有名な言葉「よくわかるまで、最善を尽くしてください。 そして、より良く知ったら、より良いことを行うのです。」 おはようこんにちはこんばんは。 |
| JMP Discovery Summit を楽しんでいただければ幸いです。やるべきことを実行するためのより良い方法を学んでいます。 |
| 私は、GE Gas Power のシニア信頼性および分析エンジニアである Shamgar McDowell です。 私は GE に 15 年間勤務し、調達、品質、製造、エンジニアリングの分野で働いてきました。 |
| 今日は、JMP を使用して信頼性モデリングを自動化する私たちのチームの取り組みについて少し共有したいと思います。 |
| おそらくあなたの組織も、これから説明する問題と同様の課題に直面しているでしょう。 私たちがこの課題にどのように取り組んでいるのかを説明しながら、皆さんがご自身のビジネス環境におけるワークフローの改善を検討する際に、この時間を一緒に考えることでいくつかのことを考えるきっかけになれば幸いです。 |
| そこで、背景として、次の数枚のスライドを使って、GE ガスパワーの事業について少し説明したいと思います。 まずは当社の製品から。 |
| 当社はさまざまな用途に使用できるハイテクの非常に大型のエンジンを製造していますが、主に発電に使用されます。 |
| そして、技術の観点から見ると、これらの機械は実際、高温セクションで使用される合金の融点をはるかに超える焼成温度を備えた驚くべきエンジニアリングの偉業です。 |
| 1 台のガス タービンで、数十万世帯に確実に電力を供給するのに十分な電力を生成できます。 |
| これらのマシンの大きさをイメージしていただくために、この右側の写真には大人 4 人が写っていますが、これはこれらのマシンが実際にどれほど大きいかを示しています。 |
| そのため、ここに無償の JMP グラフ構築サンプルをいくつか投入する必要がありました。 しかし、バブル プロットとツリー マップは、当社の顧客ベースのグローバルな性質を実際に強調しています。 |
| 当社は、世界中の人々が依存している、よりクリーンでアクセスしやすいエネルギーを提供しています。その中には、歴史的に電力を利用できなかった発展途上国や、電力に伴う生活を変える多くの影響を与えられなかった国々も含まれます。 |
| そのため、私たちの仕事が世界中の非常に多くの人々の日常生活に与えている影響を理解するようになり、それは謙虚なことであり、私やチームの他のメンバーが毎日行うことの目的を提供するのにも役立ちました。 |
| したがって、私は信頼性分析およびデータ エンジニアリング チームの一員です。 |
| 私たちのチームは、社内チームによってさまざまな方法で使用される経験的なリスクと信頼性のモデルをビジネスに提供する責任があります。 |
| したがって、そのような状況において、私たちはチームのアナリストが、私たちの環境に影響を与える物理学の理解など、エンジニアリングのタスクに集中できることを期待しています。 |
| コンポーネントの品質と使用するデータの適用性、またモデリングのアプローチとデータから価値を引き出す最善の方法におけるトレードオフも考慮します。 |
| これらはすべて付加価値のあるタスクです。 |
| 私たちのプロセスでは、チーフエンジニアによる厳格なレビューも必要となります。 したがって、モデルを含む PowerPoint ピッチを作成することは、そのプロセスの一部です。 |
| また、これまでこのプレゼンテーションを作成するには、大量のコピー アンド ペーストやさまざまなツールが必要で、時間がかかり、エラーも発生しやすくなっていました。 したがって、それは付加価値ではありません。 |
| そのため、エンジニアが付加価値のあるタスクに集中できる時間を増やすソリューションが必要でした。 また、これら 2 つのことによりプロセスがさらに標準化されます。 |
| 生産性の向上と重要なことに集中する能力、そしてさらなる標準化。 そのために、私たちは「退屈なものを自動化する」というスローガンを使用します。 |
| そこで、私たちが使用したデータセットの規模を感じていただきたいと思いました。 多くの場合、扱うデータの量によって、ソリューションの方向性が決まります。 |
| 私たちの場合、多少の違いはありますが、一般的な原則として、現場で数千台のガスタービンを扱っています。 |
| 各ユニットには数百のトラックコンポーネントがあり、コンポーネントごとに数十の検査や再調整が行われます。 |
| つまり、合計すると、私たちが扱っているレコードは数百万件あります。 ただし、通常、モデルは特定の構成を対象としているため、10,000 レコード以下、数万レコード以下のより限定されたデータ セットに基づいて構築されています。 |
| ここで指摘しようとしていたもう 1 つのことは、データ セットには 100 を超える列が含まれることがよくあるということです。 したがって、このデータ サイズには課題があり、同じタスクを実行するには Excel ベースのアプローチよりも JMP の方がはるかに適しています。 |
| そこで、このツールの最初のバージョンでは、GE がサードパーティと協力して JMP スクリプト言語を使用して開発しました。 |
| そして、ツールの名前は、c が付いたコンピューター支援信頼性モデリング アプリケーション (CARMA) です。 そして、これを今日のようなものに構築するのに必要な労力は、決して簡単なものではありません。 |
| これはそれを表したものです。 現在のツールの範囲と規模を証明するスクリプトとコード行の数を確認できます。 しかし、それは私たちにとって非常に役立つツールであることも証明されています。 |
| そのため、時間が経つにつれて、CARMA を時間をかけて開発し、改善し続ける必要があることがわかりました。 そのためには、社内で人材を育成し、育成する必要がありました。 |
| 私は JSL コーディングの専門知識を持っており、これといくつかの関連ツールに焦点を当てた開発者の作業を監督しています。 |
| これに関するメッセージは、CARMA のようなものを作成した後でも、アプリの関連性を維持および維持し、ビジネス ニーズの進化に合わせてアプリを進化させるには、継続的な投資が必要になるということです。 |
| しかし、それはどちらも実行可能であり、そのメリットは非常に現実的です。 この夏のユーザーへの調査で実際に指摘されたのは、 |
| 正味プロモーター スコアは 100% であり、モデル更新のサイクル タイムは少なくとも 25% 削減されます。 だからリアルタイムなんだよ |
| それが保存されているのです。 そして、逸話ですが、CARMA がプロセスの中で、CARMA がなければ隠れたままで対処できなかった問題を、CARMA が表面化し、対処できたこともわかりました。 |
| 引用がありますが、ちょっと長いです。 しかし、私はビル・ゲイツ氏の自動化に関するこの警告を伝えたかったのです。ビル・ゲイツ氏はソフトウェア開発についてある程度の知識を持っています。 |
| 「ビジネスで使用されるテクノロジーの第一原則は、自動化を効率的に適用すると効率がさらに高まるということです。 2 つ目は、非効率な業務に自動化を適用すると非効率がさらに拡大するということです。」 |
| これで引用は終わりですが、これは、自動化は壊れたプロセスを修正する特効薬ではなく、今日でも自動化を行う人が必要であることを思い出させてくれる素晴らしいものです。 |
| さて、ツールのデモンストレーションを行う前に。 CARMA のツールと入出力の概要を説明したかっただけです。 |
| そして、ユーザー ユーザーはツールを入力ファイルに指定する必要があります。 ここの左側には、基本的にすでに承認されたモデルであるアクティブなモデル ファイルがあることがわかります。 そして実証データもあります。 |
| 次に、ユーザー インターフェイスで、ユーザーはいくつかのモデリング アクティビティを実行します。 |
| そして、出力は実行中のモデルなので、PowerPoint プレゼンテーション内のモデルの動作が更新されます。 |
| それについても見ていきます。 |
| データの背景として、デモを使用します。 |
| 私が機関車のデータセットから始めたことを伝えたかっただけです。 そして、JMP がいくつかのサンプル データを提供していることがわかります。 つまり、これは事実です、そこで |
| これで人口が 1 つになります。 次に、モデルの追加母集団も追加しました。 |
| ここで私が伝えたかった大きなメッセージは、これから私たちが目にするものはすべてでっちあげのデータだということです。 それは本当ではない;機能を表すものではありません |
| あるいは現場での私たちの部分の動作、あるいはそれはすべて人為的なものです。 したがって、結果を確認するときはそのことを念頭に置いてください。それでも、ツールを確認する方法が得られるはずです。 |
| そこで、少しの間 JMP に切り替えて、デモには JMP 15.2 を使用します。 そして、このデータセットは、私たちが通常目にするものと比べて単純化されています。 しかし、先ほども述べたように、CARMA の中核となる機能を実行する必要があります。 |
| まず、[ヘルプ] メニューのサンプル データに移動します。 |
| 信頼性と生存メニューはここにあります。 それで、そこに行きます。 JMP の優れた点の 1 つは、さまざまな分野、機能、およびそのための専用ツールが数多く用意されていることです。 したがって、信頼性に関する私の場合、ここには多くのことがあり、それはまた、 |
| JMP を使用する価値は CARMA にとって本拠地です。 |
| しかし、機関車のデータセットを示して、ただお見せしたかったのです... |
| これはもともと教科書から出てきたものです。 |
| そして、ここで応用された生活データ分析について話します。 その中には、80,000 回の暴露でどのようなリスクがあるのかを尋ねる問題があり、今日はそれをデータセットでモデル化します。 |
| 酸化モデルではこれを私たちが呼んでいるものですが、本質的にはCARMAが答えを与えてくれます。 繰り返しますが、非常に単純な答えですが、私はちょうどあなたに見せたかっただけです、あなたも同じことが得られます |
| クリックする方法 |
| 分析メニューで |
| そこで、責任と生存、生命の分布の分析に進みます。 |
| 必要な場所に時間とセンサーを置きます。 |
| ワイブルを使ってみます |
| そして 2 つだけ...それで、そのデータの適合が作成されます。 |
| 私が指摘しようとしていた 2 つのパラメータはベータ版 2.3 で、ここではワイブル アルファと呼ばれています。 私たちのツールでは、Ada と呼ばれますが、183 です。 |
| さて、ここでその方法を見てみましょう。 |
| さあ、飛び越えるだけで、 |
| 他のいくつかのファイル、入力ファイルを見てみたいので、 |
| それらを引き上げます。 |
| さて、これがモデルファイルです。 |
| 3つのモデルを作成したと言いました。 これらは、データを比較するアクティブなモデルです。 |
| 酸化が最初のものであることがわかります。それについては触れましたが、その後 |
| あなたが欲しいのは...モデルパラメータに加えて、いくつかの構成情報も持っているものです。 ここでは単純な 2 つのことを説明します |
| (燃焼システム、燃料能力) 私は例として使用していますが、同様のコラムは他にもたくさんあります。 しかし、CARMA の本質的な機能は、CARMA について私が気に入っている点の 1 つは、多数のさまざまな構成を持つ大規模なデータ セットがある場合に、それを調べて検索できることです。 |
| これらのレコード行のどれがモデルに適用され、リアルタイムで並べ替えが行われます。これを、データ セット内で必要なすべてのモデルに対して行います。 それを使って実証していきます。 |
| すみません。 |
| また、ちょっと見てください、実験データに飛んでください。 |
| そして |
| 単なるハイライトです、私たちはセンサーを持っています、私たちは露出を持っています、私たちは |
| の |
| それらのエクスポージャーを評価する間隔、 |
| モード、 |
| そして、これらは先ほど説明した最後の 2 つの列、燃焼システムと燃料能力です。 |
| さて、それではCARMAを起動しましょう。 |
| アドインとして、そのまま進めていきます。 |
| そして、すでにその場所を指していることがわかります |
| 使いたいです。 |
| そして |
| 今日のプレゼンテーションでは、ここに含まれるさまざまな機能をすべて説明する時間がありません。 ただし、これらはすべて、データを取得して調べ、それをモデル化する最適な方法を決定し、モデルを完成させる前にいくつかのチェックを行うのに役立ちます。 |
| 時間の都合上、すべてを説明して実演するつもりはありませんが、説明した 3 つのモデルを構築してプレゼンテーションを作成し、機能のその部分を確認できるようにしたいと思います。 |
| すみません、私 |
| 喉が突然乾いてきたので飲み続けなければなりません。それについてはお詫び申し上げます。 |
| つまり酸化が起こっているのです。 |
| 障害と停止の数が表示されます。 |
| それは本文中に出てくるものと同じです。 |
| それを付け加えてください。 |
| 少し下にスクロールしてみましょう。 それは |
| 最初のモデルが追加されました |
| 酸化。 古いモデルには 30 件の故障と 50 件の停止があったことがわかります。 こちらは37と59があります。 |
| 外部から見たとおり、ベータは 2.33 で、ADA は 183 です。 |
| そして、教科書的な質問に対する答え、80,000回の暴露のリスク |
| ワイブルモデルを使用すると、約 13.5% になります。 これは、ここでそれを行うための高レベルの方法です。 |
| 他の 2 つのモデルを追加するだけでも見てみましょう。 |
| さて、亀裂が入ったので、クリープを追加します。 |
| そしてここを見ればわかります |
| 燃焼システムや燃料能力などを表すさまざまなボックスが表示されます。この特定のモデルでは、これが LDM ファイルで要求されるものです。 |
| しかし、それを変更したい場合は、ここで他の構成を選択することができ、その結果、何が含まれるか含まれないかに関して FNS の行が変更されることになります。 |
| そして、新しい集団を作成してセグメント化することができます |
| それに応じて。 |
| これで 3 つのモデルがすべて追加されました |
| そうですね、これ以上時間をかけるつもりはなく、オプションについてモデルを試してみるだけですが、レポートは作成するつもりです。 |
| レポートに何を含めたいかについては、いくつかのオプションがあります。 |
| プレゼンテーションがあり、この LDM 入力がアクティブなモデルになります。申し訳ありませんが、実行中のモデルです。 |
| テーブルとして出てきます。 |
| わかりました、それでは必要なだけです |
| 適切なフォルダーを選択してください |
| プレゼンテーションをどこに進めたいですか |
| ここで、このレポートを確認して生成するのに 1 分ほどかかります。 これには 1 分かかります。 しかし、私がこれを対比させたいのは、これと同じタスクを行うのに通常かかる時間だと思います。 |
| ツールの外部で作業していた場合に発生する可能性があります。 そして今、レポートを完成させる準備が整いました。 |
| それを保存。 |
| そして |
| フォルダーを保存すれば完了です。 それはそこにあり、私たちはそれを確認することができます。 |
| もう 1 つ指摘しておきますが、私はこれを既に生成していたということです。 |
| 前に言っておきますので、 |
| 引き上げる |
| すでに生成したファイルなので、それを確認することができます。 しかし、これはテンプレートです。 これは速度向上を目的としていますが、作成後にさらにカスタマイズしたり、プレースホルダーを残したり、スライドを生成した後に変更したりすることもできます。 |
| それは、私が最初に強調した生命分布モデリング以上のことを行っています。 各モデルに含まれるデータを要約する、多くの要約作業が行われます。もちろん、JMP はこれに非常に優れています。 |
| モデルを比較するいくつかの作業を行うので、次のことができます。 |
| さまざまな統計的検定を行います。 JMPを使用します。 繰り返しますが、JMP はその点で優れています。 それで、その機能が追加されました。 |
| 私たちのレビュー担当者が見たいものや、モデルが年ごとにどのように変化したかなど、より多くのデータがあれば、より少ないデータが含まれます。 それはパラメータにどのように影響しますか? リスク数値はどのように変化しますか? |
| プロット もちろん、散布図などから多くのデータを取得できます。 |
| ここで説明した構成情報の一部と最終パラメータを含む概要があります。 |
| これを 3 つのモデルのそれぞれに対して行います。 |
| 最後にリスクロールアップだけでなく |
| これらすべてのために |
| 組み合わせた。 |
| 早速でした |
| ウォークスルー。の |
| デモ。 |
| やりたかったことはすべて網羅できたと思います。 |
| さらにご質問がございましたら、Q&A でもう少しお話しさせていただければと思います。 すべてを予想するのは難しいです。 |
| しかし、私はちょうど利点のいくつかについてもう一度話したいと思いました。 これについては以前にも述べましたが、CARMA の結果として生産性が向上したことが確認されており、これは利点です。 |
| もちろん、標準化によりモデリング プロセスが強化され、新しいチーム メンバーがツールを使って作業するのではなくプロセスの学習に集中できるようになります。 |
| それが最終的に、より早くスピードに達するのに役立ちます。 また、エンジニアが使用できるようにすることで、従業員のエンゲージメントも向上します。 |
| 彼らの心に最大の影響を与えることができる場所。 |
| したがって、このプレゼンテーションに貢献してくれた Melissa Seely、Brad Foulkes、Preston Kemp、Waldemar Zero にも必ず感謝したいと思いました。 彼らがそれをサポートしてくれたすべてのことに私は感謝の義務があります。 |
| そして、お時間をいただきありがとうございました。 今日は改善に向けた私たちの歩みを皆さんと共有できてとても楽しかったです。 質疑応答の時間に話ができることを願っていますが、いずれにせよ、サミットの残りの部分を楽しんでください。 |
