Altoparlante | Trascrizione |
| Shamgar McDowell | Maya Angelou ha detto: "Fai del tuo meglio finché non ne saprai di più. Poi, quando lo saprai meglio, farai meglio." Buon giorno buon pomeriggio Buona sera. |
| Spero che il JMP Discovery Summit ti sia piaciuto e che tu stia imparando modi migliori per fare le cose che devi fare. |
| Sono Shamgar McDowell, ingegnere senior di affidabilità e analisi presso GE Gas Power. Lavoro in GE da 15 anni e ho lavorato nei settori approvvigionamento, qualità, produzione e ingegneria. |
| Oggi condividerò brevemente il percorso del nostro team verso l'automazione della modellazione dell'affidabilità utilizzando JMP. |
| Forse la tua organizzazione si trova ad affrontare una sfida simile a quella che sto per descrivere. Mentre ti spiego come affrontiamo questa sfida, spero che il tempo trascorso insieme ti fornisca alcune cose su cui riflettere mentre cerchi di migliorare i flussi di lavoro nel tuo contesto aziendale. |
| Quindi, a titolo di premessa, vorrei spendere le prossime due diapositive per spiegare un po' l'attività di GE Gas Power. Innanzitutto i nostri prodotti. |
| Produciamo motori ad alta tecnologia, molto grandi, che hanno una varietà di applicazioni, ma vengono utilizzati principalmente nella produzione di elettricità. |
| E dal punto di vista tecnologico, queste macchine sono in realtà incredibili capolavori di ingegneria con temperature di cottura ben al di sopra del punto di fusione delle leghe utilizzate nella sezione calda. |
| Una singola turbina a gas può generare energia elettrica sufficiente ad alimentare in modo affidabile centinaia di migliaia di case. |
| E giusto per dare un'idea delle dimensioni di queste macchine, in questa immagine a destra potete vedere che ci sono quattro esseri umani adulti, il che indica semplicemente quanto siano grandi queste macchine. |
| Quindi ho dovuto inserire qui alcuni esempi gratuiti di creazione di grafici JMP. Ma il grafico a bolle e la mappa ad albero sottolineano davvero la natura globale della nostra base clienti. |
| Stiamo fornendo energia più pulita e accessibile da cui le persone dipendono in tutto il mondo, e ciò include le nazioni in via di sviluppo che storicamente potrebbero non aver avuto accesso all’energia e ai numerosi effetti di cambiamento della vita che ne derivano. |
| Quindi, quando ho imparato ad apprezzare l'impatto che il nostro lavoro ha sulla vita quotidiana di così tante persone in tutto il mondo, è stato umiliante e utile nel fornire uno scopo a ciò che faccio e al resto del nostro team ogni giorno. |
| Quindi faccio parte del team di analisi dell'affidabilità e ingegneria dei dati. |
| Il nostro team è responsabile di fornire alla nostra azienda modelli empirici di rischio e affidabilità che vengono utilizzati in diversi modi dai team interni. |
| Quindi, in questo contesto, contiamo sull'analista del nostro team per potersi concentrare su compiti ingegneristici, come comprendere la fisica che influenza il nostro |
| la qualità dei componenti e l'applicabilità dei dati che utilizziamo, nonché i compromessi negli approcci di modellazione e qual è il modo migliore per estrarre valore dai nostri dati. |
| Questi sono tutti compiti a valore aggiunto. |
| Il nostro processo prevede anche una revisione rigorosa con gli ingegneri principali. Quindi avere una presentazione PowerPoint contenente i modelli fa parte di questo processo. |
| E in precedenza, la creazione di questa presentazione comportava un notevole lavoro di copia e incolla e una varietà di strumenti, e questo richiedeva molto tempo ed era più soggetto a errori. Quindi non è un valore aggiunto. |
| Avevamo quindi bisogno di una soluzione che desse ai nostri ingegneri più tempo per concentrarsi sulle attività a valore aggiunto. Inoltre standardizzerebbe ulteriormente il processo perché queste due cose |
| maggiore produttività e capacità di concentrarsi su ciò che conta e ulteriore standardizzazione. E quindi, a tal fine, usiamo il mantra Automatizza le cose noiose. |
| Quindi volevo darti un'idea della portata dei set di dati che abbiamo utilizzato. Spesso il volume dei dati con cui hai a che fare può dettare la direzione da seguire in termini di soluzioni. |
| E nel nostro caso c'è qualche variazione ma, come regola generale, abbiamo a che fare con migliaia di turbine a gas sul campo, |
| centinaia di componenti del binario in ciascuna unità, e poi ci sono decine di ispezioni o ricondizionamenti per componente. |
| Quindi, in tutto, ci sono milioni di documenti con cui abbiamo a che fare. Ma in genere, i nostri modelli sono mirati a configurazioni specifiche e quindi sono basati su set di dati più limitati con 10.000 o meno record, decine di migliaia o meno record. |
| L'altra cosa che volevo sottolineare qui è che spesso abbiamo più di 100 colonne nel nostro set di dati. Quindi ci sono sfide con queste dimensioni dei dati che hanno reso JMP molto più adatto rispetto a qualcosa come un approccio basato su Excel per svolgere le stesse attività. |
| Pertanto, GE ha collaborato con una terza parte per sviluppare la prima versione di questo strumento utilizzando il linguaggio di scripting JMP. |
| E il nome dello strumento è applicazione di modellazione dell'affidabilità assistita da computer o CARMA, con una c. E la quantità di sforzi necessari per arrivare a ciò che abbiamo oggi non è banale. |
| Questa ne è una rappresentazione. Puoi vedere il numero di script e righe di codice che testimoniano la portata e le dimensioni dello strumento così come è arrivato oggi. Ma si è dimostrato anche uno strumento molto utile per noi. |
| Quindi, con il passare del tempo, abbiamo visto la necessità di continuare a sviluppare e migliorare CARMA nel tempo. E quindi, per fare questo, abbiamo dovuto crescere e promuovere alcuni internamente |
| competenza nella codifica JSL e supervisiono il lavoro degli sviluppatori che si concentrano su questo e su alcuni strumenti correlati. |
| Il messaggio che ti inviamo è che anche dopo aver creato qualcosa come CARMA, sarà necessario un investimento continuo per mantenere e mantenere l'app pertinente e farla evolvere man mano che le esigenze della tua azienda si evolvono. |
| Ma è fattibile e i benefici sono molto reali. Un sondaggio condotto dai nostri utenti quest'estate ha effettivamente sottolineato |
| un punteggio netto del promotore del 100% e una riduzione di almeno il 25% del tempo di ciclo per eseguire un aggiornamento del modello. Quindi è il tempo reale |
| quello viene salvato. E poi, aneddoticamente, vediamo anche dove CARMA ha fatto emergere problemi nel nostro processo che siamo stati in grado di affrontare e che altrimenti sarebbero rimasti nascosti e incapaci di affrontare. |
| E ho una citazione, è un po' lunga. Ma volevo semplicemente trasmettere questo avvertimento sull'automazione da parte di Bill Gates, di cui sa una o due cose sullo sviluppo del software. |
| "La prima regola di qualsiasi tecnologia utilizzata negli affari è che l'automazione applicata a un'automazione efficiente aumenterà l'efficienza. La seconda è che l’automazione applicata a un’operazione inefficiente ne amplifica l’inefficienza”. |
| Questa è la fine della citazione, ma è solo un ottimo promemoria del fatto che l'automazione non è la soluzione miracolosa che risolverà un processo interrotto, abbiamo ancora bisogno che le persone lo facciano oggi. |
| Ok, quindi prima di fare una dimostrazione dello strumento. Volevo solo fornire una panoramica di alto livello dello strumento e degli input e output in CARMA. |
| E l'utente deve indirizzare lo strumento ai file di input. Quindi qui a sinistra, vedi che abbiamo un file di modelli attivi che sono essenzialmente i modelli già approvati. E poi abbiamo dati empirici. |
| Quindi, nell'interfaccia utente, l'utente esegue alcune attività di modellazione. |
| E poi gli output stanno eseguendo modelli, quindi aggiornamenti all'atto dei modelli in una presentazione di PowerPoint. |
| E vedremo anche questo. |
| Come sfondo per i dati, utilizzerò la demo. |
| Volevo solo comunicarvi che ho iniziato con il set di dati della locomotiva. E vedremo che JMP fornisce alcuni dati di esempio. Quindi è proprio così, lì |
| e questo dà una popolazione. Poi ho anche aggiunto un'ulteriore popolazione di modelli. |
| E il grande messaggio che volevo trasmettere è che quello che vedremo sono tutti dati inventati. Non è reale; non rappresenta la funzionalità |
| o il comportamento di una qualsiasi delle nostre parti sul campo, oppure è tutto semplicemente inventato. Tienilo a mente mentre esaminiamo i risultati, ma dovrebbe comunque darci un modo per guardare lo strumento. |
| Quindi passerò a JMP per un secondo e utilizzerò JMP 15.2 per la demo. E questo set di dati è semplificato rispetto a quello che vediamo normalmente. Ma come ho detto, dovrebbe esercitare le funzionalità principali di CARMA. |
| Per prima cosa andrò al menu Aiuto, campionerò i dati e vedrai il file |
| menu di affidabilità e sopravvivenza qui. Quindi è lì che stiamo andando. Uno degli aspetti positivi di JMP è che dispone di molte discipline e funzionalità diverse e di strumenti specializzati. E quindi per il mio caso con l'affidabilità, c'è molto qui, che si presta anche a |
| il valore dell'utilizzo di JMP è fondamentale per CARMA. |
| Ma volevo indicarvi il set di dati della locomotiva e mostrarvi... |
| questo originariamente è uscito da un libro di testo. |
| E ne parla qui l'analisi dei dati sulla vita applicata. Quindi, in questo, c'è un problema che ti chiede quale sia il rischio a 80.000 esposizioni e lo modelleremo oggi nel nostro set di dati |
| in un modello di ossidazione è come lo abbiamo chiamato, ma essenzialmente CARMA ci darà una risposta. Ancora una volta, una risposta davvero semplice, ma volevo solo mostrarti che puoi ottenere lo stesso |
| modo facendo clic |
| nel menu di analisi. |
| Quindi passiamo all'analisi della responsabilità e della sopravvivenza, della distribuzione della vita. |
| Metti l'ora e il sensore dove devono andare. |
| Useremo Weibull |
| e solo i due... quindi crea un adattamento per quei dati. |
| Due parametri che volevo sottolineare sono la beta, 2.3, e qui si chiama Weibull alfa. Nel nostro strumento si chiamerà Ada, ma 183. |
| Ok, quindi vediamo come farlo qui. |
| Adesso basta saltare, |
| voglio guardare un paio di altri file, i file di input quindi |
| Li tirerò su. |
| Ok, questo è il file del modello. |
| Ho detto che ho realizzato tre modelli. E quindi questi sono i modelli attivi con cui confronteremo i dati. |
| Vedrai che l'ossidazione è la prima, l'ho già detto, e poi |
| ne vuoi...uno inoltre, oltre ad avere i parametri del modello, ha alcune informazioni di configurazione. Queste sono solo due semplici cose qui |
| (sistema di combustione, capacità del carburante) lo uso come esempi, ma ci sono molte, molte altre colonne simili. Ma essenzialmente ciò che fa CARMA, una delle cose che mi piace è che quando hai un set di dati di grandi dimensioni con molte configurazioni diverse e diverse, può esaminarlo e trovare |
| quale di quelle righe di record si applica al tuo modello ed esegue l'ordinamento in tempo reale e, sai, fallo per tutti i modelli che devi fare nel set di dati. E quindi questo è ciò che useremo per dimostrare. |
| Mi scusi. |
| Inoltre, guarda, passa ai dati empirici per un minuto. |
| E |
| solo un punto culminante, abbiamo un sensore, abbiamo esposizioni, abbiamo |
| IL |
| intervallo in cui valuteremo tali esposizioni, |
| modalità, |
| e poi queste sono le ultime due colonne di cui ho appena parlato, sistema di combustione e capacità del carburante. |
| Ok, allora avviamo CARMA. |
| Come componente aggiuntivo, quindi lo farò funzionare. |
| E vedrai che ho già indicato la posizione |
| Voglio usare. |
| E |
| presentazione di oggi, non avrò il tempo di parlare di tutta la varietà di funzionalità presenti qui. Ma queste sono tutte cose che possono aiutarti a prendere e osservare i tuoi dati e decidere il modo migliore per modellarli e a fare alcuni controlli su di essi prima di finalizzare i tuoi modelli. |
| Per motivi di tempo, non spiegherò tutto questo e lo dimostrerò, ma volevo solo prendermi un minuto per costruire i tre modelli di cui abbiamo parlato, creare una presentazione in modo che possiate vedere quella parte della funzionalità. |
| Scusami, mio |
| la gola si sta seccando all'improvviso quindi devo continuare a bere; Mi scuso per questo. |
| Quindi abbiamo l'ossidazione. |
| Vediamo il numero di fallimenti e sospensioni. |
| È lo stesso che vedrai nel testo. |
| Aggiungilo. |
| E scorriamo verso il basso per un secondo. Quello è |
| primo modello aggiunto |
| Ossidazione. Vediamo che il vecchio modello aveva 30 guasti, 50 sospensioni. Questo ha 37 e 59. |
| Il beta è 2,33, come abbiamo visto esternamente e l'ADA è 183. |
| E la risposta alla domanda da manuale, il rischio di 80.000 esposizioni |
| è di circa il 13,5% utilizzando un modello Weibull. Quindi questo è semplicemente un modo di alto livello per farlo qui. |
| Consideriamo anche solo l'aggiunta degli altri due modelli. |
| Ok, abbiamo dei problemi, aggiungo il creep. |
| E vedrai qui |
| vengono presentati diversi riquadri che rappresentano come il sistema di combustione o la capacità del carburante, dove per questo dato modello, questo è ciò che richiede il file LDM. |
| Ma se volessi cambiarlo, potrei selezionare altre configurazioni qui e ciò comporterebbe la modifica delle mie righe per FNS per quanto riguarda ciò che viene incluso o meno. |
| E poi posso creare nuove popolazioni e segmentarle |
| di conseguenza. |
| Ok, quindi abbiamo aggiunto tutti e tre i modelli |
| e penso che, sai, non dedicheremo più tempo a questo, solo giocando con i modelli per quanto riguarda le opzioni, ma genererò un rapporto. |
| E ho alcune opzioni su ciò che voglio includere nel rapporto. |
| E ho una presentazione e questo input LDM saranno i modelli attivi, scusate, i modelli in esecuzione |
| esce come un tavolo. |
| Va bene, quindi devo proprio farlo |
| selezionare la cartella appropriata |
| dove voglio che vada la mia presentazione |
| E ora ci vorrà un minuto per esaminare e generare questo rapporto. Ci vuole un minuto. Ma penso che ciò a cui lo contrapporrei siano le ore che normalmente sarebbero necessarie per svolgere lo stesso compito, |
| potenzialmente, se stavi lavorando al di fuori dello strumento. E quindi ora siamo pronti per finalizzare il rapporto. |
| Salvarla. |
| E |
| salva la cartella e ora è fatta. È lì e possiamo rivederlo. |
| L'altra cosa che farò notare, mentre mi avvicino, l'avevo già generato |
| in precedenza, quindi lo farò semplicemente |
| tirarsi su |
| il file che ho già generato e possiamo esaminarlo. Ma c'è, è questo un modello. È pensato per la velocità, ma può essere ulteriormente personalizzato dopo averlo realizzato, oppure puoi lasciare dei segnaposto, puoi modificare le diapositive dopo averle generate. |
| Sta facendo molto di più del semplice modello di distribuzione della vita che ho evidenziato inizialmente. Sta facendo un sacco di lavoro di sintesi, riassumendo i dati inclusi in ciascun modello, cosa per cui, ovviamente, JMP è molto utile. |
| Fa un po' di lavoro confrontando i modelli, quindi puoi farlo |
| fare una serie di test statistici. Usa JMP. E ancora una volta, JMP è eccezionale in questo. Quindi, questo aggiunge quella funzionalità. |
| Alcune delle cose che i nostri revisori amano vedere e il modo in cui i modelli sono cambiati anno dopo anno, hai più dati, ne includi di meno. Come influisce sui parametri? Come cambia i numeri di rischio? |
| Trame ovviamente ottieni molti dati da grafici a dispersione e cose di quella natura. |
| C'è un riepilogo che include alcune delle informazioni di configurazione di cui abbiamo parlato, nonché i parametri finali. |
| E lo fa per ciascuno dei tre modelli, |
| così come solo un rischio di roll-up alla fine |
| per tutti questi |
| combinato. |
| Quindi è stato veloce |
| Procedura dettagliata. IL |
| demo. |
| Penso che abbiamo coperto tutto quello che volevo fare. |
| Speriamo di poter parlare un po' di più nella sezione domande e risposte se hai altre domande. Difficile anticipare tutto. |
| Ma volevo solo parlare ancora di alcuni dei vantaggi. Ne ho parlato in precedenza, ma abbiamo riscontrato un aumento della produttività come risultato del CARMA, quindi questo è un vantaggio. |
| Ovviamente la standardizzazione del nostro processo di modellazione è aumentata e ciò consente anche ai membri del team più nuovi di concentrarsi maggiormente sul processo e apprenderlo invece di lavorare con gli strumenti, |
| che, alla fine, li aiuta ad accelerare più velocemente. E poi c'è anche un maggiore coinvolgimento dei dipendenti consentendo agli ingegneri di utilizzare |
| le loro menti dove possono avere il maggiore impatto. |
| Quindi volevo anche essere sicuro di ringraziare Melissa Seely, Brad Foulkes, Preston Kemp e Waldemar Zero per il loro contributo a questa presentazione. Ho loro un debito di gratitudine per tutto ciò che hanno fatto per sostenerlo. |
| E voglio ringraziarti per il tuo tempo. Mi è piaciuto condividere con tutti voi il nostro viaggio verso il miglioramento oggi. Spero che avremo la possibilità di connetterci durante la fase di domande e risposte, ma in ogni caso godetevi il resto del summit. |
