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工厂中的劳斯莱斯
一家长期以来与质量同义的公司通过内置的质量和可靠性分析将网络物理系统集成提升到一个新的水平
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挑战：通过采用国际标准进行改进，降低劳斯莱斯全球制造工厂的成本并提高产量。 从供应链中消除单点故障并产生知识产权。
解决方案：在得知 Rolls-Royce 的发动机健康监测小组使用 JMP® 开发一项改进后，该改进每年为公司节省了 100 万英镑，制造工程系统主管 Dan Middleton 决定在制造中获得该软件的许可。 以内部黑客马拉松的形式直接比较可用工具是概念证明：JMP 可以在 8 小时内完成使用 Python 的工程师需要 3 天而使用 Minitab 的工程师需要 6 天才能完成的工作。
结果：罗尔斯·罗伊斯能够通过 JMP 更快地做出更多数据驱动的决策，从而带来了广泛的增值服务和成本效率。 在短短 9 个月内，一名工程师使用 JMP 为不同地区的劳斯莱斯工厂的 15 项独特制造挑战开发了解决方案。 该公司现在正在积极努力扩大这些改进。
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工业 4.0 为制造业的未来提供了变革性的愿景：网络物理系统集成将生成连续、自由流动的数据流。 云计算将提供访问和分析数据的新方法。 机器学习将使数据更具创造性、更准确和更高效。 毫无疑问，这是一个非常有吸引力的提议。 但是，尽管大多数公司将智能制造视为一种令人兴奋的可能性，但很少有人成功地将理论付诸实践。
很少，也就是说，除了劳斯莱斯。
2018 年，劳斯莱斯仅在一家制造工厂就投资了超过 6000 万英镑；其中 700 万英镑专门用于 IT 集成。 这是一项重大投资，该公司的制造工程系统主管 Dan Middleton 称其为“不费吹灰之力”，因为他说，“商业案例是[集成] 为自己付出代价。”
罗尔斯·罗伊斯能够通过 JMP 更快地做出更多数据驱动的决策，从而带来了广泛的增值服务和成本效率。
这个估计不远了。 米德尔顿说，劳斯莱斯已经看到了其投资的回报。 事实上，经过翻新的场地现在的产量提高了 35% 到 45%。 当然，这种好处的一部分可以归因于升级的机器，但毫无疑问，分析集成正在产生巨大的影响。 Middleton 说，拥有合适的软件是 ROI 来得如此之快的部分原因。
从另一个部门每年 100 万英镑的成功中学习
就在升级后的设施于 2018 年上线时，米德尔顿开始对公司的工具前景进行审计。 他试图评估劳斯莱斯已经广泛的软件组合，以确定可以帮助工程团队利用新数据流的一站式工具。 最后，解决方案就在罗尔斯·罗伊斯的发动机健康监测 (EHM) 部门的校园内。
2018 年初，EHM 宣布召开非正式分析研讨会，米德尔顿和同事罗素贝叶斯（Russell Bayes，来自英国德比劳斯莱斯高级叶片铸造厂 (ABCF) 的制造系统工程师）决定参加。 他们所看到的令人兴奋： EHM 团队使用名为 JMP® 的统计软件开发了一种新的监控方法，该方法可能每年为公司节省超过 100 万英镑。
米德尔顿解释说，这是劳斯莱斯制造部门第一个对 JMP 给予很多考虑的人。 “实际上，我们对它感到震惊——该工具的功能。 我们认为可以，让我们试试 JMP，看看它到底能做什么，”他说。 “起初我们有点怀疑。 然而，在大约 4 个月内，我们就确定了这个工具的某些方面。 我们还不确定它是什么，但它让我们能够做一些非常聪明的数学运算。”
Middleton 聘请了一位新工程师 Aman Datta，专门专注于学习 JMP 并确定它可以在劳斯莱斯的制造业务中扮演什么角色。“这就是我们在 [JMP] 中看到的重要性，”米德尔顿说，“我们已经有效地解放了一名工程师，让他们可以用一年时间来开发一款软件。”有了新工具，Datta、Middleton 和 Bayes 共同努力对困扰 ABCF 多年的一些问题进行分类。 这是 JMP 的测试案例，他们并没有失望。
行政领导注意到：“我们如何才能做得更多？”
与劳斯莱斯的其他智能工厂站点一样，ABCF 可以创建通过工厂价值流的每个发动机组件生命周期的详细数据图。 有了足够强大的软件，工程师就可以使用这些数据签名来构建动态统计模型，帮助确定哪些组件最有可能发生故障或不合格。 这些信息反过来又使他们能够就哪些零件应该推进到下一步以及哪些零件应该报废或取消优先级做出战略决策。
在生产周期的早期消除不符合规格的零件，使像米德尔顿和他的同事这样的制造工程师能够减少他们在需要返工的非质量组件上投入的时间和资源。 累积起来，这些节省会对底线成本产生巨大影响。
Middleton 解释说，在与 JMP 的初步试验中，该团队解决了四个关键问题，并带来了显着的收益。 “我们 [取得了] 如此多的成就，以至于我们的执行副总裁问道，'我们怎样才能做得更多？'因此，我们又购买了 41 个 JMP 许可证——我们在 9 个月内从一份 [JMP 副本] 增加到 41 个。”该集团现在还有 30 名制造工程师使用 JMP Pro。
自从意识到这些改进的可扩展性后，Rolls-Royce 重新定位了 Middleton 和 Datta，以便在其全球设施中利用他们的专业知识。 Datta 花时间在工厂车间了解他的同事面临的任何特定于现场的问题，然后使用 JMP 找到解决方案。 米德尔顿解释说，这个提议是这样的：“我有这个邪恶的软件、一台超级计算机和一个我可以链接的云网络。 让我为您解决[您的问题]。”
在短短 9 个月内，Datta 为全球不同地点的劳斯莱斯工厂的 15 项独特制造挑战开发了解决方案。 而且，米德尔顿说，每一个新挑战都是劳斯莱斯运营大局中的一个数据点。
他补充说，他们看到的问题往往相似多于不同。 “这是文化转变的一部分：将福利从一个设施推广到另一个。”随着越来越多的罗尔斯·罗伊斯工厂配备数字集成分析系统，制造工程方面的主动性和预测性将变得更加容易； “你必须改变心态，说，不要浪费我们的时间或资源。”
拥抱快速失败的理念，通过云计算进行扩展
文化转变的表现方式之一是接受快速失败的哲学。 像劳斯莱斯这样备受推崇的组织认为失败是可以接受的——甚至受到鼓励，这似乎很奇怪。 但该公司了解到，当项目缺乏希望时，最好尽早放弃。 （例如，米德尔顿说，随着团队继续调查更有希望的趋势，任何 R 值小于 0.5 的探索性分析都可能被搁置）。
为帮助确定优先级，劳斯莱斯每周举办一次治理会议。 那些在他们的项目中看不到希望的工程师会将他们从议程中删除并继续前进。 “这是一种非常成熟的做事方式，”米德尔顿说。 以前，工程师可能对项目非常保护，但快速失败的精神使他们能够放弃不太可能产生结果的改进想法。 这意味着增加容量和更多改进项目。
“[智能工厂系统] 的问题是我们现在发现东西太快了，”米德尔顿说。 “这就是我们现在使用云技术的地方。 人类只能工作这么长时间。 但是机器——我们可以将它们设置为创建模型的任务。
“JMP 加快了所有这些进程。 实际上，我们已经从一周内分析数据转变为两天内完成。”将大量数据上传到云端并同时运行多个模型。 看到有趣的东西，并在短时间内调整或重新运行任何分析。
“在某种程度上，我们不再需要自己动手，”米德尔顿解释道。 “我们自己创建模型，但建模变得非常容易。 您可以让它在周末运行，然后在星期一回来，它会摄取所有这些数据并为您提供答案或新方向。 那个方向可能是去做一个不同的调查或做一个 DOE（实验设计）。”
基于云的技术，结合 JMP 中的建模，促进问题解决和支持；米德尔顿说，工程师可以通过“使劳斯莱斯作为一个组织无缝流动”的方式访问数据。
“我们的整个文化在一夜之间发生了变化”
工业 4.0 转型通常不会那么快进行。 但在劳斯莱斯，越来越多的证据促使组织所有梯队的统计思维发生翻天覆地的变化，米德尔顿解释说。 最直接的例子之一来自 2018 年的公司黑客马拉松，来自劳斯莱斯不同部门的团队竞相解决以前无法解决的制造挑战。 在这样做的过程中，他们最终对可用的软件选项进行了直接比较。
此案相当复杂，涉及一系列流程和互动。 一个团队使用 Minitab，一个使用 Python，另一个使用 R。 米德尔顿的团队使用了 JMP。 “我们决定以不同的方式解决这个问题，因为从输出的角度来看它很敏感，所以我们的团队使用了 JMP，”他说。 “我们在 8 小时内解决了问题。”
当 Middleton 的团队找到解决方案时，他说：“使用 Python 的人才刚刚开始创建模型。 使用 Minitab 的人甚至还没有对数据进行结构化。”
最终，使用开源软件的团队在 3 天内找到了解决方案。 使用 Minitab 的团队花了 6 天时间。 而使用 JMP 的团队只需要 8 小时。 米德尔顿说，这是一个引人注目的结果，劳斯莱斯的领导层注意到了这一点。 “我们的整个文化在一夜之间发生了变化。”
罗尔斯·罗伊斯现在正在扩大黑客马拉松模型，以便世界各地的主题专家和数据科学家团队可以共同解决公司最具挑战性的一些问题，并提出伟大的想法。 “[hack-a-thon 模型] 使我们能够更好地了解我们的工程挑战，并进一步推动物理学的发展，”米德尔顿说，并补充说，全球方法将帮助劳斯莱斯采用国际标准并消除单一-来自供应链的点故障。
创造知识产权
除了标准化运营之外，该公司还认识到：通过如此有效地使用分析，Rolls-Royce 实际上是创造知识产权（IP）。 米德尔顿认为，然后可以利用该知识产权在传统的持续改进之上产生新的资金流。 “我们从来没有想过。 刚开始时，我们只是想使用分析来解决当今的问题，改进我们的产品和流程，并为我们的客户提供性能更好的引擎。”
以黑客马拉松中提出的案例为例。 “通过这个问题，我们有效地生成了两个 IP。 一个[受到高度保护]，将指导劳斯莱斯如何建立工厂。 另一个我们将与我们的供应商和客户分享。 还有供应链，”米德尔顿解释说。
“JMP 使我们能够提出不同的问题并挑战我们主题专家的思维...... 例如，大约 20 年来，我们一直在尝试解决 [a] 高角边界上的缺陷。 我们[使用 JMP] 展示的是，设备的设计存在根本性的错误。 主题专家以前从未想过它。 只是因为您可以为他们带来如此多的数据，对其进行建模并随身携带建模工具。
“这让我们现在可以回到设备供应商那里，告诉他们他们的设计存在根本性的问题。 当然，我们没有确切地告诉他们我们发现了什么。 因为我们已经有效地开发了 IP。”
Middleton 报告说，在公司新集成的设施上线一年后，参与其中的每个人都在做出更明智的决策，并从经验中学到更多。 他补充说，这些决定带来了增值服务和成本效益。 “如果我们可以让发动机运行得更热，那么我们将获得更高效的发动机。 如果我们可以更快地制造组件，那么我们就可以供应我们的市场。 如果我们让发动机更便宜，那么我们就会更有竞争力。”
最终，这些改进不仅有利于劳斯莱斯及其供应链，也有利于其客户。 米德尔顿解释说，这就是最终目标； “劳斯莱斯的客户是我们所做一切的核心。 这就是我们利用技术的原因：为我们的客户提供更好的产品。”
