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보는 것은 믿는 것이다
Johnson & Johnson Vision Care는 간소화된 제조, 개선된 프로세스 기능 및 품질의 이점을 소비자에게 전달하여 시력 관리를 필요로 하는 모든 사람이 보다 저렴하고 접근할 수 있도록 합니다. 엔지니어들은 제조 혁신을 가용 데이터에 대한 개선된 능력으로 돌립니다.
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도전 : 경영진은 Johnson & Johnson Vision Care 전반에 걸쳐 심층 분석 기능의 중요성을 인식했지만 데이터 액세스 장벽과 시스템적 비효율성으로 인해 프로세스 엔지니어링 팀이 사용 가능한 데이터에 대해 조치를 취하지 못했습니다. 조직 내의 변경 담당자는 상당한 교육 부담을 가하지 않으면서 보다 간소화된 분석 워크플로를 제공하는 도구의 필요성을 확인했습니다.
해결책 : 여러 산업 표준 도구를 평가한 후 Johnson & Johnson Vision Care Process Engineering은 JMP®의 라이선스를 부여하기로 결정하고 JMP®를 프로세스 팀의 표준 데이터 수집 및 분석 도구로 채택했습니다. 원시 데이터에서 의사 결정에 이르기까지 이전보다 몇 배나 빠르게 진행됩니다. JMP를 사용하면 엔지니어가 여러 도구 간에 작업할 필요가 없다고 수석 프로세스 엔지니어인 Brendan Malone이 설명합니다. "JMP로 이전하기까지 우리가 가진 가장 큰 원동력 중 하나는 모든 것을 하나의 상자에 넣을 수 있다는 것이었습니다."라고 그는 말합니다.
결과 : 데이터 분석을 위한 모범 사례는 간소화된 JMP 워크플로를 통해 전사적으로 표준화되었습니다. JMP가 데이터 액세스 문제를 제거하고, 보다 효율적인 협업을 촉진하고, 비즈니스 연속성을 개선하고, Johnson & Johnson이 고객에게 제품을 제공하는 속도를 가속화함에 따라 프로세스 엔지니어는 이제 더욱 민첩하게 작업할 수 있습니다. 말론은 말합니다. "데이터를 수집하는 데 4일이 걸렸던 것에서 실제로 데이터를 얻고 4시간 만에 결정을 내리는 것으로 바뀌었습니다."
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지난 반세기 동안의 극적인 의학적 발전에도 불구하고 안구 건강은 전 세계적으로 계속 과소 평가되고 과소 취급되고 있습니다. 이 수치는 범위가 엄청납니다. 전 세계 22억 명의 시각 장애 인구 중 거의 절반이 시력을 보존하거나 회복하기 위한 적절한 치료를 받지 못했습니다. 인도주의 기관은 시각 장애에 대한 광범위한 과소 대우가 특히 소외된 지역 사회에서 비용 및 접근 장벽과 직접적으로 연결되어 있다고 추정합니다.
Johnson & Johnson Vision은 이러한 전신 장애에 대한 솔루션을 혁신하여 전 세계적으로 안구 건강의 궤도를 변화시키는 사명을 띠고 있습니다. 이 회사는 최근 몇 년 동안 새로운 스마트 제조 기능을 도입하고 공급망을 간소화하여 소비자에게 전달할 수 있는 비용 절감 이점을 창출했습니다. 동시에 Johnson & Johnson은 JIT(Just-In-Time) 제조를 비용을 절감할 뿐만 아니라 고객 요구에 보다 신속하게 대응하고 결정적으로 품질 지표를 개선하기 위한 전략으로 확인했습니다.
이러한 새로운 전략을 구현하는 문제는 플로리다주 잭슨빌과 아일랜드 리머릭에 있는 시설에서 매년 수십억 개의 콘택트 렌즈 생산을 지원하는 Johnson & Johnson의 글로벌 프로세스 엔지니어링 그룹에 있습니다. 역사적으로 프로세스 엔지니어의 범위는 기계적 문제를 해결하는 것이지만 현대 프로세스 엔지니어는 제조 데이터를 사용하여 통계적 프로세스 제어, 데이터 수집, 문제 해결 및 제품 처분 전반에 걸쳐 프로세스를 개선하고 작업을 간소화해야 합니다.
사후 대응에서 사전 예방으로
오늘날 많은 제조업체와 마찬가지로 Johnson & Johnson Vision Care는 새로 자동화된 시설에서 유입되는 방대한 데이터 스트림을 지원하기 위해 최첨단 시스템 아키텍처를 개발했습니다. 데이터가 매우 풍부한 환경이며 프로세스 엔지니어는 그에 따라 방법을 조정해야 했습니다. 2018년까지 수석 프로세스 엔지니어인 Brendan Malone이 설명합니다.
회사의 글로벌 프로세스 엔지니어링 그룹은 기존 접근 방식으로는 증가하는 데이터 로드 요구 사항을 충족할 수 없다는 현실에 직면했습니다. "우리는 상당한 양의 데이터가 있음에도 불구하고 제조 문제의 영향을 최소화하기 위해 해당 데이터를 신속하게 조치할 수 없다는 것을 인식하고 있었습니다."라고 그는 설명합니다.
당시 팀의 시스템, 소프트웨어 및 방법은 분열되었고 원시 데이터에서 정보로 이동하는 데 필요한 비부가가치 시간이 광범위한 좌절의 원인이었습니다. 그러나 그 좌절감 속에서 프로세스 엔지니어링 리더는 도구를 통합하고 Johnson & Johnson Vison Care의 전체 프로세스 엔지니어링 조직을 향상시킬 수 있는 기회를 인식했습니다. 목표는 전통적으로 반응적인 조직을 넘어 능동적인 조직으로 성장하는 것이었습니다. 경영진의 즉각적인 공감을 불러일으키는 메시지였습니다.
“전체 Vision Care 프로세스 엔지니어링 팀의 능력을 개발하려는 고위 경영진의 추진력이 있었습니다. [우리 경영진은] 데이터의 힘을 믿었고 프로세스 엔지니어링 그룹이 더 많은 데이터를 사용할 수 있도록 이끌고 싶었습니다.”라고 Malone은 말합니다. “하지만 [동기부여] 변화를 일으키려면 사람들이 변화하도록 도울 수 있는 좋은 무언가가 있어야 합니다.”
데이터 액세스 문제를 극복하는 것이 문화 혁신의 첫 번째 단계입니다.
Johnson & Johnson Vision Care의 경우 데이터 역량을 강화하는 조직이 되는 데 가장 큰 장애물은 데이터에 대한 준비된 액세스였습니다. 사이트당 40개 이상의 제조 라인에서 수년간 데이터를 수집한 후 회사의 데이터 시스템은 개조된 장비, 호환되지 않는 데이터베이스 및 여러 위치에 중복 레코드를 저장하는 시스템과 크게 격리되었습니다.
Malone은 프로세스 엔지니어가 시작하는 데 필요한 데이터를 수집하기 위해 액세스 권한을 찾고 서로 다른 데이터베이스를 쿼리하는 데 지나치게 많은 시간을 소비하고 있다고 말했습니다. 그룹이 단일 워크플로를 완료하기 위해 호환되지 않는 형식과 도구 사이에서 경쟁해야 했기 때문에 기존 소프트웨어 라이선스의 배열은 비효율의 또 다른 원인이었습니다. IT 팀은 데이터를 보다 유용한 형식으로 변환하기 위해 열심히 노력했지만 프로세스 엔지니어는 확장 가능하고 유연한 단일 솔루션이 즉시 필요했습니다.
프로세스 엔지니어링 그룹이 먼저 액세스 문제를 해결하지 않고는 분석 기능에 진정한 변화를 가져올 수 없다는 것이 점점 더 분명해졌습니다. 그러나 두 번째 필수 조건이 있었습니다. 팀은 통계 애플리케이션을 처음 사용하는 초보자부터 식스 시그마 블랙 벨트에 이르기까지 모든 경험 수준의 엔지니어가 사용할 수 있는 통계 분석을 위한 보다 정교한 플랫폼이 필요했습니다.
프로세스 엔지니어링 리더를 JMP 통계 검색 소프트웨어로 이끌었던 것은 이 두 번째 동기였지만 거래를 성사시킨 첫 번째 동기였습니다. "JMP로 이전하는 데 있어 가장 큰 원동력 중 하나는 이 모든 것을 하나의 상자에 담을 수 있었던 것이었습니다."라고 그는 설명합니다. 엔지니어가 단일 소프트웨어 패키지에 필요로 하는 데이터 액세스 및 모든 분석 도구. 더군다나 JMP는 표준 랩톱에서 대용량 데이터 세트를 관리할 수 있고 상당한 교육 부담 없이 즉시 사용할 수 있습니다. J&J Vision이 새로운 것은 아니지만 여러 팀 구성원과 관리자는 소프트웨어에 대한 경험이 있었고, 이는 프로세스 엔지니어링 팀이 제조 지원을 위해 JMP를 채택함에 따라 자신감을 심어주는 데 도움이 되었습니다.
코딩 유무에 관계없이 빠른 데이터 액세스 및 접근 가능한 분석을 위한 워크플로
대화형 Graph Builder를 포함한 동적 데이터 시각화 도구를 통해 JMP는 산업 통계에 대한 배경 지식이 없는 엔지니어가 코딩 없이 소프트웨어를 선택하고 바로 시작할 수 있도록 했습니다. Malone은 "데이터 시각화는 매우 중요합니다. “프로세스 엔지니어로서 우리는 라인을 관리하는 운영 팀과 비즈니스 결정을 내리는 관리 팀에게 제품의 상태를 파악하는 데 이 정보를 사용합니다.
“아직 누구도 JMP에서 얻은 시각화를 이렇게 쉽게 제공할 수 있는 것이 있다는 것을 확신하지 못했습니다. 그것이 아마도 결정 지점에서 소프트웨어에 대한 동의가 나온 이유일 것입니다. 이것은 시각적 도구이기 때문에 사람들에게 보여줄 때 기능을 볼 수 있기 때문에 매우 빠르게 사용하게 됩니다.”
Malone은 JMP가 통계 경험이 적은 사람들에게 매력적이었지만 기술 스펙트럼의 반대편에 있는 사람들에게도 광범위한 기능을 제공했다고 덧붙였습니다. JMP를 통해 회사의 식스 시그마 및 데이터 혁신 전문가들은 무엇보다도 기계 학습 애플리케이션을 배포하고, 기능 데이터를 탐색하고, 텍스트 분석을 사용하고, 맞춤형 스크립트를 작성할 수 있었습니다. JMP는 통계 프로세스 제어, 자동화된 보고 및 데이터 분석에 대한 심층 분석을 위한 탁월한 기능을 제공했다고 그는 말합니다. 실제로 프로세스 엔지니어링 팀의 데이터 기능은 3,000개 행의 데이터에서 2,500만 개 이상으로 단 2년 만에 확장되었습니다.
공통 도구를 중심으로 표준화하면 데이터 기반 의사 결정을 더 많이 채택하게 됩니다.
규모의 경제를 구축하는 데에는 이점이 있으며 Malone은 Johnson & Johnson Vison Care가 공통 도구를 사용함으로써 역량 구축의 오버헤드를 최소화할 수 있다고 말합니다. 그가 "계층화된 대응"이라고 부르는 것에서, 조직 내에서 변화 에이전트 역할에 관심이 있는 통계적으로 고급 개인은 팀의 가장 복잡한 문제 중 일부를 해결하기 위해 JMP Pro에 액세스할 수 있습니다. Malone은 한때 임시 데이터베이스 쿼리와 여러 소프트웨어 시스템 간의 마이그레이션에서 많은 단계를 포함했던 작업을 이제 JMP의 쿼리 빌더 도구를 사용하여 단일 단계로 수행할 수 있다고 설명합니다.
이 계층화된 접근 방식의 주요 이점 중 하나는 고급 사용자가 다양한 JMP 사용자 커뮤니티에 다단계 프로세스를 자동화하는 맞춤형 워크플로 및 대시보드를 배포할 수 있다는 것입니다. 스크립트로 작성된 분석은 전체 그룹이 일련의 모범 사례를 기준으로 표준화하는 데 도움이 됩니다. “JMP를 사용하는 사람들이 많다면 매우 복잡한 작업을 수행하는 데 시간을 할애할 수 있는 고도로 숙련된 슈퍼 사용자로 구성된 소규모 그룹을 확보할 수 있습니다. 그리고 모든 사람이 혜택을 받습니다.”라고 그는 설명합니다.
이러한 이점의 확장성은 광범위한 생각을 바꾸는 열쇠였습니다. 말론은 자신이 회의론자들을 이길 수 있었던 것은 적극적인 시위를 통해서였다고 말합니다. “[오래된 접근 방식]에 빠져 있는 사람들을 멀리하는 가장 효과적인 방법 중 하나는 그들이 사용하고 있는 실제 데이터로 데모를 하고 필요한 것을 보여주는 것입니다.
“그러면 진정한 의미는 '좋아, 한 번 해봤고 다음 주에도 똑같은 일을 해야 한다는 걸 알잖아...'라고 말할 때입니다. 따라서 JMP에서 작은 녹색 스크립트 버튼을 클릭하기만 하면 분석이 다시 완료됩니다.
“사람들이 그것을 볼 때 갑자기 '이 작업을 한 번만 수행하면 데이터 테이블을 업데이트하기만 하면 됩니다.' 그리고 그들은 당신이 하루의 일을 아주 빨리 3~4시간 쉬는 것을 보고 '장기적인 이점을 얻을 수 있기 때문에 JMP로 전환할 가치가 있습니다'라고 말합니다."
Malone은 JMP가 출시된 지 불과 8~9개월 만에 변화가 이미 눈에 띄었다고 말합니다. “[다른 부서의] 많은 사람들이 우리가 하는 일을 보고 '우리도 그렇게 할 수 있습니까?'라고 말했습니다. 이제 우리가 데이터를 사용하는 방식을 [다른 그룹]이 보았기 때문에 JMP에 큰 관심이 있습니다.”
이러한 개념 증명은 문화의 큰 변화를 촉진하는 데 도움이 되었으며 Malone은 리더십이 JMP 워크플로의 광범위한 구현을 촉진하여 추진력을 계속 유지할 수 있는 기회에 뛰어들고 있다고 말했습니다. 그는 이미 회사가 다음을 포함하여 JMP 구현과 관련된 많은 이점을 문서화했다고 말합니다.
- 이제 데이터 추출이 표준화되어 모든 사람이 액세스할 수 있습니다.
- 데이터 분석을 위한 모범 사례는 부서 전반에 걸쳐 표준화되었습니다.
- 표준화된 디스플레이 형식은 그래픽이 친숙하고 모든 사람이 더 빨리 이해할 수 있기 때문에 보다 효율적인 협업을 촉진합니다.
- 표준화된 모범 사례는 더 나은 보고와 더 효과적인 회의로 이어졌습니다.
- 회의 중 동적 데이터 탐색을 통해 주요 이해 관계자는 실시간으로 질문하고 답변을 얻을 수 있습니다.
- 보다 정교한 데이터 쿼리 및 분석을 통해 Global Process Engineering Group의 모든 엔지니어는 매일 반복적으로 시간을 절약할 수 있었습니다.
- 팀은 더 이상 단일 데이터 소스에 의존할 필요가 없으므로 비즈니스 연속성이 향상됩니다.
- 향상된 분석 및 시각화 기능이 이제 널리 보급되었습니다.
4일 미지에서 4시간 결정
자동화된 워크플로는 이미 R&D 혁신 주기의 속도와 Johnson & Johnson Vision Care의 고객 관계 모두에 상당한 영향을 미쳤습니다. 표준 JMP 대시보드를 출시하기 전에 프로세스 엔지니어는 사소한 제품 품질 문제라도 조사하기 위해 최대 3~4일이 소요될 수 있는 광범위한 데이터 풀 프로세스를 거쳐야 했습니다. 그러나 Malone이 자료를 배치하고, 데이터 스트림을 함께 결합하고, 그래픽을 생성하고, 결과를 생성하는 데 필요한 모든 데이터를 수집하는 쿼리 및 사후 쿼리 스크립트를 도입했을 때 이 모든 것이 한 단계로 이루어졌습니다. 실제로 데이터를 수집하고 4시간 만에 결정을 내리기 위해 데이터를 수집하는 데 4일이 걸립니다."
Malone은 지연을 예상하고 품질 엔지니어링 그룹이 제품 처분을 기다리는 동안 고객에게 일정 중단을 알리는 가장 좋은 방법을 논의하기 위해 함께 모였던 한 가지 사례를 회상합니다. "우리는 제품 폐기 방법에 대한 데이터 기반 권장 사항을 가지고 회의에 참석했지만 처음에는 우리를 믿지 않았습니다!" 그는 회상한다.
“그들은 우리에게 돌아가서 다시 확인하라고 했지만 '지금 확인하겠습니다.'라고 말했습니다. 방금 스크립트를 실행하고 JMP에서 다시 쿼리했습니다… 그리고 그들은 일반적으로 [이 프로세스]에 며칠이 걸렸을 것이기 때문에 믿을 수 없었습니다.”라고 그는 말합니다. 이 모든 것이 간단한 스크립트 덕분입니다.
이후 이 프로세스는 표준 내부 모니터링 서비스가 되었으며 매주 또는 2주에 한 번씩 정기적인 품질 검사를 수행하여 제품과 해당 매개변수가 어떻게 작동하는지 확인합니다. Malone은 "시간적으로 엄청난 이점을 얻었습니다."라고 말합니다. “분명히 처분 결정을 기다리는 동안 제품을 들고 있으면 판매할 수 없기 때문입니다. 보관해야 하고 기다리는 고객도 있습니다.” 이러한 타임라인은 JIT(Just-In-Time) 제조로 점차 이동하는 시장에서 매우 중요합니다. 그는 JMP가 "여러 번 그 가치를 입증했다"고 말합니다.
JMP는 '미래 대비'
Malone과 같은 변화 에이전트는 동료들이 엔지니어링에 대한 데이터 기반 접근 방식을 채택하도록 지원하고 격려하는 데 막대한 투자를 했습니다. 그리고 Johnson & Johnson Vision Care는 엔지니어링 조직의 발전에 재정적으로 투자했습니다. 따라서 Malone은 Johnson & Johnson Vision Care의 재정 및 시간 약속에 대한 수익이 미래에도 잘 연장될 것으로 기대합니다. 그렇기 때문에 조직과 함께 성장할 도구에 투자하는 것이 중요합니다.
"JMP로 역량을 개발하기 위해 우리가 하는 모든 일은 미래에 대비한 것 같습니다."라고 그는 말합니다. "JMP는 계속해서 기능을 개발하고 향상시키고 있습니다. 데이터에 대한 액세스 권한은 절대 손실되지 않습니다."
Malone은 새로운 라인이 개발되고 새로운 시스템이 도입됨에 따라 더 광범위한 데이터 기능에 대한 필요성이 커질 것으로 예상합니다. 그리고 18개월마다 Early Adopter 프로그램과 새 버전 릴리스를 제공하는 JMP는 고객과 함께 발전하는 파트너로서 매일 소프트웨어를 사용하여 실제 문제를 해결하는 엔지니어의 적극적인 의견을 구합니다.
Malone은 "프로세스 엔지니어로서 의사 결정을 내리는 데 시간을 할애해야 합니다."라고 회상합니다. “JMP가 시간을 돌려드립니다. 데이터를 가지고 놀기만 하는 것이 아니라 실제로 데이터에서 무언가를 얻을 수 있는 지점까지 이르게 할 것입니다.”
