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眼见为实
Johnson & Johnson Vision Care 将简化制造、改进工艺能力和质量的好处传递给消费者，使所有需要它的人都能负担得起和获得视力保健。 工程师将制造创新归因于提高对可用数据采取行动的能力。
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挑战:尽管领导层认识到深化强生视力保健分析能力的重要性，但数据访问障碍和系统效率低下阻碍了工艺工程团队根据可用数据采取行动。 组织内的变革推动者确定需要一种工具来提供更简化的分析工作流程，而不会产生重大的培训负担。
解决方案:在评估了许多行业标准工具后，强生视力保健过程工程决定许可 JMP®，将其用作过程团队的标准数据采集和分析工具，因为它提供了一种直接操作过程工程工作流程的方法，移动从原始数据到决策比以前快很多倍。 JMP 消除了工程师在多种工具之间工作的需要，高级工艺工程师 Brendan Malone 解释道。 “我们转向 JMP 的一个重要推动因素是能够将所有东西都放在一个盒子里，”他说。
结果:通过简化的 JMP 工作流程，数据分析的最佳实践已在整个公司实现标准化。 随着 JMP 消除了数据访问挑战，促进了更高效的协作，提高了业务连续性，并加快了强生公司向客户交付产品的速度，过程工程师现在能够更灵活地工作。 马龙说： “我们从需要四天时间来收集数据，变成了实际获得数据并在四小时内做出决定。”
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尽管过去半个世纪医学取得了巨大进步，但眼部健康在全球范围内仍然被低估和治疗不足。 这些数字的范围之广令人震惊：全世界 22 亿视力受损的人中有将近一半没有得到足够的护理来保护或恢复他们的视力。 人道主义机构估计，视力障碍治疗普遍不足与成本和获取障碍直接相关，尤其是在边缘化社区中。
Johnson & Johnson Vision 的使命是通过针对这些系统性障碍的创新解决方案来改变全球眼部健康的轨迹。 近年来，该公司引入了新的智能制造能力并简化了供应链，以创造可以让利给消费者的成本节约优势。 与此同时，强生公司还将准时制生产确定为一种战略，不仅可以降低成本，还可以更灵活地响应客户需求，更重要的是，可以改进质量指标。
实施这些新战略的挑战落在强生公司的全球工艺工程集团身上，该集团每年支持在佛罗里达州杰克逊维尔和爱尔兰利默里克的工厂生产数十亿只隐形眼镜。 从历史上看，过程工程师的职责是解决机械问题，而现代过程工程师的任务是使用制造数据来改进过程，并在统计过程控制、数据采集、问题解决和产品处置方面更精简地工作。
从被动到主动
与当今的许多制造商一样，Johnson & Johnson Vision Care 开发了最先进的系统架构，以支持从新的自动化设施流出的大量数据流。 这是一个数据极其丰富的环境，工艺工程师不得不相应地调整他们的方法。 到 2018 年，高级工艺工程师 Brendan Malone 解释说，
公司的 Global Process Engineering Group 正面临这样一个现实，即现有方法无法满足不断增加的数据负载的需求。 “我们认识到，即使有大量可用数据，我们也无法快速处理这些数据以将制造问题的影响降至最低，”他解释道。
当时，团队的系统、软件和方法支离破碎，从原始数据到信息所需的非增值时间是普遍受挫的根源。 然而，在这种挫败感中，工艺工程领导层意识到了整合工具和提升 Johnson & Johnson Vison Care 整个工艺工程组织的技能的机会。 目标是超越传统上被动的组织，转变为主动的组织。 这一信息立即引起了行政领导层的共鸣。
“高级管理层推动了整个 Vision Care 工艺工程团队的能力发展。 [我们的领导层] 相信数据的力量，并希望推动过程工程团队提高数据能力，”Malone 说。 “但要[激励]改变，你真的需要有一些好东西可以给人们帮助他们改变。”
克服数据访问挑战是文化转型的第一步
对于 Johnson & Johnson Vision Care 而言，成为数据能力更强的组织的最大障碍是随时可以访问数据。 经过多年从每个站点的 40 多条生产线收集数据后，该公司的数据系统因改装设备、不兼容的数据库和在多个地方保存重复记录的系统而严重孤立。
Malone 说，过程工程师花费了大量时间来寻求访问和查询不同的数据库，只是为了收集他们开始所需的数据。 一系列现有的软件许可是效率低下的另一个来源，因为该团队不得不在不兼容的格式和工具之间进行权衡以完成单一的工作流程。 IT 团队正在努力将数据转换为更有用的格式，但流程工程师迫切需要一个单一、可扩展、灵活的解决方案。
越来越清楚的是，如果不首先解决访问问题，过程工程组将无法真正实现其分析能力的转变。 但还有第二个当务之急：该团队需要一个更复杂的统计分析平台，供所有经验水平的工程师使用，从第一次使用统计应用程序的新手到六西格码黑带。
正是这第二个动机促使过程工程领导者使用 JMP 统计发现软件——但也是促成交易的第一个动机。 “我们转向 JMP 的一个重要驱动因素是能够将所有东西都放在一个盒子里，”他解释说；数据访问和工程师可能需要的所有分析工具都在一个软件包中。 更好的是，JMP 可以在标准笔记本电脑上管理大型数据集，开箱即可有效使用，而不会产生重大的培训负担。 虽然对 J&J Vision 并不陌生，但一些团队成员和经理有使用该软件的经验，这有助于在过程工程团队采用 JMP 提供制造支持时增强信心。
用于快速数据访问和易于分析的工作流程——有或没有编码
凭借其动态数据可视化工具，包括交互式 Graph Builder，JMP 使没有工业统计背景的工程师能够拿起软件并立即开始使用——无需编码。 “数据可视化非常重要，”马龙说。 “作为流程工程师，我们使用它来让我们管理生产线的运营团队以及做出业务决策的管理团队了解产品的情况。
“目前还没有人让我相信，有什么东西可以让我在 JMP 中轻松获得可视化效果。 这可能就是从决策点购买软件的地方：它是一个可视化工具，所以当你向人们展示时，他们会非常、非常快地接受它，因为他们可以看到它的功能。”
Malone 补充说，虽然 JMP 对统计经验较少的人很有吸引力，但它也为技能范围另一端的人提供了广泛的功能。 借助 JMP，该公司的 6 Sigma 和数据创新专家可以部署机器学习应用程序、探索功能数据、使用文本分析和编写自定义脚本等。 他说，JMP 为统计过程控制、自动报告和深入数据分析提供了卓越的功能。 事实上，过程工程团队的数据能力在短短两年内就从 3,000 行数据扩展到超过 2500 万行。
围绕通用工具进行标准化会促使更深入地采用数据驱动的决策制定
建立规模经济有好处，Malone 说，拥有一个通用工具可以让 Johnson & Johnson Vison Care 最大限度地减少建立能力的开销。 在他所谓的“分层响应”中，有兴趣在组织内充当变革推动者的统计上更高级的个人可以访问 JMP Pro 来解决团队中一些最复杂的问题。 Malone 解释说，曾经涉及大量步骤的任务，包括临时数据库查询和多个软件系统之间的迁移，现在可以使用 JMP 中的查询生成器工具一步完成。
这种分层方法的主要优势之一是，高级用户可以部署自定义的工作流程和仪表盘，从而为更广泛的 JMP 用户社区实现多步骤流程的自动化。 脚本化分析帮助整个团队围绕一组最佳实践进行标准化。 “如果我们有一大群人在使用 JMP，那么我们就可以负担得起一小群真正高超的超级用户，他们可以花时间完成真正复杂的任务。 每个人都从中受益，”他解释道。
这些好处的可扩展性一直是大规模改变想法的关键。 马龙说，正是通过积极的示威，他才能够说服怀疑者。 “让陷入 [过时方法] 的人们远离它的最有效方法之一是使用他们正在使用的实际数据进行演示，并向他们展示他们需要的东西。
“真正的刺激是当你说，‘好吧，你已经做过一次了，你知道下周你需要做同样的事情......。 因此，只需单击 JMP 中的那个绿色脚本小按钮，您就可以再次完成分析。
“当人们看到它时，他们绝对被卖掉了，因为他们突然意识到，'我只需要这样做一次，然后我所要做的就是更新数据表。'他们看到您很快就把一天的工作减少了三四个小时……所以他们说，‘JMP 值得转换，因为我们可以获得长期利益。’”
Malone 说，在推出 JMP 仅仅八九个月后，变化就已经很明显了。 “（其他部门的）很多人看到我们在做什么，然后说，‘我们怎样才能做到这一点？’现在人们对 JMP 产生了浓厚的兴趣……因为 [其他团队] 已经看到了我们使用数据的方式。”
这些概念证明有助于推动文化发生翻天覆地的变化，Malone 表示，领导层正在抓住机会，通过促进更广泛地实施 JMP 工作流程来保持这种势头。 他说，公司已经记录了许多与 JMP 实施相关的好处，包括：
- 数据提取现在已经标准化并且可供所有人访问。
- 数据分析的最佳实践已在整个部门标准化。
- 标准化的显示格式有助于更有效的协作，因为图形是熟悉的，因此每个人都能更快地理解。
- 标准化的最佳实践带来了更好的报告和更有效的会议。
- 会议期间的动态数据探索使关键利益相关者能够实时提出问题并获得答案。
- 更复杂的数据查询和分析为 Global Process Engineering Group 的每位工程师每天都节省了时间。
- 团队不再需要依赖单一数据源，从而提高业务连续性。
- 增强的分析和可视化能力现在很普遍。
从四天的未知到四个小时的决定
自动化工作流程已经对研发创新周期的步伐以及 Johnson & Johnson Vision Care 与客户的关系产生了重大影响。 在推出标准 JMP 仪表板之前，过程工程师必须经历可能需要三四天的大量数据提取过程，才能调查哪怕是很小的产品质量问题。 然而，当 Malone 引入了一个查询和查询后脚本，该脚本收集了所有必要的数据来处理材料、将数据流连接在一起、创建图形并产生结果——所有这些都在一个步骤中完成——他说，“我们从需要四天收集数据到实际获得数据并在四小时内做出决定。”
Malone 回忆起一个例子，在这个例子中，由于预计会出现延误，质量工程小组聚集在一起讨论在等待产品处置时向客户传达时间表中断的最佳方式。 “我们带着关于如何处置产品的数据驱动建议参加了会议，他们起初不相信我们！”他回忆道。
“他们让我们回去仔细检查，但我说，‘我现在就给你检查一下。’”我刚刚在 JMP 中运行脚本并再次查询…… 他们无法相信，因为通常 [这个过程] 会花费我们几天的时间，”他说 – 这一切都归功于一个简单的脚本。
这个过程已经成为一个标准的内部监控服务，每两周进行一次定期质量检查，以了解产品及其参数的表现。 “就时间而言，这是一个巨大的好处，”马龙说。 “因为很明显，如果你在等待处置决定时持有产品，你就不能卖掉它。 你必须把它储存起来，而且你有顾客在等着。”在越来越多地转向准时制制造的市场中，这些时间表至关重要。 他说，JMP“已经多次证明了它的价值。”
JMP“面向未来”
像 Malone 这样的变革推动者投入了大量资金来支持和鼓励同事采用数据驱动的工程方法。 Johnson & Johnson Vision Care 对其工程组织的发展进行了财务投资。 因此，Malone 预计 Johnson & Johnson Vision Care 的财务和时间承诺的回报将延续到未来。 这就是为什么重要的是要投资一个将与组织一起成长的工具。
“我们为利用 JMP 开发能力所做的一切似乎都是面向未来的，”他说。 “JMP 不断发展和增强其能力……而且它对数据的访问从未丢失。”
Malone 预计，随着新生产线的开发和新系统的引入，对更广泛数据功能的需求只会增长。 凭借其早期采用者计划和每 18 个月发布一次的新版本，JMP 成为与客户一起发展的合作伙伴，寻求每天使用该软件解决实际问题的工程师的积极投入。
“作为工艺工程师，我们的时间需要花在做决定上，”Malone 反映道。 “JMP 会把时间还给你。 它会让你达到这样一个地步：你不仅在玩弄数据，而且实际上从中得到了一些东西。”
