社外秘。 開示しないでください。
百聞は一見に如かず
ジョンソン・エンド・ジョンソンのビジョンケアは、合理化された製造、改善されたプロセス能力と品質の利点を消費者に伝え、ビジョンケアをより手頃な価格で必要なすべての人が利用できるようにします. エンジニアは、製造のイノベーションは、利用可能なデータに基づいて行動する能力の向上にあると考えています。
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チャレンジ:経営陣は、Johnson & Johnson ビジョン ケア全体で分析機能を深めることの重要性を認識していましたが、データ アクセスの障壁とシステムの非効率性により、プロセス エンジニアリング チームは利用可能なデータに基づいて行動することができませんでした。 組織内の変更担当者は、トレーニングに多大な負担をかけることなく、より合理化された分析ワークフローを提供するツールの必要性を認識しました。
解決:多くの業界標準ツールを評価した後、Johnson & Johnson Vision Care Process Engineering は JMP® のライセンスを取得することを決定し、JMP® をプロセス チームの標準データ取得および分析ツールとして採用しました。生データから意思決定まで、以前よりも何倍も速くなります。 JMP により、エンジニアは複数のツール間で作業する必要がなくなります、とシニア プロセス エンジニアの Brendan Malone 氏は説明します。 「JMP に移行する大きな要因の 1 つは、すべてを 1 つのボックスにまとめられることでした」と彼は言います。
結果:データ分析のベスト プラクティスは、合理化された JMP ワークフローを通じて会社全体で標準化されています。 JMP がデータ アクセスの課題を取り除き、より効率的なコラボレーションを促進し、ビジネス継続性を向上させ、Johnson & Johnson が顧客に製品を提供するペースを速めているため、プロセス エンジニアはより機敏に作業できるようになりました。 マローンは次のように述べています。 「データ収集に 4 日かかっていたところから、実際にデータを取得して 4 時間で意思決定を下せるようになりました。」
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過去半世紀の劇的な医学的進歩にもかかわらず、眼の健康は世界的に過小評価され、過小評価され続けています。 この数字は驚くべきものです。世界中の視覚障害を持つ 22 億人のほぼ半数が、視力を維持または回復するための適切なケアを受けていません。 人道支援機関は、視覚障害の広範な過小評価が、特に周縁化されたコミュニティの間で、費用とアクセスの障壁に直接関係していると推定しています。
Johnson & Johnson Vision は、これらの全身的なハードルに対するソリューションを革新することにより、世界中の眼の健康の軌跡を変えるという使命を負っています。 同社は近年、新しいスマート マニュファクチャリング機能を導入し、サプライ チェーンを合理化して、消費者に還元できるコスト削減のメリットを生み出しています。 同時に、Johnson & Johnson はジャスト イン タイム製造を、コストを削減するだけでなく、顧客の要求により迅速に対応し、重要なことに、品質指標を改善するための戦略として認識しています。
これらの新しい戦略を実行するという課題は、ジョンソン エンド ジョンソンのグローバル プロセス エンジニアリング グループにかかっています。このグループは、フロリダ州ジャクソンビルとアイルランドのリムリックにある施設で毎年数十億個のコンタクト レンズの生産をサポートしています。 歴史的に、プロセス エンジニアの権限は機械的な問題を修正することでしたが、現代のプロセス エンジニアは、製造データを使用してプロセスを改善し、統計的プロセス制御、データ取得、問題解決、および製品の廃棄にわたってより効率的に作業することを任されています。
リアクティブからプロアクティブへ
今日の多くのメーカーと同様に、Johnson & Johnson Vision Care は、新しく自動化された施設から流れる膨大な数のデータ ストリームをサポートする最先端のシステム アーキテクチャを開発しました。 これは非常にデータが豊富な環境であり、プロセス エンジニアはそれに応じて方法を適応させる必要がありました。 2018 年までには、シニア プロセス エンジニアの Brendan Malone 氏は説明します。
同社のグローバル プロセス エンジニアリング グループは、増大するデータ負荷の要求に既存のアプローチでは対応できないという現実に直面していました。 「大量のデータが利用可能であったにもかかわらず、製造上の問題による影響を最小限に抑えるためにそのデータを迅速に処理できなかったことを認識していました」と彼は説明します。
当時、チームのシステム、ソフトウェア、および方法は分断されており、生データから情報を得るのに必要な付加価値のない時間は、広範なフラストレーションの原因でした。 しかし、そのフラストレーションの中で、プロセス エンジニアリングのリーダーは、ツールを統合し、Johnson & Johnson Vison Care のプロセス エンジニアリング組織全体のスキルを向上させる機会を認識しました。 目標は、従来の受動的な組織を超えて、積極的な組織になることでした。 それは経営幹部の心に即座に響くメッセージでした。
「ビジョン ケア プロセス エンジニアリング チーム全体の能力を開発するという上級管理職の意欲がありました。 [私たちのリーダー] はデータの力を信じており、プロセス エンジニアリング グループをよりデータに対応できるように推進したいと考えていました」と Malone 氏は言います。 「しかし、変化を[動機付け]するには、人々が変化するのを助けるために与えることができる何か良いものが本当に必要です。」
データ アクセスの課題を克服することは、文化変革の第一歩です
Johnson & Johnson Vision Care にとって、よりデータ対応力のある組織になるための最大の障害は、データへのアクセス準備でした。 サイトごとに 40 を超える製造ラインから何年にもわたってデータを収集した後、同社のデータ システムは、改造された機器、互換性のないデータベース、および複数の場所に重複した記録を保存するシステムによって大きくサイロ化されていました。
Malone 氏によると、プロセス エンジニアは、作業を開始するために必要なデータを収集するためだけに、アクセスを探したり、さまざまなデータベースにクエリを実行したりして、途方もない時間を費やしていました。 グループは単一のワークフローを完了するために、互換性のないフォーマットとツールの間を行き来しなければならなかったため、既存のソフトウェア ライセンスの配列も非効率性の原因でした。 IT チームは、データをより使いやすい形式に変換するために熱心に取り組んでいましたが、プロセス エンジニアは、スケーラブルで柔軟な単一のソリューションをすぐに必要としていました。
プロセス エンジニアリング グループは、最初にアクセスの問題を解決しなければ、分析機能を真に変革することはできないことがますます明らかになりました。 しかし、2 つ目の必須事項もありました。チームは、統計アプリケーションを初めて使用する初心者からシックス シグマの黒帯まで、あらゆる経験レベルのエンジニアが使用できる、統計分析のためのより洗練されたプラットフォームを必要としていました。
プロセス エンジニアリングのリーダーを JMP 統計的発見ソフトウェアに導いたのはこの 2 番目の動機でしたが、契約を成立させたのは最初の動機でした。 「JMP に移行する大きな要因の 1 つは、すべてを 1 つのボックスにまとめられることでした」と彼は説明します。データ アクセスと、エンジニアが必要とする可能性のあるすべての分析ツールが 1 つのソフトウェア パッケージに含まれています。 さらに良いことに、JMP は標準的なラップトップで大規模なデータ セットを管理でき、大きなトレーニングの負担を負うことなく、箱から出してすぐに効果的に使用できます。 J&J Vision は初めてではありませんが、チーム メンバーやマネージャーの何人かはソフトウェアの使用経験があり、プロセス エンジニアリング チームが製造サポートに JMP を採用したことで自信がつきました。
コーディングの有無にかかわらず、迅速なデータ アクセスと親しみやすい分析のためのワークフロー
JMP は、インタラクティブなグラフ ビルダーを含む動的なデータ視覚化ツールを備えているため、産業統計のバックグラウンドを持たないエンジニアでも、ソフトウェアを手に取ってすぐに使い始めることができます。コーディングは必要ありません。 「データの視覚化は非常に重要です」と Malone 氏は言います。 「私たちはプロセス エンジニアとして、ラインを管理する運用チームやビジネス上の意思決定を行う管理チームに、製品で何が起こっているかを理解してもらうために使用しています。
「JMP でこれほど簡単にビジュアライゼーションを実現できるものがあるとは、まだ誰も信じていません。 それがおそらく、決定点からの賛同がソフトウェアにもたらされた場所です。それは視覚的なツールなので、人々に見せると、彼らはその機能を見ることができるので、非常に迅速にそれに乗り込みます。」
JMP は統計学の経験が浅い人にとっては魅力的でしたが、Malone 氏は、スキル範囲の反対側の人たちにも幅広い機能を提供したと付け加えました。 JMP を使用することで、同社のシックス シグマとデータ イノベーションの専門家は、機械学習アプリケーションの展開、関数データの調査、テキスト分析の使用、カスタム スクリプトの作成などを行うことができました。 JMP は、統計的プロセス管理、自動レポート作成、データ分析の詳細について優れた機能を提供したと彼は言います。 実際、プロセス エンジニアリング チームのデータ機能は、わずか 2 年で 3,000 行のデータから 2,500 万行以上に拡大しました。
共通のツールを中心に標準化することで、データ駆動型の意思決定をより深く採用するよう促します
規模の経済を構築することには利点があり、Malone 氏は、共通のツールを使用することで、Johnson & Johnson Vison Care が機能を構築するためのオーバーヘッドを最小限に抑えることができると述べています。 彼が「段階的対応」と呼んでいるものでは、組織内で変革推進者として行動することに関心のある、より統計的に進んだ個人が、チームの最も複雑な問題のいくつかを解決するために JMP Pro にアクセスできます。 Malone 氏は、アドホックなデータベース クエリや複数のソフトウェア システム間の移行など、かつては多数の手順を必要としたタスクが、JMP のクエリ ビルダー ツールを使用して 1 つの手順で実行できるようになったと説明しています。
この段階的アプローチの主なメリットの 1 つは、上級ユーザーがカスタマイズされたワークフローとダッシュボードを展開して、複数のステップからなるプロセスを自動化し、JMP ユーザーの幅広いコミュニティに提供できることです。 スクリプト化された分析は、グループ全体が一連のベスト プラクティスに基づいて標準化するのに役立ちます。 「JMP を使用している大規模なグループがある場合、非常に複雑なタスクを実行するために時間を費やすことができる、非常にスキルの高いスーパー ユーザーの小さなグループを持つ余裕があります。 そして誰もが恩恵を受けます」と彼は説明します。
これらの利点のスケーラビリティは、幅広い規模で考えを変えるための鍵となっています。 マローンは、懐疑論者を説得できたのは積極的なデモを通じてだったと言います. 「[時代遅れのアプローチ] に取り込まれている人々をそこから遠ざける最も効果的な方法の 1 つは、彼らが使用している実際のデータを使ってデモを行い、彼らが何を必要としているのかを示すことです。
「そのときの本当のキックは、『オーケー、一度やったことがあり、来週もまったく同じことをする必要があることを知っている…. JMP の小さな緑色のスクリプト ボタンをクリックするだけで、分析をやり直すことができます。
「これを見た人は、『これは 1 回だけで済み、あとはデータ テーブルを更新するだけでよい』と突然気付くので、完全に売り込まれます。」そして彼らは、あなたが 1 日の仕事から 3 ～ 4 時間の時間をあっという間に奪われたのを見て、『長期的な利益が得られるので、JMP に切り替える価値がある』と言います。」
JMP の展開からわずか 8 ～ 9 か月後、マローン氏によると、変化はすでに明らかでした。 「[他の部門の] 多くの人が私たちが行っていることを見て、『どうすればそれもできるのか?』と言っていました。現在、JMP に大きな関心が寄せられています… [他のグループ] が、私たちがデータを使用した方法を目にしたからです。」
これらの概念実証は、文化の大きな変化を触媒するのに役立ちました.Malone氏は、リーダーシップは、JMPワークフローのより広範な実装を促進することによって勢いを維持する機会に飛びついていると言います. すでに、同社は JMP の実装に関連する次のような多くの利点を文書化していると彼は言います。
- データ抽出は標準化され、誰でもアクセスできるようになりました。
- データ分析のベスト プラクティスは、部門全体で標準化されています。
- 標準化された表示形式は、グラフィックスが親しみやすく、誰もがすぐに理解できるため、より効率的なコラボレーションを促進します。
- 標準化されたベスト プラクティスは、より良いレポートとより効果的な会議につながりました。
- 会議中の動的なデータ探索により、主要な利害関係者はリアルタイムで質問し、回答を得ることができます。
- より洗練されたデータ クエリと分析により、グローバル プロセス エンジニアリング グループ全体で、毎日、すべてのエンジニアの時間が繰り返し節約されました。
- チームは単一のデータ ソースに依存する必要がなくなるため、ビジネスの継続性が向上します。
- 分析および視覚化機能の向上は、現在広く普及しています。
4日間と未知から4時間と決断へ
自動化されたワークフローは、R&D イノベーション サイクルのペースと、Johnson & Johnson Vision Care の顧客との関係の両方に、すでに大きな影響を与えています。 標準の JMP ダッシュボードが導入される前は、プロセス エンジニアは、製品の品質に関する小さな問題を調査するために、最大 3 ～ 4 日かかる大規模なデータ プル プロセスを実行する必要がありました。 しかし、Malone が資料の配置、データ ストリームの結合、グラフィックの作成、結果の生成に必要なすべてのデータを収集するクエリおよびクエリ後のスクリプトを導入したとき、すべて 1 つのステップで実行されました。データを収集するのに 4 日かかり、実際にデータを取得してから 4 時間で決定を下します。」
Malone 氏は、遅延を見越して、品質エンジニアリング グループが集まって、製品の処分を待っている間にタイムラインの混乱を顧客に伝える最善の方法について話し合ったときのことを思い出します。 「私たちは、製品の廃棄方法に関するデータ主導の推奨事項を持って会議に参加しましたが、最初は彼らは私たちを信じていませんでした!」彼は思い出します。
「戻って再確認するように言われましたが、私は「今すぐ確認します」と言いました。スクリプトを実行して、JMP で再度クエリを実行しました… 通常なら [このプロセス] には数日かかるため、彼らはそれを信じられませんでした」と彼は言います。これは単純なスクリプトのおかげです。
それ以来、このプロセスは標準的な内部監視サービスとなり、製品とそのパラメータがどのように動作しているかを確認するために、1 ～ 2 週間ごとに定期的な品質チェックが行われています。 「これは、時間の面で非常に大きなメリットでした」と Malone 氏は言います。 「当然のことながら、処分の決定を待っている間に製品を保持している場合、それを販売することはできません。 あなたはそれを保管しなければならず、待っている顧客がいます。」これらのタイムラインは、ジャスト イン タイム製造への移行がますます進んでいる市場では非常に重要です。 JMP は「その価値は何度も証明されている」と彼は言います。
JMPは「将来性がある」
マローンのような変革推進者は、同僚がエンジニアリングへのデータ駆動型アプローチを採用するのをサポートし、奨励することに多大な投資をしてきました。 Johnson & Johnson Vision Care は、エンジニアリング組織の進化に財政的に投資してきました。 したがって、マローン氏は、Johnson & Johnson Vision Care の財務的および時間的コミットメントに対する利益が、将来にわたって続くと予想しています。 そのため、組織とともに成長するツールに投資することが重要です。
「JMP を使用して能力を開発するために私たちが行っていることはすべて、将来も保証されているようです」と彼は言います。 「JMP はその機能の開発と向上を続けており、データへのアクセスが失われることはありません。」
Malone 氏は、新しいラインが開発され、新しいシステムが導入されるにつれて、より広範なデータ機能の必要性が高まると予測しています。 また、アーリー アダプター プログラムと 18 か月ごとの新しいバージョンのリリースにより、JMP は顧客と共に進化するパートナーであり、ソフトウェアを毎日使用して実際の問題を解決するエンジニアからの積極的な意見を求めています。
「私たちの時間は、プロセス エンジニアとして意思決定に費やす必要があります」と Malone 氏は振り返ります。 「JMPは時間を返してくれます。 データをいじるだけでなく、実際にデータから何かを得られるようになるでしょう。」
