CONFIDENTIEL DE L'ENTREPRISE. NE PAS DIVULGUER.
Dans un environnement de production intelligent, une petite compréhension des processus fait beaucoup de chemin
Chez ADM, les capacités statistiques multivariées sont essentielles pour générer une optimisation des processus et des améliorations qui s'adaptent aux sites de production du monde entier
Défi : Avec l'adoption de systèmes de production entièrement automatisés sur les sites ADM du monde entier, les ingénieurs en technologie chargés de piloter l'amélioration proactive et l'activation de l'analyse sont mis au défi de reproduire les succès à grande échelle.
Solution : ADM standardisé autour de JMP® Pro, un logiciel de découverte statistique qui fournit une large gamme d'outils pour la validation, l'optimisation des processus, l'analyse multivariée et la personnalisation. « JMP Pro permet vraiment aux gens de travailler plus rapidement », déclare Isaac Himanga, ingénieur senior en analytique, ajoutant que selon lui, ce qui prenait auparavant 15 minutes n'en prend plus qu'une. "Vous multipliez cela par 100 utilisateurs et toutes les analyses qu'ils font en un an, et cela a un impact énorme."
Résultats : En plus de réduire le temps consacré à l'accès aux données et à leur préparation, JMP Pro a aidé les ingénieurs d'ADM à renforcer le contrôle des processus et à résoudre les problèmes coûteux de variation et de validation des processus. En outre, l'équipe a trouvé des moyens de tirer parti des connaissances sur les processus acquises dans le cadre d'un projet d'optimisation pour améliorer le SPC sur d'autres sites via des compléments et des tableaux de bord JMP scriptés. Himanga déclare : "Nous l'avons mis en ligne - c'est un excellent moyen de reproduire [l'impact] plusieurs fois."
_____________________________________________________________________________________
Archer-Daniels-Midland Company (ADM) est un acteur majeur de l'industrie alimentaire mondiale avec un vaste portefeuille d'ingrédients et de saveurs pour tout, des céréales pour petit-déjeuner aux multivitamines pour le bétail. En tirant parti de ses capacités tout au long de la chaîne d'approvisionnement, ADM a révolutionné la façon dont les matières premières naturelles sont transformées en aliments de base pour des centaines de millions de consommateurs dans le monde. De plus, l'entreprise utilise désormais son influence pour proposer des solutions durables dans les technologies agricoles et la transformation des aliments.
Une grande partie de la capacité d'innovation d'ADM au cours des dernières années peut être attribuée directement à sa transformation analytique. L'adoption généralisée par l'entreprise de systèmes informatiques et de données de pointe a catalysé un changement radical dans la manière dont l'efficacité et l'efficacité des processus sont optimisées à chaque étape du pipeline de production.
« Nous avons constaté une accélération de la dynamique des initiatives d'analyse au sein d'ADM », déclare Isaac Himanga, ingénieur senior en analyse. Cette vague de soutien à l'activation de l'analyse, explique-t-il, est venue en partie lorsque ADM s'est réorganisé autour de centres d'excellence - un pour l'amélioration et un pour l'analyse - qui ont établi des rôles plus interdisciplinaires pour les ingénieurs en technologie qui, comme leurs homologues en ingénierie des procédés, sont des experts en la matière pour chacun. processus individuel. L'autre facteur de motivation, ajoute-t-il, consistait simplement à démontrer sa valeur à travers un certain nombre d'études de cas très médiatisées : « Il faut du temps pour mettre les gens au courant, mais il suffit de les faire passer le cap initial. Il est utile de saisir une occasion où nous comprenons bien le processus pour faire beaucoup de travail en un minimum de temps afin de démontrer une amélioration », dit-il.
Au fur et à mesure que la capacité d'analyse d'ADM a été augmentée grâce à des formations et des mises à jour de l'infrastructure de données, explique Himanga, les équipes en sont venues à considérer Excel comme n'étant plus adapté à leur objectif. "Nous essayions de prendre ces outils d'analyse et d'utiliser nos données pour prendre de meilleures décisions", dit-il.
Les exigences de systèmes de contrôle de processus et d'automatisation plus avancés les ont conduits à JMP® Pro, un logiciel de découverte statistique qui a été un partenaire clé d'ADM non seulement dans la transformation de la culture, mais aussi dans de nombreuses premières preuves de concept de l'équipe d'analyse.
S'éloigner de la résolution réactive de problèmes
Comme toute multinationale opérant entre les marchés de la transformation alimentaire et des matières premières, ADM dispose de plusieurs millions de données de séries chronologiques et d'autant d'étiquettes. De plus, ADM acquiert souvent de nouvelles installations – dont bon nombre, au moment de l'acquisition, reposent sur des systèmes analogiques désuets et doivent être modernisés avec une technologie de détection numérique. La prise en compte des lacunes des systèmes obsolètes, explique Himanga, a présenté une opportunité d'étendre les améliorations et de traiter les connaissances des sites phares à la pointe de la technologie d'ADM.
Dans les nombreuses installations de production mondiales d'ADM, dit-il, l'industrie 4.0 a prouvé qu'il y avait des lacunes dans l'instrumentation existante et a montré la valeur commerciale de la résolution des défis des systèmes de données. « Il y a des choses que nous avons apprises dans une installation et que nous avons réalisé que nous pouvions reproduire dans d'autres », explique-t-il. "[Cette évolutivité] nous permet désormais d'aller plus vite et de nous concentrer sur des améliorations spécifiques."
Aujourd'hui, la mission d'Himanga réside à la fois dans des projets de dépannage ponctuels - réduire la vapeur, augmenter le rendement ou résoudre un problème de qualité, par exemple - et des projets où lui et ses collègues recherchent des opportunités pour augmenter les revenus et réduire les coûts. « Nous consacrons beaucoup d'efforts à l'analyse proactive », dit-il. « Prenons par exemple la détection d'anomalies. Nous pouvons appeler des variables ou des parties d'un processus qui fonctionnent anormalement, puis utiliser notre plate-forme pour aider à trouver des problèmes avant qu'ils ne se manifestent réellement comme affectant la qualité ou le rendement.
Avec son flux de travail d'analyse simple et ses plates-formes qui permettent des approches avancées telles que la modélisation multivariée, JMP Pro a ouvert grand le champ des possibilités en matière d'amélioration. Non seulement Himanga a découvert des domaines où les données étaient collectées mais non utilisées, mais il a également identifié d'innombrables opportunités pour passer d'une approche réactive traditionnelle à un modèle plus proactif.
"Dans de nombreux cas, nous ferons un gros projet d'analyse et il s'avérera que même le point de consigne était suffisant pour démarrer et pointer dans la bonne direction !" il dit. « Nous devons équilibrer le fait de ne pas consacrer trop de temps à une seule opportunité d'optimisation, car il existe tellement d'opportunités. Nous allons commencer à optimiser quelque chose, faire des recommandations, et lorsque l'installation disposera plus tard d'une meilleure instrumentation, nous pourrons revenir en arrière et faire une version deux.
La standardisation autour de JMP Pro permet d'étendre les réussites à l'ensemble des installations mondiales d'ADM
En plus de sa grande présence en Amérique du Nord, ADM possède désormais d'importantes opérations de fabrication en Europe, au Brésil et dans la région Asie-Pacifique. En adoptant une approche globale de l'excellence analytique, Himanga et ses collègues ont saisi des opportunités uniques pour faire évoluer la valeur commerciale créée grâce aux améliorations techniques.
"Au lieu d'avoir quelqu'un qui se concentre uniquement sur sa propre région géographique, nous mélangeons intentionnellement afin que chaque [membre de l'équipe apporte une nouvelle perspective] aux usines dans d'autres parties du monde", dit-il. Des approches créatives et axées sur les données pour résoudre les problèmes transcendent les frontières nationales, et des outils communs aident les individus à surmonter les barrières culturelles et linguistiques qui pourraient autrement entraver la collaboration.
"Notre vision est que chaque ingénieur, peut-être même chaque responsable, suive un ensemble standard de formations afin que nous parlions tous le même langage autour de l'analyse de données", déclare Himanga. "Mais pour ce faire, nous devions standardiser un outil." JMP Pro a fourni un mécanisme permettant d'adapter les activités à valeur ajoutée et en termes de temps, d'autant plus que la fonction de script de l'outil a permis aux experts en analyse de déployer rapidement des personnalisations.
Le « moteur de modèle JMP » réduit de 15 fois le temps d'accès aux données
L'un de ces compléments créé par Himanga et son équipe extrait les données dans JMP Pro directement à partir de l'historique des données d'ADM. Le complément - ce que Himanga appelle un "moteur de modèle JMP" - peut extraire des informations d'un système source vers un ordinateur de bureau. En exécutant ensuite le script sur de nouvelles données et en renvoyant les résultats à l'historien, une grande partie du processus d'accès aux données est entièrement automatisée, explique-t-il ; les utilisateurs peuvent passer d'une analyse hors ligne à la notation d'un modèle en ligne assez rapidement.
« Auparavant, l'accès aux données représentait une grande partie du travail, en particulier pour les petits projets… et vous pouviez passer beaucoup de temps à le faire », explique-t-il. « Mais notre complément personnalisé s'occupe désormais de tout ce travail. Vous pouvez taper une balise dans JMP et il ira chercher les données et vous donnera un script. Et si demain vous voulez voir le même graphique en utilisant des données plus récentes, tout ce que vous avez à faire est de copier et coller le graphique, d'assembler les scripts et de cliquer sur "Exécuter".
Himanga estime que l'automatisation des processus d'accès aux données dans JMP Pro a réduit ce qui prenait auparavant 15 minutes à une seule. "Et si vous multipliez cela par 100 utilisateurs et toutes les analyses qu'ils font en un an, ça s'additionne vraiment ! JMP permet vraiment aux gens de travailler plus rapidement », déclare-t-il. "Nous avons suffisamment de cas d'utilisation positifs maintenant que les gens parlent. Les gens qui étaient autrefois parmi les sceptiques commencent à dire « eh bien, les autres usines l'ont déjà fait. Je veux aussi cet avantage.
Les tableaux de bord automatisés renforcent le contrôle des processus
Enthousiasme mis à part, Himanga est clair sur le fait que la transformation analytique n'est pas quelque chose qui se produit du jour au lendemain, même avec les bons outils ; c'est plutôt un projet à long terme et un voyage. Les processus d'amélioration peuvent prendre 6 mois, mais la connaissance des processus qu'ils génèrent vaut l'investissement.
Pour illustrer, Himanga partage des exemples de deux initiatives liées aux processus où les statistiques multivariées dans JMP Pro ont résolu un problème autrement insoluble. Dans un cas, des problèmes de production avaient tourmenté l'un des moulins humides à maïs d'ADM où les granulés de gluten de maïs étaient produits. Parfois, la solution de maïs liquide ne traversait pas le broyeur aussi vite que nécessaire, mais les opérateurs ne pouvaient pas identifier la source de variation.
"La cause était vraiment difficile à identifier car une seule usine peut avoir des millions de points que vous pourriez potentiellement examiner, ainsi qu'un tas de paramètres de qualité et plus d'entrées que vous ne pourriez éventuellement représenter graphiquement dans Excel", explique-t-il. « Beaucoup de gens travaillaient sur ce problème depuis des années. Mais c'était vraiment exacerbé il y a deux ans au point où l'usine dans son ensemble ralentissait.
« Nous avons donc utilisé JMP pour examiner les milliers et les milliers de balises avec différents temps de latence. Il s'agissait d'un ensemble de données très volumineux et nous avons fini par utiliser toutes les différentes plates-formes de JMP. En fin de compte, nous avons fait un bootstrap de l'ensemble de données pour identifier les candidats les plus probables. Ensuite, nous avons pu utiliser les outils multivariés de JMP pour identifier le véritable avantage et en six mois, nous avons trouvé notre réponse. Nous avons compris que nous devions exécuter le processus d'une certaine manière. Quelques mois plus tard, nous avons constaté des améliorations.
Dans une autre étude de cas, Himanga et ses collègues ont identifié un modèle dans la manière et le moment où les opérateurs refroidissaient l'équipement utilisé pour créer un produit de tourteau de soja souvent vendu aux clients en tant qu'additif raffiné selon des spécifications personnalisées. Avant d'examiner les données dans JMP Pro, l'équipe n'avait pas été en mesure de comprendre pourquoi la maintenance et le refroidissement des équipements avaient un impact si variable. Cependant, en utilisant l'analyse pour développer la compréhension des processus, Himanga a pu définir un ensemble de directives pour aider les opérateurs d'usine à savoir précisément quand refroidir la chaîne de production. Puis ils ont fait un pas de plus.
« Nous avons réalisé que nous n'avions pas du tout besoin de les guider – nous pouvions laisser l'ordinateur le faire pour nous », explique-t-il. Désormais, les opérateurs peuvent simplement consulter un tableau de bord mis à jour automatiquement pour voir quand les vannes de vapeur de la ligne de production doivent être fermées.
"[Ce tableau de bord] donne une réponse cohérente à tous les opérateurs, à travers tous les différents quarts de travail, et se traduit par un contrôle plus strict. Et JMP nous a aidés à le faire non seulement dans cette installation, mais aussi dans d'autres », déclare Himanga. "Parfois, il existe différents scénarios qui provoquent des différences d'humidité. Mais grâce à JMP, nous sommes en mesure d'identifier rapidement les facteurs clés, de créer un modèle et de générer une recommandation susceptible d'atténuer ces fluctuations. Ensuite, nous le mettons en ligne. C'est un excellent moyen de reproduire [l'impact] plusieurs fois.
