社外秘。 開示しないでください。
スマートな本番環境では、プロセスを少し理解することが大いに役立ちます
ADMでは、多変量統計機能が、世界中の生産現場に拡張できるプロセスの最適化と改善を生み出すための鍵となります。
チャレンジ：世界中のADMサイトで完全に自動化された生産システムが採用されているため、プロアクティブな改善と分析の有効化を推進することを任務とするテクノロジーエンジニアは、成功を大規模に再現することが課題となっています。
解決：ADMは、検証、プロセス最適化、多変量解析、およびカスタマイズのための幅広いツールを提供する統計的発見ソフトウェアであるJMP®Proを中心に標準化されています。 「JMPProは、人々がより速く仕事をすることを本当に可能にします」とシニアアナリティクスエンジニアのIsaac Himangaは言い、彼の見積もりでは、以前は15分かかっていたものが今では1つしかかかりません。 「これに100人のユーザーと、1年間に行うすべての分析を掛けると、大きな影響があります。」
結果：データアクセスと準備に費やす時間を削減することに加えて、JMP Proは、ADM全体のエンジニアがプロセス制御を強化し、コストのかかるプロセスの変動と検証の問題を解決するのを支援しました。 さらに、チームは、ある最適化プロジェクトから得られたプロセス知識を活用して、スクリプト化されたJMPアドインとダッシュボードを介して他のサイトのSPCを改善する方法を見つけました。 Himangaは次のように述べています。「オンラインで公開しました。これは、[影響]を何度も再現するための優れた方法です。」
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Archer-Daniels-Midland Company（ADM）は、朝食用シリアルから家畜用マルチビタミンまで、あらゆるものに対応する幅広い成分とフレーバーのポートフォリオを備えた、世界の食品業界の主要プレーヤーです。 ADMは、サプライチェーン全体でその機能を活用することにより、世界中の何億人もの消費者が天然原料を主食に変える方法に革命をもたらしました。 さらに、同社は現在、その影響力を利用して、農業技術と食品加工における持続可能なソリューションを推進しています。
近年のADMのイノベーション能力の多くは、分析の変革に直接起因しています。 同社が最先端のITおよびデータシステムを広く採用することで、生産パイプラインのすべての段階でプロセスの効率と有効性を最適化する方法に大きな変化がもたらされました。
「ADM全体で分析イニシアチブの勢いが増しているのを見てきました」とシニア分析エンジニアのIsaacHimangaは言います。 分析の有効化をサポートする上での根拠は、ADMが、プロセスエンジニアリングの対応者と同様に、それぞれの対象分野の専門家であるテクノロジーエンジニアの学際的な役割を確立した、卓越したセンターを中心に再編成されたために部分的にもたらされたと彼は説明します。個々のプロセス。 他の動機は、多くの注目を集めるケーススタディを通じて単に価値を示していたと彼は付け加えます。 プロセスをよく理解している機会を利用して、改善を実証するために最小限の時間で多くの作業を行うことが役立ちます」と彼は言います。
トレーニングとデータインフラストラクチャの更新によってADMの分析機能が徐々に向上したため、チームはExcelを目的に適さなくなったと見なすようになりました。 「私たちはこれらの分析ツールを利用して、より良い意思決定を行うためにデータを使用しようとしていました」と彼は言います。
より高度なプロセス制御システムと自動化の要求により、JMP®Proが誕生しました。これは、文化の変革だけでなく、分析チームの初期の概念実証の多くにおいてADMの主要なパートナーである統計的発見ソフトウェアです。
反応的な問題解決から離れる
食品加工市場と商品市場の間で運営されている他の多国籍企業と同様に、ADMには数百万の時系列データと同じ数のタグがあります。 さらに、ADMは新しい設備を取得することがよくあります。その多くは、取得時に古いアナログシステムに依存しており、デジタルセンシングテクノロジーを後付けする必要があります。 時代遅れのシステムの欠点を説明することは、ADMの最先端の旗艦サイトからの改善を拡大し、知識を処理する機会を提供したとHimangaは説明します。
インダストリー4.0は、ADMの多くのグローバルな生産施設全体で、既存の機器にギャップがあることを証明し、データシステムの課題を解決することのビジネス価値を示していると彼は言います。 「ある施設で学んだことで、他の施設でも再現できることに気づきました」と彼は説明します。 「[このスケーラビリティ]により、私たちはより速く動き、特定の改善に集中できるようになりました。」
今日、Himangaの使命は、蒸気の削減、歩留まりの向上、品質問題の解決など、1回限りのトラブルシューティングプロジェクトと、彼と彼の同僚が収益を増やしてコストを削減する機会を探すプロジェクトの両方にあります。 「私たちはプロアクティブな分析に多大な努力を払っています」と彼は言います。 「たとえば、異常検出を考えてみましょう。 異常に機能している変数またはプロセスの一部を呼び出し、プラットフォームを使用して、品質や歩留まりに影響を与えることが実際に現れる前に、問題を見つけるのに役立てることができます。」
JMP Proは、その単純な分析ワークフローと多変量モデリングなどの高度なアプローチを可能にするプラットフォームにより、改善に関して可能性の分野を大きく広げました。 Himangaは、データが収集されていたが利用されていない領域を発見しただけでなく、従来のリアクティブなアプローチからよりプロアクティブなモデルに移行するための無数の機会を特定しました。
「多くの場合、大規模な分析プロジェクトを実施します。設定値でさえ、開始して正しい方向に向けるのに十分であることがわかります。」彼は言います。 「そこには非常に多くの機会があるので、1つの最適化の機会にあまり時間をかけないようにバランスをとる必要があります。 何かの最適化を開始し、推奨事項を作成します。後で施設がより優れた計装を取得したときに、戻ってバージョン2を実行できます。」
JMP Proを中心に標準化することで、ADMのグローバル施設全体で成功を拡大できます
ADMは、北米での大きな存在感に加えて、現在、ヨーロッパ、ブラジル、およびアジア太平洋地域で重要な製造業務を行っています。 優れた分析にグローバルなアプローチをとることにより、Himangaと彼の同僚は、エンジニアリングの改善を通じて生み出されたビジネス価値を拡大するためのユニークな機会に取り組みました。
「誰かが自分の地理的地域だけに焦点を合わせるのではなく、意図的に混ぜ合わせて、各[チームメンバーが新鮮な視点をもたらす]世界の他の地域の植物に合わせます」と彼は言います。 問題解決への創造的でデータ主導のアプローチは国境を越え、共通のツールは、個人がコラボレーションを妨げる可能性のある文化的および言語的障壁を克服するのに役立ちます。
「私たちのビジョンは、すべてのエンジニア、場合によってはすべてのマネージャーに、データ分析に関して同じ言語を話すように、標準的な一連のトレーニングを受講させることです」とHimanga氏は言います。 「しかし、それを行うには、ツールを標準化する必要がありました。」 JMP Proは、特にツールのスクリプト機能により分析の専門家がカスタマイズを迅速に展開できるようになったため、時間と付加価値のあるアクティビティを拡張するためのメカニズムを提供しました。
「JMPモデルエンジン」により、データアクセス時間が15分の1に短縮されます
Himangaと彼のチームによって作成されたそのようなアドインの1つは、ADMのデータヒストリアンから直接JMPProにデータをプルします。 アドイン（Himangaが「JMPモデルエンジン」と呼ぶもの）は、ソースシステムからデスクトップPCに情報をプルできます。 次に、新しいデータに対してスクリプトを実行し、結果を履歴者に送り返すことで、データアクセスプロセスの多くが完全に自動化されると彼は説明します。ユーザーは、オフライン分析からオンラインでのモデルのスコアリングに比較的迅速に移行できます。
「特に小規模なプロジェクトでは、データへのアクセスは多くの作業でした…そして、かなりの時間を費やすことができました」と彼は説明します。 「しかし、今ではカスタムアドインがすべての作業を処理します。 JMPにタグを入力すると、データが取得され、スクリプトが提供されます。 また、明日、より新しいデータを使用して同じグラフを表示したい場合は、グラフをコピーして貼り付け、スクリプトをまとめて[実行]をクリックするだけです。」
Himangaは、JMP Proでデータアクセスプロセスを自動化することで、以前は15分かかっていたものがわずか1に短縮されたと推定しています。 「これに100人のユーザーと、1年間に行うすべての分析を掛けると、実際に合計されます。 JMPは本当に人々がより速く仕事をすることを可能にします」と彼は言います。 「人々が話している今、私たちは十分なポジティブなユースケースを持っています。 かつて懐疑論者の中にいた人々は、「まあ、他の植物はすでにそれをしている」と言い始めています。 私もその恩恵を受けたいのです。」
自動化されたダッシュボードは、より厳密なプロセス制御を促進します
熱意はさておき、Himangaは、適切なツールを使用したとしても、分析の変革は一夜にして起こるものではないことを明確にしています。むしろ、それは長期的なプロジェクトであり、旅です。 改善プロセスには6か月かかる場合がありますが、それらが生成するプロセス知識は投資する価値があります。
説明のために、Himangaは、JMPProの多変量統計が他の方法では解決できない問題を解決した2つのプロセス関連イニシアチブの例を共有しています。 あるケースでは、生産の問題が、コーングルテン飼料ペレットが生産されるADMのコーンウェットミルの1つを悩ませていました。 時々、液体コーン溶液は必要な速度でミルを通過しませんでしたが、オペレーターは変動の原因を特定できませんでした。
「1つの工場で数百万のポイントを確認できる可能性があり、Excelでグラフ化できるよりも多くの品質パラメーターと入力が含まれている可能性があるため、原因を特定するのは非常に困難でした」と彼は説明します。 「私たちは何年もの間、この問題に取り組んでいる多くの人々がいました。 しかし、それは2年前に本当に悪化し、プラント全体が減速するまでになりました。」
「そこで、JMPを使用して、ラグタイムが異なる数千から数千のタグを調べました。 これは非常に大きなデータセットであり、最終的にJMPのさまざまなプラットフォームをすべて使用することになりました。 最後に、データセットのブートストラップを実行して、最も可能性の高い候補を特定しました。 次に、JMPの多変量ツールを使用して実際のメリットを特定し、6か月で答えを見つけました。 プロセスを特定の方法で実行する必要があることがわかりました。 その数か月後、改善が見られました。」
別のケーススタディでは、Himangaと彼の同僚は、カスタム仕様に洗練された添加剤として顧客に販売されることが多い大豆ミール製品を作成するためにオペレーターが冷却装置を使用する方法と時期のパターンを特定しました。 JMP Proのデータを見る前は、チームは機器のメンテナンスと冷却がなぜこのように変動する影響を及ぼしているのかを理解できませんでした。 しかし、分析を使用してプロセスの理解を深めることにより、Himangaは、プラントのオペレーターが生産ラインをいつ冷却するかを正確に知るのに役立つ一連のガイドラインを定義することができました。 それから彼らはそれをさらに一歩進めました。
「私たちは彼らにガイダンスを与える必要がまったくないことに気づきました。私たちはコンピューターにそれをしてもらうことができました」と彼は説明します。 これで、オペレーターは自動的に更新されたダッシュボードを見るだけで、生産ラインの蒸気バルブをいつ閉じる必要があるかを確認できます。
「[このダッシュボード]は、すべてのオペレーター、すべての異なるシフトにわたって一貫した応答を提供し、より厳密な制御をもたらします。 そして、JMPは、その1つの施設だけでなく、他の施設でもそれを行うのに役立ちました」とHimangaは言います。 「水分の違いを引き起こすさまざまなシナリオが存在する場合があります。 しかし、JMPを使用すると、主要な要因をすばやく特定し、モデルを構築して、それらの変動を緩和できる推奨事項を生成することができます。 次に、それをオンラインにします。 これは、[影響]を何度も再現するための優れた方法です。」
