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在智能生产环境中，对流程的了解会大有帮助
在 ADM，多变量统计功能是生成流程优化和改进的关键，可扩展到世界各地的生产基地
挑战：随着全球 ADM 站点采用全自动生产系统，负责推动主动改进和分析支持的技术工程师面临着大规模复制成功的挑战。
解决方案：ADM 围绕 JMP® Pro 标准化，这是一种统计发现软件，可提供用于验证、流程优化、多变量分析和定制的广泛工具。 “JMP Pro 确实让人们能够更快地完成工作，”高级分析工程师 Isaac Himanga 说道，并补充说，据他估计，过去需要 15 分钟的工作现在只需要 1 分钟。 “你把它乘以 100 个用户和他们一年内所做的所有分析，就会产生巨大的影响。”
结果：除了减少数据访问和准备所花费的时间外，JMP Pro 还帮助 ADM 的工程师加强了过程控制并解决了代价高昂的过程变化和验证问题。 此外，该团队还找到了利用从一个优化项目中获得的过程知识的方法，以通过脚本化的 JMP 插件和仪表板改进其他站点的 SPC。 希曼加说：“我们把它放到网上——这是多次复制[影响]的好方法。”
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Archer-Daniels-Midland Company (ADM) 是全球食品行业的主要参与者，拥有从早餐麦片到牲畜复合维生素的各种成分和口味的广泛组合。 通过利用其在整个供应链中的能力，ADM 彻底改变了天然原材料转化为全球数亿消费者主食的方式。 此外，该公司现在正利用其影响力推动农业技术和食品加工方面的可持续解决方案。
近年来，ADM 的大部分创新能力都可以直接追溯到其分析转型。 该公司广泛采用最先进的 IT 和数据系统，促进了生产流程每个阶段优化流程效率和有效性的方式发生了翻天覆地的变化。
“我们已经看到整个 ADM 分析计划的势头不断升级，”高级分析工程师 Isaac Himanga 说。 他解释说，支持分析支持的风起云涌，部分原因是 ADM 围绕卓越中心进行了重组——每个中心用于改进和分析——这为技术工程师建立了更多的跨学科角色，就像他们的流程工程同行一样，他们是每个卓越中心的主题专家个别过程。 他补充说，另一个动机只是通过一些备受瞩目的案例研究来展示价值：“让人们加快速度需要一些时间，但你必须让他们克服最初的困难。 抓住机会，让我们充分了解流程，在最短的时间内完成大量工作，以展示改进，这是有帮助的，”他说。
随着 ADM 的分析能力通过培训和数据基础设施更新逐渐提升，Himanga 解释说，团队开始认为 Excel 不再适用。 “我们试图利用这些分析工具并使用我们的数据做出更好的决策，”他说。
对更先进的过程控制系统和自动化的需求促使他们选择了 JMP® Pro，这是一种统计发现软件，不仅在文化转型方面，而且在许多分析团队的早期概念验证方面，它都是 ADM 的重要合作伙伴。
远离被动解决问题
与在食品加工和商品市场之间运营的任何跨国公司一样，ADM 拥有数百万的时间序列数据和同样多的标签。 此外，ADM 经常收购新设施——其中许多在收购时依赖过时的模拟系统，并且必须使用数字传感技术进行改造。 考虑到过时系统的缺点，Himanga 解释说，提供了一个从 ADM 最先进的旗舰站点扩展改进和处理知识的机会。
他说，在 ADM 的许多全球生产设施中，工业 4.0 已经证明现有仪器存在差距，并显示了解决数据系统挑战的商业价值。 “我们在一个设施中学到了一些东西，我们意识到我们可以在其他设施中复制，”他解释道。 “[这种可扩展性]现在使我们能够更快地行动并专注于特定的改进。”
如今，Himanga 的职权范围在于一次性故障排除项目——例如减少蒸汽、增加产量或解决质量问题——以及他和他的同事寻找机会增加收入和降低成本的项目。 “我们在主动分析方面投入了大量精力，”他说。 “以异常检测为例。 我们可以找出运行异常的变量或过程的一部分，然后使用我们的平台帮助发现问题，以免它们真正表现出影响质量或产量。”
凭借其简单的分析工作流程和支持多变量建模等高级方法的平台，JMP Pro 在改进方面开辟了广阔的可能性领域。 Himanga 不仅发现了正在收集但未使用数据的领域，他还发现了无数机会，可以从传统的被动方法转变为更主动的模型。
“在很多情况下，我们会做一个大型分析项目，结果证明即使设定点也足以开始并指出正确的方向！”他说。 “我们必须平衡不要在任何一个优化机会上花费太多时间，因为那里有很多机会。 我们将开始优化一些东西，提出建议，当设施后来得到更好的仪器时，我们可以回去做第二个版本。”
围绕 JMP Pro 进行标准化有助于在 ADM 的全球设施中取得成功
除了在北美的大量业务外，ADM 现在还在欧洲、巴西和亚太地区拥有重要的制造业务。 通过采用全球方法实现卓越分析，Himanga 和他的同事抓住了独特的机会来扩大通过工程改进创造的业务价值。
“我们不是让某人只关注他们自己的地理区域，而是有意混合和匹配，以便每个 [团队成员带来全新的视角] 到世界其他地区的植物，”他说。 创造性的、数据驱动的解决问题的方法超越国界，通用工具帮助个人克服可能阻碍协作的文化和语言障碍。
“我们的愿景是让每一位工程师，甚至可能是每一位经理，都接受一套标准的培训，这样我们就可以在数据分析方面使用相同的语言，”Himanga 说。 “但要做到这一点，我们需要对工具进行标准化。” JMP Pro 提供了一种扩展时间和增值活动的机制，特别是因为该工具的脚本功能允许分析专家快速推出定制。
“JMP 模型引擎”将数据访问时间缩短 15 倍
Himanga 和他的团队创建的一个这样的插件直接从 ADM 的数据历史库中将数据提取到 JMP Pro 中。 该插件（Himanga 称之为“JMP 模型引擎”）可以将信息从源系统提取到台式 PC。 他解释说，然后针对新数据运行脚本并将结果发送回历史学家，大部分数据访问过程都是完全自动化的。用户可以相对较快地从离线分析转到在线评分模型。
“访问数据曾经是一项繁重的工作，尤其是对于小型项目……而且您可能会花费大量时间来完成这项工作，”他解释道。 “但我们的自定义插件现在负责所有这些工作。 您可以在 JMP 中输入标签，它会获取数据并为您提供脚本。 如果明天您想使用更新的数据查看相同的图表，您所要做的就是复制并粘贴图表，将脚本放在一起并单击“运行”。”
Himanga 估计，在 JMP Pro 中自动化数据访问流程已将过去需要 15 分钟的时间缩短到只需 1 分钟。 “如果你把它乘以 100 个用户和他们一年内所做的所有分析，它真的加起来了！ JMP 确实使人们能够更快地完成工作，”他说。 “现在人们在谈论我们已经有了足够多的积极用例。 曾经持怀疑态度的人开始说，‘好吧，其他工厂已经做到了。 我也想要那个好处。'”
自动化仪表板推进更严格的过程控制
抛开热情不谈，Himanga 很清楚，即使使用正确的工具，分析转型也不会一蹴而就。相反，这是一个长期的项目和一个旅程。 改进过程可能需要 6 个月，但他们产生的过程知识值得投资。
为了说明这一点，Himanga 分享了两个流程相关计划的示例，其中 JMP Pro 中的多元统计解决了一个原本无法解决的问题。 在一个案例中，生产问题一直困扰着 ADM 的一家玉米湿磨机，在那里生产玉米蛋白饲料颗粒。 有时，液体玉米溶液无法以所需的速度通过磨机，但操作员无法确定变化的来源。
“原因真的很难确定，因为单个轧机可能有数百万个您可以查看的点，以及一堆质量参数和更多的输入，而不是您在 Excel 中可能绘制的图表，”他解释道。 “多年来，我们有很多人致力于解决这个问题。 但两年前情况确实恶化到整个工厂都在减速的地步。”
“因此，我们使用 JMP 来查看成千上万个具有不同延迟时间的标签。 这是一个非常大的数据集，我们最终在 JMP 中使用了所有不同的平台。 最后，我们对数据集进行了引导，以确定最有可能的候选人。 然后我们可以使用 JMP 中的多变量工具来确定真正的好处，并且在六个月内，我们找到了答案。 我们发现我们必须以某种方式运行该过程。 几个月后，我们看到了进步。”
在另一个案例研究中，Himanga 和他的同事确定了一种模式，即操作员如何以及何时冷却用于制造豆粕产品的设备，这些设备通常作为一种根据定制规格精制而成的添加剂出售给客户。 在查看 JMP Pro 中的数据之前，团队无法理解为什么设备维护和冷却会产生如此多变的影响。 然而，通过使用分析来加深对过程的理解，Himanga 能够定义一套指导方针，以帮助工厂操作员准确了解何时冷却生产线。 然后他们更进一步。
“我们意识到我们根本不需要为他们提供指导——我们可以让计算机为我们做这件事，”他解释道。 现在，操作员只需查看自动更新的仪表板，即可了解何时关闭生产线的蒸汽阀。
“[此仪表板] 为所有操作员、所有不同班次提供一致的响应，并实现更严格的控制。 JMP 不仅帮助我们在该设施中做到了这一点，而且在其他设施中也是如此，”Himanga 说。 “有时会有不同的情况导致水分差异。 但是使用 JMP，我们能够快速识别关键因素、构建模型并生成可以缓解这些波动的建议。 然后我们把它放到网上。 这是多次复制[影响]的好方法。”
