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在智能生产环境中，了解一点流程大有帮助
在 ADM，多元统计功能是实现流程优化和改进的关键，并可扩展到世界各地的生产基地
挑战：随着世界各地 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 进行标准化，JMP® Pro 是一种统计发现软件，可为验证、流程优化、多变量分析和定制提供广泛的工具。 “JMP Pro 确实使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 1 分钟。 “你将其乘以 100 个用户以及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时间外，JMP Pro 还帮助 ADM 的工程师加强流程控制并解决成本高昂的流程变化和验证问题。 此外，该团队还找到了利用从一个优化项目中获得的流程知识的方法，通过脚本化的 JMP 插件和仪表板来改进其他站点的 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，拥有广泛的原料和口味组合，涵盖从早餐麦片到牲畜多种维生素的各种产品。 通过利用其在整个供应链中的能力，ADM 彻底改变了将天然原材料转化为全球数亿消费者主食的方式。 此外，该公司目前正在利用其影响力推动农业技术和食品加工领域的可持续解决方案。
ADM 近年来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的流程效率和有效性优化方式发生了翻天覆地的变化。
“我们看到 ADM 中的分析计划不断升级，”高级分析工程师 Isaac Himanga 说道。 他解释说，对分析支持的支持热潮部分是由于 ADM 围绕卓越中心进行了重组（每个中心分别负责改进和分析），为技术工程师建立了更多的跨学科角色，这些工程师与流程工程同行一样，都是每个领域的主题专家。单独的过程。 他补充道，另一个激励因素只是通过一些备受瞩目的案例研究来展示价值：“让人们跟上进度需要一些时间，但你只需让他们克服最初的困难即可。 它有助于抓住我们充分了解流程的机会，在最短的时间内完成大量工作，以证明改进，”他说。
Himanga 解释说，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，团队开始认为 Excel 不再适合其用途。 “我们试图利用这些分析工具并利用我们的数据做出更好的决策，”他说。
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，这是一款统计发现软件，它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中都是 ADM 的关键合作伙伴。
摆脱被动解决问题的方式
与任何在食品加工和商品市场之间运营的跨国公司一样，ADM 拥有数百万个时间序列数据和同样多的标签。 此外，ADM 经常收购新设施，其中许多设施在收购时依赖于过时的模拟系统，必须采用数字传感技术进行改造。 Himanga 解释说，考虑到过时系统的缺点，提供了一个从 ADM 最先进的旗舰网站进行扩展改进和流程知识的机会。
他表示，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这些东西，”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具体的改进。”
如今，Himanga 的职责既包括一次性故障排除项目（例如减少蒸汽、提高产量或解决质量问题），也包括他和同事寻求增加收入和降低成本机会的项目。 “我们在主动分析上投入了大量精力，”他说。 “以异常检测为例。 我们可以找出工作异常的变量或流程部分，然后使用我们的平台帮助发现问题，避免它们真正表现出来影响质量或产量。”
凭借其简单的分析工作流程和支持多元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 不仅发现了数据被收集但未被利用的领域，他还发现了无数从传统的被动方法转向更主动的模型的机会。
“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向正确的方向！”他说。 “我们必须保持平衡，不要在任何一个优化机会上花费太多时间，因为机会太多了。 我们将开始优化一些东西，提出建议，当设施稍后获得更好的仪器时，我们可以回去做第二个版本。”
围绕 JMP Pro 进行标准化有助于扩大 ADM 全球设施的成功
除了在北美拥有大量业务外，ADM 目前还在欧洲、巴西和亚太地区拥有重要的制造业务。 通过采用全球方法来实现卓越分析，Himanga 和他的同事们抓住了独特的机会，扩大了通过工程改进创造的业务价值。
“我们不是让某人只关注自己的地理区域，而是有意进行混合和匹配，以便每个[团队成员为世界其他地区的工厂带来新的视角]，”他说。 创造性的、数据驱动的问题解决方法超越国界，通用工具可以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，甚至每一位经理都接受一套标准的培训，以便我们在数据分析方面都使用相同的语言，”希曼加说。 “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”将数据访问时间减少15倍
Himanga 及其团队创建的一款此类插件可直接从 ADM 的数据历史记录中将数据拉入 JMP Pro。 该插件（Himanga 称之为“JMP 模型引擎”）可以将信息从源系统提取到桌面 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数据库，大部分数据访问过程就完全自动化了；用户可以相对快速地从离线分析转到在线模型评分。
“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它，”他解释道。 “但是我们的自定义插件现在可以处理所有这些工作。 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该图表，将脚本放在一起，然后单击“运行”。”
Himanga 估计，JMP Pro 中的自动化数据访问流程将过去需要 15 分钟的时间缩短为 1 分钟。 “如果你将其乘以 100 个用户以及他们一年内所做的所有分析，结果确实会增加！ JMP 确实使人们能够更快地完成工作，”他说。 “现在人们都在谈论我们，我们已经有了足够多的积极用例。 曾经持怀疑态度的人们开始说：‘好吧，其他工厂已经做到了。 我也想要这样的好处。”
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，分析转型也不是一朝一夕就能发生的事情。相反，这是一个长期的项目和一段旅程。 改进流程可能需要 6 个月的时间，但它们产生的流程知识值得投资。
为了说明这一点，Himanga 分享了两个与流程相关的计划的示例，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 的一家生产玉米蛋白饲料颗粒的玉米湿磨机。 有时，液体玉米溶液无法按照需要的速度流过磨机，但操作员无法识别变化的来源。
“原因确实很难确定，因为单个工厂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，超出了您在 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。 但两年前这种情况确实加剧了，以至于整个工厂的发展速度都在放缓。”
“因此，我们使用 JMP 查看了成千上万个具有不同滞后时间的标签。 这是一个非常大的数据集，我们最终使用了 JMP 中的所有不同平台。 最后，我们对数据集进行了引导，以确定最有可能的候选者。 然后我们可以使用 JMP 中的多变量工具来确定真正的好处，并在六个月内找到答案。 我们发现必须以某种方式运行该流程。 几个月后，我们看到了进步。”
在另一个案例研究中，希曼加和他的同事发现了一种模式，即操作员如何以及何时冷却用于生产豆粕产品的设备，这些豆粕产品通常作为按照定制规格精制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流程的理解，Himanga 能够定义一套指导方针，帮助工厂操作员准确地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应关闭生产线的蒸汽阀。
“[这个仪表板]在所有不同的班次中为所有操作员提供一致的响应，并实现更严格的控制。 JMP 不仅帮助我们在这家工厂做到了这一点，还在其他工厂也做到了这一点，”Himanga 说道。 “有时，不同的情况会导致湿度差异。 但使用 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。”
