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Günes Pekmezci de Bundesdruckerei partage des conseils sur la manière d'obtenir un large soutien pour les initiatives de transformation de l'analytique
Günes Pekmezci est ingénieur de fabrication à la Bundesdruckerei basée à Berlin, une imprimerie de sécurité appartenant à l'État chargée de la fabrication de passeports officiels allemands, de cartes d'identité, de billets de banque, de timbres, de visas et de documents de véhicules. En tant que chef de projet technique à la tête de la mise en œuvre des technologies IoT de l'organisation, Günes a favorisé la transparence autour de l'adoption de nouveaux systèmes automatisés davantage axés sur les données. Elle a rejoint Bundesdruckerei en 2016 après avoir obtenu un MS en génie des procédés, de l'énergie et des systèmes environnementaux à la Technische Universität Berlin.
Meg : Vous avez commencé votre carrière à une époque où l'industrie 4.0 commençait à prendre de l'ampleur en Europe. J'imagine qu'en tant que personne sortant de l'école doctorale avec déjà un intérêt pour l'IdO, il y avait beaucoup d'opportunités passionnantes pour conduire le changement.Comment diriez-vous que cette concentration sur la transformation de l'analytique a façonné votre trajectoire de carrière depuis que vous avez rejoint la Bundesdruckerei ?
Gunes : En arrivant à la Bundesdruckerei, j'étais très désireux d'optimiser les processus de production, mais je connaissais peu la nouvelle révolution industrielle. J'ai commencé en tant que stagiaire dans une division du département de production en travaillant avec un collègue pour développer des initiatives Industrie 4.0.
J'ai commencé à lire et à rechercher cette nouvelle révolution et j'ai finalement créé un système de maturité pour nos machines, des analyses de rentabilisation associées et un portefeuille avec une feuille de route. Mon manager et moi étions les deux seuls dans ce département au départ ! Elle est devenue mon mentor et a soutenu mon processus de création, m'a encouragé à en savoir plus sur le sujet et m'a donné un aperçu précieux des cas d'utilisation en entreprise. Nous avons eu beaucoup de succès avec cette approche, donc notre outil de maturité a même été utilisé pour de futurs projets.
Au cours de cette période de recherche, je travaillais à optimiser les processus de production de Bundesdruckerei avec des données - un effort que j'ai finalement apporté également au département d'ingénierie.
La transition a totalement changé mon orientation de carrière - du génie chimique à l'ingénierie des données et à la science des données - et je suis devenu l'architecte en chef de nos flux de données, cherchant des moyens de mieux collecter les données nécessaires à l'analyse. J'ai évalué un certain nombre de systèmes informatiques différents et travaillé en étroite collaboration avec notre groupe informatique de production pour mettre en œuvre les systèmes que nous avons achetés, ce qui a finalement abouti à l'infrastructure Industrie 4.0 que nous avons aujourd'hui. J'étais très actif au cours de ce processus car j'ai testé tous les programmes informatiques pour les cas d'utilisation dont nous avions besoin. Je me vois maintenant plus comme un ingénieur IoT/IT autodidacte.
Meg : Quels ont été certains des obstacles que vous avez dû surmonter lors de la mise en œuvre de ces nouveaux systèmes et processus de données ?
Gunes : D'une part, Excel était largement considéré comme l'outil préféré pour l'analyse des données au Bundesdruckerei. Au début, il était difficile de montrer que d'autres outils pouvaient faire mieux… difficile de convaincre les gens d'essayer quelque chose de nouveau.
Ma stratégie consistait à comprendre leurs besoins et à leur montrer comment ils pouvaient répondre à leurs besoins plus rapidement et plus facilement avec JMP. Après avoir vu à quelle vitesse JMP pouvait exécuter une analyse, l'une de nos collègues plus âgées a même commencé à prendre le temps d'apprendre ce nouvel outil de création de rapports et elle est maintenant l'une des meilleures programmeuses JSL de notre équipe. Elle sait comment automatiser ses propres rapports avec des scripts JSL. Il est si précieux de voir que même les utilisateurs d'Excel de longue date trouvent du plaisir à utiliser JMP à la place.
Meg : L'introduction de nouvelles méthodes ou de nouveaux outils peut certainement être perturbatrice au début ! Comment avez-vous réussi à rallier les sceptiques à votre vision ?
Gunes : Au moment où j'ai conclu pour la première fois que nous devrions utiliser JMP pour analyser nos données, une équipe utilisait des macros Excel depuis longtemps et a soulevé des objections. Mon approche consistait à comprendre leurs rapports et à créer exactement la même analyse dans JMP avec des scripts automatisés pour une comparaison directe.
Et nous avons fini par réduire le temps d'analyse de 90 %. Dans Excel, il fallait 107 minutes pour traiter 30 semaines de données - et Excel atteignait sa limite et ne pouvait pas en gérer plus - alors que dans JMP, j'ai montré que nous pouvions analyser l'équivalent d'une année entière de données en 13 minutes !
Par conséquent, ils ont vu le potentiel et sont devenus moins critiques. Je me suis assis avec eux et j'ai montré comment ils pouvaient implémenter leurs propres scripts. Fort de leur satisfaction, j'ai déployé JMP avec cette promesse de facilité et de gain de temps.
J'ai également organisé des formations et créé des heures de bureau JMP hebdomadaires au cours desquelles des collègues peuvent venir me voir pour trouver une solution dans JMP pour un défi spécifique d'analyse ou de données. C'est très pratique. Et j'ai découvert que plus il y avait de gens qui s'y joignaient, plus ils enseignaient aux autres. Certains ont même commencé à apprendre de plus en plus par eux-mêmes et nous avons actuellement de nombreux experts JMP dans notre département – c'est quelque chose dont je suis très fier.
Et il a été bien accueilli par nos dirigeants. Nous leur avons montré que nous pouvons économiser du temps et de l'énergie pour les mêmes choses que nous faisons dans d'autres outils. Le fait que JMP soit très convivial a également aidé les ingénieurs à commencer à l'utiliser plus rapidement sans être trop effrayant. Notre objectif était de trouver un outil qui ne nécessite pas de connaissances en langage de programmation car nous voulons que les ingénieurs passent leur temps à analyser des données plutôt qu'à apprendre à coder.
Meg : Je suis curieuse. En quoi JMP a-t-il modifié la relation entre les experts statistiques et les experts du domaine au sein de la Bundesdruckerei ?
Gunes : C'est précisément pour cette raison que j'ai appris à communiquer avec précaution autour de la mise en œuvre de cas d'utilisation de la numérisation en production. Je souligne toujours le fait que la digitalisation soutiendra l'expertise des experts du domaine. Et même si cela peut leur enlever une charge de travail répétitif, cela ne peut pas fonctionner sans cette expertise dans le domaine.
L'apprentissage automatique nécessite beaucoup de prise de décision experte dans la phase de formation de l'algorithme et à la fin, une fois que la machine commence à prendre des décisions, elle ne peut que vous guider. En tant qu'êtres humains dotés de cerveaux complexes, nous voyons dans les données des éléments dont une machine peut ne pas être consciente, comme les conditions physiques, par exemple. L'expert sera celui qui décidera de donner son feu vert à une décision à la fin. Ces nouvelles révolutions sont là pour nous faciliter la vie.
Meg : Quelle a été votre relation avec l'organisation JMP (responsables de compte, ingénieurs techniques, défenseurs des clients) ?
Gunes : Je me sens extrêmement chanceuse d'avoir commencé à travailler avec Jessica Horsch, la responsable de compte JMP. Elle est extrêmement déterminée et nous avons résolu tant de problèmes autocratiques avec l'aide de sa détermination et de sa pensée positive. Elle a même réussi à faire signer un contrat peu avant le Nouvel An alors qu'en Allemagne, presque personne ne travaille après la deuxième semaine de décembre !
De plus, à travers elle, nous avons rencontré Florian Vogt et Dieter Pisot. Jusqu'ici, nous avons fait beaucoup avec Florian. Il est notre expert JMP préféré ! Nous organisons quelques ateliers sur des thèmes précis tout au long de l'année et sommes très reconnaissants de pouvoir « demander à Florian » et lui faire apprendre les choses précises dont nous avons besoin pour notre analyse.
Meg : Quels conseils donneriez-vous à quelqu'un qui débute avec JMP ou qui cherche peut-être à engager son organisation dans la transformation de l'analyse comme vous l'avez fait ?
Gunes : Lorsque j'ai commencé à utiliser JMP, j'ai regardé de nombreuses sessions Web et je l'ai utilisé de manière pratique. Je suis également fan de l'index de script dans l'outil. Je recherche toutes les questions que j'ai sur Google et il fut un temps au début où j'ai lu le livre JMP Scripting en parcourant du début à la fin. C'était un plaisir coupable que je ne conseillerais qu'aux geeks comme moi !
Quant au changement de culture, ne sous-estimez l'expertise de personne. Essayez de comprendre leurs besoins et les raisons pour lesquelles ils utilisent un système spécifique - et respectez leurs systèmes existants. Créez le changement avec eux, commencez par les choses avec lesquelles ils se sentent à l'aise et guidez-les vers une nouvelle culture. Leur acceptation est importante pour que la nouvelle culture puisse évoluer pour devenir la norme. Et il est essentiel d'impliquer tout le monde avec un rôle pertinent dès le début. Ils ne devraient pas se faire dicter le changement du haut vers le bas ; ils doivent plutôt faire partie de la transformation.
Voici des leçons si précieuses.
Je pense que ce sont comme des règles d'or à bien des égards.
Pour les clients - comment transformer les anciennes méthodes et habitudes.
Pour nous : ce qui est important pour le développement de produits, les ventes (AE/IS) et l'expert technique (SE).
Merci beaucoup @Meg_Eberle !
Chul Hee
