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L’ingénierie Lean place Pirelli en pole
La consolidation des flux de données dans une plateforme unique et personnalisée signifie que les innovations en matière de processus se déploient à une vitesse fulgurante.
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Défi: Alors que les processus de fabrication modernes génèrent une quantité de plus en plus grande de données en temps réel, les ingénieurs de Pirelli ont cherché à la fois à développer les compétences de l'organisation en matière de données et à acquérir un outil qui leur permettrait de déployer un ensemble unique de meilleures pratiques statistiques dans l'ensemble de l'entreprise. « Nous avons imaginé un moyen d'effectuer des analyses dans un logiciel standardisé, de générer des rapports de la même manière [dans toute l'entreprise] et d'effectuer des analyses de la manière la meilleure et la plus efficace », explique Sara Sorrentino, ingénieure qualité des processus.
Solution: La direction de Pirelli a donné son feu vert à une proposition visant à déployer le logiciel de découverte statistique JMP comme norme d'entreprise pour la gestion, l'accès, l'analyse et le reporting des données. Les fonctionnalités d'automatisation et de script, ainsi que les capacités d'intégration Python, ont permis aux défenseurs de développer des tableaux de bord personnalisés sophistiqués qui ont considérablement consolidé le flux de travail analytique de l'entreprise. La sensibilisation et la formation interne ont rapidement attiré l’attention des experts du domaine.
Résultats : « Notre flux de travail est désormais très, très allégé », déclare Massimo Pampurini, ingénieur qualité de fabrication, qui, avec Sorrentino, a dirigé les efforts visant à développer la capacité d'analyse. «Nous disposons d'un système cohérent qui nous permet d'extraire des données directement de la base de données, de créer des tables, d'effectuer des requêtes, de nettoyer et filtrer les données et d'effectuer nos analyses, le tout interne au logiciel.» Concernant le potentiel de ce système à transférer une valeur réelle à l'entreprise grâce à des améliorations basées sur les données, Sorrentino ajoute : « C'est un impact très puissant sur l'entreprise – l'impact est énorme. »
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