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린 엔지니어링에는 Pirelli가 극에 있습니다.
데이터 워크플로우를 단일 맞춤형 플랫폼으로 통합한다는 것은 프로세스 혁신이 번개처럼 빠른 속도로 진행되고 있음을 의미합니다.
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도전: 점점 더 많은 양의 실시간 데이터를 생성하는 최신 제조 프로세스에서 Pirelli의 엔지니어는 조직의 데이터 역량을 개발하고 기업 전체에 단일 통계 모범 사례를 배포할 수 있는 도구를 확보하고자 했습니다. 프로세스 품질 엔지니어인 Sara Sorrentino는 "우리는 표준화된 소프트웨어에서 분석을 수행하고 [기업 전체에서] 동일한 방식으로 보고서를 생성하며 가장 효율적이고 최상의 방식으로 분석을 수행하는 방법을 구상했습니다."라고 설명합니다.
해결책: Pirelli 경영진은 JMP 통계적 발견 소프트웨어를 데이터 관리, 액세스, 분석 및 보고를 위한 기업 표준으로 배포하자는 제안을 승인했습니다. 자동화 및 스크립팅 기능과 Python 통합 기능을 통해 지지자들은 회사의 분석 워크플로를 크게 통합한 정교한 사용자 지정 대시보드를 개발할 수 있었습니다. 아웃리치 및 사내 교육을 통해 도메인 전문가가 빠르게 합류했습니다.
결과 : Sorrentino와 함께 분석 역량 개발 노력을 이끈 제조 품질 엔지니어 Massimo Pampurini는 "이제 우리의 워크플로우는 매우 간결해졌습니다."라고 말합니다. "우리는 데이터베이스에서 직접 데이터를 가져오고, 테이블을 생성하고, 쿼리를 수행하고, 데이터를 정리 및 필터링하고, 분석을 수행할 수 있는 일관된 시스템을 가지고 있으며, 이 모든 것이 소프트웨어 내부에 있습니다." 데이터 기반 개선을 통해 회사에 실제 가치를 이전할 수 있는 이 시스템의 잠재력에 대해 Sorrentino는 "매우 강력한 회사 영향입니다. 그 영향은 엄청납니다."라고 덧붙입니다.
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1872년 밀라노에서 설립된 다국적 타이어 제조업체인 Pirelli는 오늘날 글로벌 소비자 시장을 위한 타이어의 선두 생산업체일 뿐만 아니라 그것은 또한 엘리트 모터스포츠의 강국이기도 합니다. 사실 회사의 풍부한 스포츠 역사는 반세기 이상으로 거슬러 올라갑니다. 이 기간 동안 Pirelli는 FIM 세계 슈퍼바이크 챔피언십, 세계 랠리 챔피언십, GT 월드 챌린지, 그리고 물론 글로벌 모터스포츠의 정점과 독점 파트너십을 맺었습니다. , 공식 1.
Pirelli가 FIA 포뮬러 1 월드 챔피언십의 독점 타이어 파트너로서 소개한 실질적인 혁신(회사가 2011년부터 유지해 온 직책)은 성능에 대한 Pirelli의 헌신에 대한 소우주적인 통찰력을 제공합니다. 예를 들어, 2022년 F1 시즌만을 위해 Pirelli가 개발한 5개 화합물 범위의 슬릭 및 습한 날씨용 타이어는 실내 테스트 및 시뮬레이션에 15,000시간 이상, 30개 이상의 프로토타입 개발 및 20,000km 이상의 테스트가 필요했습니다. 그리드의 거의 모든 팀.
성능 및 품질 테스트는 Pirelli 브랜드의 초석이며 R&D에서 상업화 및 대규모 제조에 이르는 철학입니다. 산업 통계의 얼리 어답터인 Pirelli는 부분적으로 IoT 구현을 통해 속도와 효율성을 높이려는 기업의 노력으로 초기에 Industry 4.0 운동을 수용했습니다. 그 이후로 회사는 모든 제품과 시스템에 대한 광범위한 데이터를 수집, 유지 및 활용해 왔습니다. 디지털 기술이 발전함에 따라 이러한 시스템은 이제 점점 더 통합되고 있으며 Pirelli 리더십은 데이터 분석을 활용하기 위한 새로운 솔루션을 발전시키는 변화 에이전트를 자신의 순위에서 끌어올렸습니다.
프로세스 품질 엔지니어 Sara Sorrentino와 제조 품질 엔지니어 Massimo Pampurini가 그러한 옹호자입니다. 밀라노에 있는 Pirelli의 본사에 기반을 두고 반제품 작업을 하는 Sorrentino와 Pampurini는 자동화를 개발하고, 데이터 워크플로를 통합 및 표준화하고, 동료들에게 현대 산업 통계를 교육함으로써 전 세계 Pirelli 사이트에서 분석 기능을 확장하기 위해 힘을 합치고 있습니다.
“요즘 우리의 모든 프로세스는 엄청난 양의 실시간 데이터를 생성합니다. 이 양의 데이터를 적절하게 분석하려면 역량과 도구가 필요합니다.”라고 Sorrentino는 말합니다. “우리는 표준화된 소프트웨어에서 분석을 수행하고 [기업 전체에서] 동일한 방식으로 보고서를 생성하며 가장 효율적이고 최상의 방식으로 분석을 수행하는 방법을 구상합니다. 그리고 우리는 이 지식을 [Pirelli에게] 전 세계적으로 전파하기 위해 가능한 한 많은 노력을 기울이고 있습니다.”
전체 분석 워크플로를 위한 단일 소프트웨어 솔루션
디지털 트랜스포메이션 초기에 Pirelli의 데이터 액세스 및 통합은 Excel에서 순전히 관리되었습니다. 이 도구는 궁극적으로 회사의 요구 사항에 보조를 맞추기에 충분한 용량과 정교함이 부족했습니다. Pirelli가 자체 개발한 전용 데이터 수집 애플리케이션으로 시스템을 전환한 후에도 데이터 가져오기 절차는 여전히 비교적 느리게 진행되었다고 Pampurini는 말합니다. 따라서 데이터 통합 및 분석 요구 사항을 모두 해결할 수 있는 소프트웨어에 데이터베이스를 연결하는 것은 혁신적인 혁신이었습니다.
"우리는 빅 데이터 분석의 힘에 대해 여러 번 들었지만 분석을 성공적으로 구현하려면 올바른 도구가 필요했습니다."라고 Sorrentino는 설명합니다. 이것이 바로 Pirelli가 궁극적으로 JMP 통계 검색 소프트웨어를 분석 워크플로의 표준 도구로 선택한 이유입니다.
“물론 R이나 Minitab과 같이 통계적 관점에서 강력할 수 있는 다른 대안이 있었습니다. 하지만 JMP를 사용하면 스크립팅, 자동 데이터 가져오기, 통합, 보고서 및 저널 생성이 가능합니다. 또한 데이터 평가를 위해 JMP에서 대시보드를 생성할 수 있습니다.”라고 Sorrentino는 말합니다. 그녀는 모든 데이터 워크플로의 여러 단계를 단일 소프트웨어 솔루션으로 통합할 수 있는 통계 기능, 사용자 정의, 사용자 친화성 및 다양한 기능의 통합에 높은 가치를 부여한다고 덧붙였습니다.
Pirelli에서 JMP를 사용하기 시작한 것은 거의 10년 전에 개별 엔지니어가 기본 데이터 관리 및 탐색을 위해 도구를 사용하면서 시작되었습니다. 그러나 몇 년 동안 Pirelli의 데이터 요구 사항이 점점 더 통합된 생산 시스템과 함께 증가함에 따라 Pampurini는 JMP가 단순한 분석 플랫폼보다 훨씬 더 많은 것을 제공할 수 있음을 깨달았습니다.
"JMP의 강력한 기능을 알게 되자 마음가짐이 완전히 바뀌었습니다."라고 그는 회상합니다. “예를 들어 소프트웨어를 데이터베이스에 연결하면 큰 가능성이 열립니다. 이제 우리는 매우 다양한 관점에서 데이터를 볼 수 있습니다. JMP를 통해 더 많은 정보와 가치 있는 정보를 검색할 수 있습니다.” 그는 전통적인 데이터 워크플로우의 모든 단계를 단일 플랫폼으로 통합하여 린 제조의 원칙을 요약한다고 덧붙입니다.
“우리의 워크플로우는 이제 매우 매우 린(lean)합니다. 우리는 데이터베이스에서 직접 데이터를 가져오고, 테이블을 만들고, 쿼리를 수행하고, 데이터를 정리 및 필터링하고, 분석을 수행할 수 있는 일관된 시스템을 가지고 있으며, 이 모든 것이 소프트웨어 내부에 있습니다. 게다가, 우리는 이제 더 높은 초점을 갖게 되었습니다. 이전에는 탐색에서 길을 잃을 수 있었지만 이제는 워크플로우가 우리가 찾고자 하는 것을 향해 움직입니다.”
Sorrentino는 데이터 시각화가 모든 데이터 워크플로우의 중요한 부분이며 그녀와 Pampurini가 동료들에게 배포하고 있는 통계적 모범 사례를 공식화하기 위해 열심히 노력했다고 설명합니다. 다행스럽게도 이것은 JMP가 뛰어난 또 다른 영역이라고 그녀는 말합니다. “플롯을 보면 프로세스가 어떻게 작동하는지 바로 알 수 있습니다. 예를 들어 JMP의 스크리닝 플랫폼을 사용하여 이상값을 탐색할 수 있습니다.”
Pampurini는 "이 첫 번째 탐색 단계는 우리가 올바른 경로로 가고 있는지 여부를 이해하고 그렇지 않은 경우 접근 방식을 변경할 수 있기 때문에 매우 중요합니다."라고 덧붙입니다. “JMP Graph Builder는 탐색에 이상적일 뿐만 아니라 한 번에 많은 변수를 함께 볼 수 있기 때문에 매우 강력한 첫 번째 계층 도구입니다. 다른 소프트웨어에서는 불가능합니다.”
동적이고 자동화된 인터페이스는 시스템에 대한 360도 뷰를 제공합니다.
데이터 통합 프로세스의 자동화와 실시간으로 업데이트되는 대시보드 생성은 Pirelli에서 데이터 활용을 더욱 최적화했습니다. Pampurini는 팀의 기존 Python 데이터 검색 코드를 전송하기 위해 Python과 도구의 통합을 활용하여 데이터 워크플로를 더욱 간소화하기 위해 JMP 스크립트를 배포한 방법을 설명합니다. "Python과 JMP의 통합은 Python에서 이미 구조화한 코드를 통합할 수 있는 옵션이 있기 때문에 정말 흥미롭습니다."라고 그는 덧붙입니다.
대시보드는 이제 기계 성능과 재료의 품질 수준에 대한 실시간 통찰력을 신속하게 제공합니다. 그는 이러한 종류의 분석의 주요 결과는 팀이 개선이 필요한 전략적 영역을 식별하는 데 도움이 되는 장비 성능 및 제품 품질 통찰력이라고 설명합니다. 2차 출력은 R&D 및 처리 부서에 피드백할 수 있는 기업의 여러 부분이 어떻게 기능하고 있는지에 대한 기술 정보입니다.
Pampurini는 "이 정보를 매우 빠르게 수집할 수 있다는 것은 시스템과 개선 기회를 360도로 파악할 수 있다는 것을 의미합니다."라고 말합니다.
Sorrentino는 "실행 계획과 개선이 필요한 부분을 이해하는 것은 품질 관점에서 매우 강력합니다."라고 덧붙입니다. “이러한 분석은 결코 독립적이지 않습니다. 오히려 프로세스를 개선하기 위해 취해야 할 조치를 이해하게 해줍니다. 예를 들어 프로세스의 어떤 지점이 폐기물이나 스크랩에 영향을 미치는지 이해할 수 있습니다.”
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데이터 기반 개선을 통해 회사에 실제 가치를 이전할 수 있는 잠재력은 "매우 강력한 회사 영향입니다. 그 영향은 엄청납니다."라고 그녀는 덧붙입니다.
한 예에서 단일 JMP 스크립트를 사용하면 사용자가 작업의 특정 세그먼트를 볼 수 있습니다. 초기 데이터 정리 단계는 데이터 다운로드 스크립트를 실행하기만 하면 자동으로 수행되며, 두 번째 데이터 정리 단계는 사용자가 선택을 수행할 때 발생합니다. 여기에서 대시보드 버튼을 사용하여 사용자는 타임라인별로 데이터를 분석하거나 다양한 탐색 및 분석 계층으로 더 자세히 드릴다운할 수 있습니다. “이 경우 최종 출력은 분기별, 공장별 등의 기능 지수가 있는 막대 차트입니다. 그리고 다른 테이블을 계산하고 추출한 후 단일 테이블의 모든 정보에 액세스할 수 있는 조인 작업도 있습니다.”라고 Pampurini는 설명합니다.
전사 도메인 전문가 간의 분석 역량 개발
Pirelli의 글로벌 본사는 이제 JMP를 중심으로 표준화되었지만 Pampurini와 Sorrentino는 전 세계 사이트를 JMP로 전환하기 위한 노력을 빠르게 확장하고 있습니다. Sorrentino는 "시작하는 방법에 대한 일반적인 지침을 교육하고 지원하는 것과 마찬가지로 사고 방식을 바꾸는 것이 기본입니다."라고 설명합니다. 결과적으로 두 사람은 기업이 JMP 및 JMP 대시보드 출시에 수반할 단일 모범 사례 및 지침을 개발하는 데 많은 시간을 투자했습니다.
그들이 조직한 내부 아카데미는 회사 우선 순위에 따라 Pirelli 내부 사람들의 의견을 바탕으로 개발된 교육을 제공합니다. 내부 프로젝트가 제안되며, JMP에서 프로젝트를 개발함으로써 이익을 얻을 수 있다고 생각하는 Pirelli 내의 모든 그룹이 참여할 수 있습니다. 예를 들어 많은 직원이 JMP 라이선스를 요청한 브라질과 같은 다른 사이트에서도 교육이 조직되었습니다.
"우리는 사람들이 이 도구를 사용하면 다른 소프트웨어에서 현재 하고 있는 것과 동일한 작업을 더 빠르고 쉽게 수행할 수 있다는 것을 인식시키기 위해 JMP에 대한 지식을 전파하기 위해 노력하고 있습니다."라고 Pampurini는 덧붙입니다. Sorrentino는 "우리는 사람들이 이 소프트웨어로 얼마나 많은 시간을 절약할 수 있는지 인식시켜야 합니다."라고 동의합니다.
