Au cœur des processus industriels, de plus en plus de données sont collectées et stockées. Ces données reflètent le comportement des processus, et l'identification de leur contenu en temps réel est la clé du succès.
A partir d'une étude de cas basée sur des données météorologiques, toutes les étapes nécessaires pour maximiser l'impact des données industrielles et la prise de décision au plus près du processus sont abordées.
L'utilisation d'une API REST, ou d'un accès à une base de données, pour obtenir des informations en temps réel est donc cruciale. Dans ce cas, la requête HTTP permet de télécharger régulièrement les prévisions météorologiques des sept prochains jours pour Manchester. Ensuite, après la préparation automatique des données à partir de l'analyse JSON pour définir les limites de spécification, des rapports JMP Live sont générés automatiquement. Ces rapports peuvent inclure des visuels interactifs ou des outils de suivi statistique, tels que des cartes de contrôle. Ce suivi SPC respecte un ensemble de contraintes liées à l'espace de conception de l'acceptation météorologique et inclut des alarmes en cas de dérive. Ces alarmes informent par e-mail toutes les personnes concernées de l'existence de dérives afin qu'elles puissent réagir en conséquence. Ainsi, l'ensemble de la chaîne SPC : accès aux données, préparation des données, rapports, mises à jour des cartes de contrôle et communication en direct est entièrement automatisé dans JMP Live.
Bonjour à tous et bienvenue à cette présentation intitulée « Dois-je apporter mon parapluie à Manchester ? Analogie d'une surveillance de processus ». Je m'appelle Florence Kussener. Je suis ingénieure système principale chez JMP et j'ai rejoint JMP en France il y a 12 ans.
L'objectif de ce sujet était de créer une étude de cas reproduisant toutes les étapes du suivi de processus que vous pouvez rencontrer dans votre travail quotidien. De la définition du problème à la collecte des données, en passant par l'analyse, le partage des informations – ce qui est très important et j'y consacrerai du temps – et la mise à jour de toutes ces étapes. L'amélioration est également un aspect important du suivi de processus. J'y consacrerai tout mon temps. C'est le point central de cette session.
Ensuite, je souhaitais disposer de données accessibles et régulièrement mises à jour. Pour ce faire, j'utilise des données météorologiques. La définition et les données d'évaluation dont je dispose pour cette session montrent que lorsqu'on prépare un voyage, il faut tout emporter. La question est : ai-je besoin d'un parapluie, d'un manteau ou autre ? Pour répondre à cette question, il faut consulter la météo.
Nous utilisons désormais une application sur notre téléphone ou notre ordinateur pour consulter les prévisions météorologiques. Voici exactement ce que je vais faire avec JMP : puis-je reproduire toutes ces étapes dans JMP ?
Auparavant, je devais d'abord définir mon espace de conception. Dans le travail quotidien, la meilleure approche pour définir cet espace est généralement d'utiliser un plan d'expérience. Quel que soit le plan d'expérience, vous pouvez disposer de données. Vos données historiques peuvent vous éclairer sur votre espace de conception. Si certaines données ne sont pas suffisamment fiables, vous pouvez combiner vos données historiques et votre plan d'expérience.
Au final, l'important est de trouver où vous pouvez varier vos données pour atteindre la qualité de votre produit. Dans mon cas, c'est un peu différent. J'ai créé les données et ce processus pendant l'été, donc pas de données hivernales. Je ne peux pas créer d'espace de conception pour les données météorologiques. C'est impossible. Je dois explorer différents indicateurs, donc je choisis la température et les précipitations en fonction de ma situation.
J'ai créé un modèle uniforme de remplissage d'espace et j'ai complété les données avec des informations a priori. Vous pouvez voir que j'ai ma température et mes précipitations, et que j'écris mon ressenti entre 1 et 10. Nous voyons une zone d'acceptation, surlignée en vert par mes deux carrés.
Le premier est celui-ci, et c'est celui sur lequel nous allons nous concentrer aujourd'hui : avec des précipitations modérées et une température entre 8 et 30 °C. Évidemment, j'ai vite froid si la température est inférieure à 8 °C. Au-delà de 30 °C, ça peut aller, mais cela dépend des situations, ce n'est pas toujours acceptable.
On voit que dans l'autre zone, il y a plus de précipitations autour de zéro. C'est dû au fait que j'aime le ski et le snowboard, donc je suis très heureux dans cette situation. Mais à Manchester, ce n'est pas le cas. Nous ne sommes pas dans les Alpes. Nous ne ferons ni ski ni snowboard. Je me concentre sur cette zone, donc des précipitations inférieures à 1,5 et des températures entre 8 et 30 °C.
Ensuite, j'ai besoin de données. Généralement, pour les données datées régulièrement, on utilise une base de données. Par exemple, la base de données UDBC utilise la commande « mois ». Mais nous pouvons également utiliser d'autres données. Certaines personnes utilisent Excel ou CSV comme base de données.
Dans mon cas, j'utiliserai une API spécifique. Cette API me permettra de me connecter au site web de Visual Crossing et d'effectuer des extractions à partir de ce site via une requête HTTP.
Jetez un œil au site web pour voir ce qu'il contient… Ça devrait ouvrir mon site web. Je ne comprends pas pourquoi il est si long aujourd'hui. Pour résumer, en attendant son lancement, ce site est très bien car il propose différents paramétrages que je peux y effectuer.
Tout d'abord, vous pouvez choisir la ville que vous recherchez. Pour cette session, nous recherchons Manchester, mais vous pouvez choisir votre ville. Vous pouvez également choisir la période. Souhaitez-vous 15 jours, une plage de dates, des périodes dynamiques, seulement deux jours, les sept derniers jours ? Vous pouvez choisir les sept derniers jours ou les sept prochains jours si vous le souhaitez. Vous pouvez choisir votre période, votre unité de mesure. Je suis français, donc je suis en Celsius, mais vous pouvez changer cela.
Vous pouvez également indiquer ce qui est important pour vous. Souhaitez-vous des informations quotidiennes ou horaires ? Quel est l'indicateur souhaité ? J'ai sélectionné quelques données, mais je n'ai pas tout pris, mais vous pouvez voir l'humidité, les précipitations, la probabilité de précipitations, la présence de neige ou non ? Avez-vous une idée de la température, qui peut être différente de la température réelle ? Vous avez le vent, le rayonnement solaire et toutes leurs descriptions.
Voici le tableau de données. Vous pouvez le trouver dans d'autres formats, et c'est ce qui m'intéresse, car je peux avoir les données au format JSON, par exemple – je pense que c'est ce qui m'intéresse – et je peux déjà avoir un graphique. Mais ce qui m'intéresse, c'est que ce site web crée l'API pour moi. Il s'agit d'une URL liée à tout le paramétrage que j'ai effectué précédemment.
Voici l'URL que je peux utiliser. Pour l'utiliser, vous voyez que dans l'URL, il vous faut le nom de la clé API. Vous devez vous inscrire et créer une clé API. C'est ce que j'ai fait de mon côté. Vous pouvez voir que je génère une clé API. C'est le nom que j'ai saisi. Je spécifie également une variable pour la ville, car mon script est très facile à modifier. Si je veux vérifier ce qui se passe à Paris, je peux très facilement modifier les paramètres.
Vous pouvez voir ici l'URL, un peu plus complexe que celle que nous avions précédemment. Vous voyez que je souhaite les sept prochains jours ; je collecte donc des informations de prévision. Vous pouvez voir le paramètre précis que je recherche. Je n'ai pas tout pris en compte. Je prends uniquement les données sur la température, les précipitations, le vent et le rayonnement solaire.
Je précise que je veux les informations du jour, mais aussi les heures. Vous voyez ici que ma clé API est insérée. Je souhaite finalement obtenir un fichier JSON, car JMP gère plutôt bien ce type de fichier. C'est donc ce que je demande.
J'ai maintenant ma requête HTTP, où je souhaite obtenir les informations du site web. Il ne me reste plus qu'à transmettre le fichier JSON. Ce fichier JSON comporte deux niveaux : l'un est lié aux jours. Pour chaque jour, j'ai l'heure. C'est pourquoi j'ai un deuxième niveau pour le troisième élément. Vous pouvez voir que l'heure est également présente.
À la fin, j'ai mon tableau de données. Vous pouvez voir cette capture d'écran prise en décembre. Vous pouvez voir que j'ai les sept jours de collecte et le jour même, pour être honnête. Vous pouvez voir qu'il s'agit de la collecte du 5 décembre. Vous pouvez voir que j'ai du 5 au 12, soit sept jours. Mais je collecte aussi les informations réelles, donc ce qui s'est passé hier.
Cela me permettra de faire quelques comparaisons à la fin. On peut observer la variation des précipitations, donc quelques valeurs aberrantes concernant les précipitations et la variation des températures. Cette semaine de décembre, la température prévue était comprise entre -2 et -12 degrés.
Pour la partie analyse, j'ai créé différents outils. Vous en connaissez probablement certains. J'ai créé un graphique où j'ai indiqué la température réelle et, en jaune, le remplissage. On constate parfois des valeurs aberrantes par rapport à la température réelle par rapport au remplissage.
J'ai également une carte thermique qui me renseigne sur les changements météorologiques. Vous pouvez constater que les trois premiers jours sont plus froids que les jours suivants, où les températures sont plus élevées. Celle-ci indique la température. J'ai un sélecteur de deux points sur celle-ci, ce qui me permet de la modifier si je souhaite vérifier d'autres éléments. J'ai également l'équivalent sous forme de carte de contrôle.
On constate la même chose. La température sera très basse au début des sept prochains jours et les jours suivants. On constate que j'ai ma limite de température, que j'ai définie comme limite de contrôle, ce qui me permet de vérifier rapidement si je suis hors de cette limite et que des alarmes se déclenchent. Dès que je suis en dessous de huit degrés, une alarme se déclenche, et dès que je suis au-dessus, un peu en dessous de 30 degrés. Ce n'est pas le problème en cette période hivernale. Mais on voit que dans cette partie, tout va bien.
Un autre rapport que j'apprécie particulièrement lors de mes analyses SPC est le rapport d'analyse de processus, qui me permet d'avoir un aperçu global de tous les paramètres. Pour les différents éléments collectés, comme la température, la vitesse du vent, la probabilité de précipitations, la direction du vent, le rayonnement solaire et les précipitations horaires, ce rapport me fournit la stabilité, certaines alarmes et leur fréquence. Dans mon cas, c'est l'alarme numéro un qui est importante.
Nous voyons que nous avons nos CPK et PPK. Nous avons clairement un CPK négatif pour la température. La situation est bonne cette semaine concernant la vitesse du vent, c'est donc agréable. Je n'ai pas précisé la direction du vent à Manchester, car je n'ai aucune idée de l'impact de la météo et de la sensation selon sa direction. Mais dans ce cas, cela peut être utile.
Je pense que, par exemple, dans le sud de la France, selon le vent, la météo peut varier d'une heure ou d'un jour à l'autre. J'ai créé un outil différent pour l'analyse et le suivi des données.
Une fois l'analyse terminée, il est nécessaire de la partager. JMP propose généralement deux méthodes. La première, plus avancée, consiste à utiliser une table de données. Je partage ma table de données avec l'autre personne, avec le script associé, et elle peut ainsi voir ce qui s'est passé.
Vous pouvez également utiliser JSL, ce qui vous permettra d'automatiser davantage votre JSL et de l'exécuter plus facilement. Si ce JSL vous convient, vous pouvez l'intégrer à un module complémentaire. C'est très simple : vous enrichissez votre environnement JMP avec vos propres outils et vous pouvez les partager avec d'autres.
La seule difficulté résiderait, selon moi, dans la difficulté de maintenance. Si je mets à jour mon JSL ou mon module complémentaire, je dois le partager à nouveau avec les autres. JMP est nécessaire pour cela. Parfois, il est nécessaire de partager la carte de contrôle avec des personnes qui ne sont pas chargées de l'analyse. Elles ont simplement besoin d'observer la situation, le taux de défauts et les décisions à prendre en fonction de ce taux.
Dans ce cas, si vous devez partager des données avec des utilisateurs non JMP, il suffit de créer des rapports statiques faciles à partager, mais l'utilisation des fonctionnalités JMP est restreinte. Toute interaction est perdue. Vous disposez d'un rapport statique et de sa gestion. Il est donc nécessaire de trouver une solution pour contourner ce problème.
Dans mon cas, j'utilise des rapports web via JMP Live. Leur principal avantage est leur facilité de partage. Je conserve la flexibilité et l'interactivité de JMP. Je peux les partager avec des utilisateurs JMP, mais aussi avec des non-utilisateurs. Je peux restreindre l'accès à ces rapports. Des mesures de sécurité sont importantes.
L'essentiel est que tout le workflow puisse être validé. Dans ce cas, si votre workflow est validé comme GSL, mais pour une entreprise pharmaceutique, je pense à eux, la validation de toutes les étapes est importante. C'est très pratique d'avoir tout ce workflow validé sur le serveur, et tout sera partagé.
Vous voyez que vous avez le même rapport que moi. Allons voir ce qu'il contient. J'ouvre ma page web. J'ai une sécurité à vérifier. Ai-je le droit de consulter ce rapport ? Mon nom y est déjà enregistré. Je me souviens de moi. Tout ira bien. Vous pouvez voir ici : je suis Florence. Je suis la propriétaire de ce rapport. J'ai un autre rapport ici. On voit la même chose.
Nous pouvons voir quand ce rapport a été mis à jour. Nous sommes le 19 janvier, mais vous pouvez voir que mon rapport a été mis à jour le 15 janvier ; j'y reviendrai plus tard. Vous pouvez le constater, par exemple, si je regarde ce qui se passe. Concernant la température, nous pouvons voir qu'à Manchester, ces données de prévision étaient prévues cette semaine.
Cette semaine était prévue plutôt froide jusqu'à ce week-end, et nous assisterons donc à un changement de température au Royaume-Uni. Nous pouvons observer les précipitations. Les températures sont meilleures, mais nous prévoyons des journées pluvieuses, voire très pluvieuses, le 21. Le rayonnement solaire sera inversé. S'il pleut, il y aura des nuages, donc moins de rayonnement solaire, et nous pouvons observer la vitesse du vent. Donc, oui, le 21 sera pluvieux et venteux.
C'est la première consultation que je peux faire. Nous disposons bien sûr d'un autre rapport, comme le rapport d'analyse de processus, qui peut mettre en évidence ces différents éléments. Vous voyez que j'ai supprimé la direction du vent à la fin de ce rapport, ce qui nous permet de constater que nous sommes plutôt bien avec le vent, mais que la température est très, très basse. Nos Ppk et Cpk sont négatifs, ce qui n'est pas une bonne situation. Dans un processus réel, la situation serait très, très mauvaise.
Si je regarde la carte de contrôle, je constate qu'elle est un peu spécifique. Elle est signalée par un drapeau rouge, également visible ici. Il m'indique qu'il y a un avertissement actif. Qu'est-ce que cela signifie ? Cela signifie que les avertissements que j'ai activés dans mon environnement JMP apparaissent également. Je vois que, oui, j'ai des avertissements. Il ne me reste que quelques heures où il fera plus de huit degrés selon toutes les prévisions de la semaine.
J'ai quelques avertissements, mais pas seulement concernant la température. On voit qu'il nous faut un parapluie ce week-end, car des précipitations sont prévues. On voit qu'il n'y a pas de rayonnement solaire ce week-end, et on voit qu'il y a du vent.
Je dirais la partie analytique de ma carte thermique, la précédente, mais ici, avec plus d'analyses, avec ma carte de contrôle. Je vois que, encore une fois, j'y ai mes avertissements. Si je consulte ce résumé, je peux voir la proportion d'avertissements dans chaque carte de contrôle. Ici, je constate que j'ai un nombre très élevé d'avertissements : 94 % de mes points sont hors de ma limite de contrôle, donc la situation est mauvaise, comme je l'ai dit. Pour les précipitations, je n'en vois que 3, soit 6. Pour la vitesse du vent, j'en ai 10 %.
Dans cet exemple, j'ai activé uniquement le test 1, car c'est le seul qui soit pertinent. Vous pouvez utiliser l'autre option : ai-je des augmentations ou des diminutions ? Dans mon cas, si j'utilise les deux options, j'aurai un avertissement quotidien, mais cela n'a aucun sens. Par exemple, la température change au cours de la journée, donc je ne les ai pas activées, mais vous pouvez activer l'avertissement de votre choix.
Ce [inaudible 00:20:45] est collaboratif. Cela signifie que si vous avez une situation spécifique dans votre carte de contrôle ou dans le rapport et que vous souhaitez faire des commentaires, vous pouvez écouter, décrire votre observation et également taguer un autre utilisateur pour qu'il intervienne.
Tous les commentaires sont stockés ici. Vous pouvez les ouvrir dans JMP. Les utilisateurs de JMP qui ont besoin d'effectuer des travaux plus avancés, comme une analyse des causes profondes, peuvent les ouvrir dans JMP. L'ensemble de données sera téléchargé dans JMP, ce qui vous permettra d'explorer les données. Si ce rapport vous intéresse, vous pouvez le marquer d'un signet. J'ai ici un ensemble de rapports de signets : le rapport d'un collègue ou d'un utilisateur est très intéressant et je l'ajoute à mes favoris. Vous pouvez le partager.
Ce que je voulais vous montrer, plus précisément concernant le tableau de contrôle, c'est que vous pouvez créer des abonnements. J'y reviendrai, mais créer un tableau de contrôle par abonnement signifie que vous serez informé en cas d'alerte et recevrez un e-mail. Nous verrons cela plus tard.
Voici mes quatre rapports que je peux partager avec qui le souhaite. Revenons à ma diapositive. Vous avez vu que ce rapport favorise le partage et la collaboration au sein de l'organisation. Mais un point très intéressant est la possibilité d'automatiser la publication. Je viens de vous dire que vous pouvez vous abonner au rapport. Laissez-moi vous montrer comment cela s'est produit.
Comme je suis propriétaire du rapport, vous pouvez constater qu'à chaque mise à jour, je reçois ce type d'e-mail. Cela m'indique que les données ont été actualisées avec succès. C'est simplement parce que je suis propriétaire du rapport ; tout le monde ne le reçoit pas.
Concernant l'avertissement de la carte de contrôle, les personnes abonnées au rapport le recevront. Lundi, après actualisation des données, je reçois un rapport m'indiquant un avertissement de la carte de contrôle. J'ai exactement les mêmes informations que dans mon rapport. Je constate un taux d'avertissement de 94 %, comme précédemment, et je peux voir quand l'avertissement arrive.
Je sais que cela va arriver maintenant. Nous traversons une période très froide, alors c'est maintenant. Si je regarde, par exemple, l'autre, on peut voir les précipitations ; ils m'envoient le rapport. Le 15, ils m'ont dit qu'il y aurait des précipitations, mais dans quelques jours.
Cela peut vous éclairer : s'agit-il d'une crise que j'ai déjà traitée ou d'un nouveau phénomène qui apparaît dans ma carte de contrôle ? Si je clique sur le lien, j'accède directement à la page web. Ce n'est pas moi qui vais ouvrir la carte de contrôle et vérifier si quelque chose se passe. C'est la carte de contrôle qui s'affiche et me dit : « Oh, il se passe quelque chose. » Si rien ne se passe, je n'ai certainement pas besoin de m'y attarder.
Comment ça marche ? En fait, si j'y retourne, c'est ouvert directement sur la carte de contrôle. J'y retourne et je vois que j'ai un fichier différent lié à mon… J'ai mon rapport différent et aussi l'ensemble de données. Cet ensemble de données, vous pouvez voir que j'ai un historique. Cet historique est là. Vous pouvez voir mon historique : début décembre, je collectais des informations quotidiennement. Vous pouvez voir qu'il a été mis à jour quotidiennement.
J'ai décidé de changer de méthode et d'installer un planificateur hebdomadaire. Vous pouvez constater que j'ai désormais une extraction de données hebdomadaire. Pourquoi ? Parce que j'ai réalisé que le site web me donne accès à un certain nombre de données. Pour l'instant, je suis en train de payer à ce moment-là, donc je ne voulais pas le faire. J'ai décidé d'installer une mise à jour hebdomadaire des données, sachant que je ne vais pas à Manchester avant mars, donc je n'ai pas besoin d'être informé quotidiennement par e-mail.
Comment j'ai fait ? Ici, dans les paramètres, vous pouvez voir que j'ai indiqué que je souhaite recevoir l'e-mail tous les lundis à 22h00, soit 22h00 (heure du Royaume-Uni). Dans mon fuseau horaire, il est 23h00. C'est pourquoi j'ai un e-mail à 23h00. Je vois que je peux répéter cela. Si je ne veux pas recevoir l'e-mail tous les jours, mais avec une fréquence plus en temps réel, je peux faire quelques ajustements. Je peux même le faire cinq minutes si je veux, ou toutes les heures, ou toutes les 12 heures. C'est comme vous voulez. Je l'ai simplement indiqué.
Vous pouvez indiquer que vous souhaitez un horaire toutes les heures, mais uniquement pendant les heures ouvrables, afin d'éviter d'avoir des informations la nuit, par exemple, et définir une date d'expiration. Vous pouvez utiliser plusieurs planificateurs. Par exemple, un planificateur hebdomadaire et un planificateur horaire. Vous pouvez également définir un mappage pour le week-end, les vacances ou le travail quotidien.
Sur le côté gauche, vous trouverez un script. Ce script gère tous les accès et la préparation des données que j'ai effectués. Vous pouvez voir que j'ai accès à mes clés API, la ville, la limite de spécification que j'ai définie et l'URL. Vous pouvez également voir le même code que celui présenté dans ma diapositive précédente, avec toute la préparation des données, y compris la limite de spécification de ma propriété.
Mon ensemble de données et ma table de données sont prêts. À la fin, je dois indiquer à JMP quelle table de données utiliser. Comme j'ai plusieurs tables de données différentes, il faut finaliser en rappelant la table de données actuelle. C'est mon clip d'actualisation qui est utilisé pour la mise à jour. Vous pouvez y placer le script source ; il peut être différent ou non. Vous pouvez y placer le script source. Les informations d'identification attribuées sont plus importantes lorsque vous êtes connecté à une base de données réelle ; vous devrez peut-être attribuer des informations d'identification à certaines personnes.
Vous pouvez visualiser les données ici, ce qui ouvrira une grille. Je voulais vous montrer comment actualiser les données. Le script d'actualisation est alors en cours d'exécution. Si je retourne à ma table de données, les différents rapports sont régénérés. Je peux maintenant retourner à mon générateur de cartes de contrôle, par exemple, et je peux voir que j'ai désormais accès aux informations disponibles jusqu'au jour suivant.
Ce qui se passe dans ma boîte mail, c'est que je reçois actuellement un e-mail m'informant que mes données ont été actualisées. L'autre e-mail m'informe d'un avertissement concernant la carte de contrôle, et vous voyez que le taux d'avertissement est plus faible. Nous sommes maintenant le 19 à 11h38, et j'ai moins d'avertissements, et oui, la température semble être légèrement plus élevée. C'est très pratique d'avoir cette automatisation via JMP Live pour prendre une décision rapidement et au plus près d'une décision en temps réel, en fonction de l'évolution des données.
Dernier point que je voulais aborder avant de conclure l'amélioration. Lors du suivi des processus, même si vous définissez très bien votre espace de conception, vous pouvez rencontrer des crises ou des situations différentes. En cas de crise, vous êtes en mode pompier, mais vous êtes peut-être en phase d'amélioration continue des processus.
Il peut y avoir un changement, par exemple un équipement ou une matière première. Il faut réaliser une analyse et un plan d'expérience pour vérifier que tout est en ordre. De nouvelles contraintes peuvent survenir. Par exemple, de nombreuses entreprises sont désormais soumises à des contraintes écologiques concernant l'oxygène et le carbone présents dans le processus de fabrication.
Dans certaines situations, il peut être nécessaire de définir l'indicateur critique, car la collecte de données a un coût. Il arrive que des données soient fortement corrélées ou que la collecte de données ne soit pas si importante. Il peut également être nécessaire de définir l'indicateur critique. Dans mon cas, comme je dispose de données de prédiction, la situation est un peu différente. Je ne peux pas effectuer d'analyse des causes profondes, mais n'oubliez pas que le coût d'acquisition des données est élevé si l'acquisition est trop importante.
J'ai commencé à me demander : est-il vraiment nécessaire de collecter des données quotidiennement ou une fois par semaine est-elle suffisante ? Quelle est la qualité de la prédiction ? Je collecte les données et je vérifie ce qui se passe, quelle est la différence entre les données réelles, la réalité et la prédiction.
Ici, plus la couleur est claire, plus la prévision est proche du jour. Dans ce cas, je n'ai pas pu tirer beaucoup de conclusions. J'ai donc simplement créé une variation de distance par jour de prévision. On voit donc que c'est mon objectif. Si je regarde le premier jour, quelle sera la prévision pour aujourd'hui, je suis ici avec ce rouge intense, je dirais. On voit qu'à mesure que la prévision s'allonge, la luminosité augmente et la distance augmente. Il semble que, oui, on puisse faire un effort sur le jour, mais pas trop, sinon, il y aura une grande différence de température.
Ici, je collecte des données sur un mois entier. J'observe que, dès que j'ai les informations sur la température du jour, je me concentre sur la température. Je constate que ma médiane est inférieure à 1, et c'est le cas jusqu'à aujourd'hui. Ensuite, je constate que la moyenne augmente progressivement jusqu'à 2 sur six jours.
Mais ce qui compte pour moi, c'est mon ressenti. La moyenne est une chose, mais je voulais me concentrer sur le maximum de différence. Si je regarde le maximum de différence, on voit que le jour, un jour avant ou deux jours avant, est à peu près équivalent, et après, on a un pas. Vous voyez ici, c'est le maximum. C'est clairement équivalent, mais après, on a vraiment un pas. Il semble que les trois premiers jours, je puisse prendre une mesure tous les trois jours.
En y regardant de plus près, on constate une aberration sur les trois premiers jours. Si j'observe ces trois premiers jours, on constate qu'un jour est différent, mais qu'il est aberrant pour les deux premiers jours. Chaque jour correspond au 25 novembre. J'ai collecté tous les mois de novembre, donc le 30 novembre. On constate ensuite une autre différence : le 21 novembre.
Si je regarde le 25 novembre, on constate clairement que la réalité est bien différente de ce qui était prévu, beaucoup plus froide. Si je regarde les données pour tous les mois, on constate – il ne s'agit donc que des mesures réelles – que le 25, il y a effectivement eu un changement de température très important. Il arrive même que cela se produise dans l'actualité. On voit que le premier système météorologique a eu lieu pour une grande partie du Royaume-Uni et que les températures sont descendues en dessous de zéro. Si vous regardez bien, c'est le 25 novembre. Il semble qu'il y ait eu un changement très important qui n'était pas prévu.
Finalement, pour être sûr de ne pas commettre d'erreur concernant cette valeur aberrante, je la supprime. En la supprimant, je constate une différence entre les prévisions d'aujourd'hui et de demain, qui sont assez proches, mais pour un jour de plus, la différence commence à se faire sentir.
J'ai décidé de conserver une collecte tous les deux jours, donc un jour sur deux. On constate que si je fais un test de 2 000 £, la moyenne ne semble pas différente selon que je collecte tous les jours ou tous les deux jours. Au final, c'est quelque chose que nous pouvons modifier. Je vous ai montré précédemment la page web où je peux indiquer : « OK, je souhaite collecter les informations tous les deux jours et non tous les jours. » Pour l'instant, c'est hebdomadaire, mais vous pouvez effectuer ce changement très facilement.
Pour conclure avec cet exemple météo, j'ai pu reproduire toutes les étapes du suivi du processus, de la définition de l'espace de conception à la mise à jour. Toutes ces étapes ont été mises à jour. Une fois la définition terminée, je procède à la mise à jour avec la collecte, l'analyse et le partage des données, automatisés quotidiennement.
En général, lorsque nous améliorons une solution, nous travaillons à la définition de l'espace de conception. Dans mon cas, j'utilise une approche d'amélioration pour explorer les données et déterminer la connexion la plus appropriée à la base de données.
J'espère que vous avez constaté un lien avec votre travail quotidien sur votre site de production et le contrôle de vos processus. Si vous avez des questions, je serai ravi d'y répondre. Bonne journée.
