Bonjour, tout le monde. Mon nom est Être Lühn et I suis membre de Mondial Qualité Assurance à BASF. Aujourd'hui à le JMP Découverte Sommet dans Europe 2023 dans Sitges dans Espagne, I vouloir à parler à propos mon sujet, lequel est appelé Ne le faites pas Perdre Ton Temps Plus, Automatique Évaluer, Visualisation et Évaluation de Produit Environnemental. Donc comment à obtenir rapide accéder à ton production sites.
Et ici dans le arrière-plan, nous voir le site Je suis fonctionnement à, lequel est BASF Noir Heide dans Allemagne. Sur ce image et sur ce glisser, toi voir tous le sites de BASF mondial. Donc là sont Association sites, lequel est a combinaison de différent production environnements. Nous avoir R&D centres, production sites, et régional centres. Et pour Europe, I suis situé dans Schwartzheide. Et sur le suivant glisser, I volonté montrer toi a petit peu plus détail où Schwartzheide est situé.
I suis fonctionnement, dans fait, avec différent sites étroitement ensemble, lequel sont Louis l'onction, lequel est le principal partie ou le principal site de notre entreprise avec environ 39 000 employés. Et Schwartzheide est situé à peu près 140 kilomètre sud de Berlin, et nous avoir à propos 2 000 employés.
Aujourd'hui à le JMP Découverte Sommet dans Sitges, lequel est situé a petit peu nord de Tarragone et sud de Barcelone, nous sont ayant le Découverte Sommet. Je explicitement a montré Tarragone ici sur le glisser parce que I avoir aussi travaillé avec eux à faire où nous formuler notre fin -utiliser produit, lequel nous vendre à le marché. Et sur le supérieur droite coin, toi voir a coup d'oeil de Europe côté depuis BASF, et pour le couleur code, s'il te plaît voir le précédent glisser.
I suis fonctionnement dans Schwartzheide, et ici toi peut voir le image de le site comme de aujourd'hui. Donc le usine où I suis fonctionnement à et où I suis fonctionnement pour est dans le orange rectangulaire montré ici sur ce image, et sur le inférieur gauche, ce image spectacles le voir depuis mon ancien bureau. I avait a regarder dehors de le fenêtre et pourrait voir le usine où I était fonctionnement pour. Donc à que temps, I était toujours situé dans a différent bureau. De cours, I vouloir à savoir plus à propos quoi est événement dans le usine, et que est quoi mon parler est à propos de, à avoir accéder à données dans le usine quand tu es pas actuellement fonctionnement là.
Donc le introduction de BASF et moi, I suis a membre dans le entreprise unité, Agricole Solutions, dans le équipe de le Mondial Qualité Assurance. Et I suis a JMP utilisateur depuis à peu près JMP 9, donc il doit être quelque chose 2010. Mon tâche est à assurer production processus et fois de qualité, donc qualité assurance. Aussi, I suis fonctionnement dans qualité gestion et I suis a dehors un adulte peut pour différent ISO normes, et I suis impliqué dans non-conformité gestion et déviation gestion.
Pour le final produit, Je suis responsable pour le libérer, et I aussi avoir à signe chaque COA que nous paquet et que nous paquet à le produit expéditions autour le monde, et sur chaque COA, I avoir à signe. Donc I vouloir à savoir quoi est événement dans le production. Donc depuis a statistique indiquer de voir, I vouloir à savoir si là sont différences dans le production ou dans le production processus et le production environnement. Depuis a pratique indiquer de voir, I besoin à évaluer si ces différences faire vraiment matière. I vouloir à savoir le détails de le production comme rapide comme possible et comme facilement disponible comme possible, et c'est pourquoi I commencé ce sujet a alors que il y a. Mon but est à avoir a approprié racine cause analyse, préventif et correctif actes dans non-conformité gestion.
Le travail commencé à peu près 2020 quand nous tous réalisé que le couronne pandémie était développement. Et comme dans beaucoup entreprises, là était a restrictif accéder à le usine. Donc alors que I était séance à maison, I était demander moi-même comment à obtenir accéder à le données depuis le usine sans être sur site. Donc comment peut I voir quoi ça arrive dans le usine quand Je suis pas vraiment séance dans le usine? Et comment peut I être partie de le production et le production équipes quand Je suis pas disponible autour?
Donc le idée est que I aller numérique à le usine et réaliser quoi ça arrive. Sans le données accéder contrôle V et contrôle Dans, lequel prend tout le monde avis dans notre communauté jours, peut être, ou heures à obtenir a réel évaluation fait. Donc mon idée est venu en haut alors que I était participant sur a séminaire sur le comprimé production processus dans le JMP conférence cours, et mon but était à avoir le le plus élevé degré de automation dans mon données accéder dans secondes.
Ici est quoi il est tous à propos de. Donc ici sur ce image, toi voir a général aperçu de notre plantes. Dans fait, nous avoir trois plantes lequel sont produire parallèle notre produit. Et le très général valeur flux est montré sur le haut de ce graphique. Nous commencer avec brut matériels, nous avoir intermédiaires dans notre processus, et nous aller à le final produit. Donc ce données de le dernier trois processus est disponible via a API REST interface où I peut obtenir le données depuis.
Tous le données est préparé dans un tableau. I avoir le temps, I avoir mon final parcelle, I avoir le CQ données de mon final produit, et pour mon intermédiaires, I avoir différent facteurs et différent réponses disponible. Quoi I signifier avec facteurs et réponses est montré sur le supérieur droite image, lequel I a pris depuis le JMP cours.
Ce travail était commencé avec a collègue depuis moi, Bernd Heinen, OMS aidé moi dehors dans en écrivant le scripts et préparation mon données accéder. Ce est quoi I vouloir à montrer toi maintenant dans JMP. Nous préparé notre scripts dans a très facile chemin. Nous mettre le API REST adresse ici dans notre scénarios. Nous faire quelques scripts instructions. I avait a problème avec le données temps format quand ce tableau était importé dans JMP. I était demander dans le communauté et quelqu'un a donné moi le solution pour mon temps formatage problème. I ajouter quelques spécifications à mon colonnes et I sauvegarder il sur a conduire. I toujours sauvegarder il comme un Exceller déposer comme Bien.
Le données lequel est montré ici est le données pour un de mon plantes. I ouvert ce tableau maintenant. C'est tableau nombre deux. Ici I avoir mon temps de différent processus dans le usine. I avoir le parcelle de mon final produit. I avoir le réponse, le QC données de mon final produit, réponses et facteurs de précédent processus.
Premièrement, Je suis intéressé dans le final produit. I commencé à parcelle le données dans le contrôle graphique de un de mon réponses pour mon final produit. Cependant, il est un X -bar et R -graphique. Le raison pour ce est que depuis mon dernier intermédiaire, cinq beaucoup sont mettre ensemble dans le final réacteur, et donc, le X -bar et R -graphique est créé, et pas le individuel et mobile gamme graphique, lequel I suis intéressé dans. Donc I besoin à faire a petit peu de données préparation travail.
Le résultat de le données préparation travail est montré sur le inférieur partie de le glisser où I avoir le accéder de tous trois plantes parallèle, I peut faire mon données préparation. I utiliser le fonction dans JMP à enchaîner ces données tables et I peut parcelle facilement un aperçu de mon final CQ données dans ce vidéo. I utiliser le Fit Y -par -X plate-forme pour le trois plans, utiliser le colonne commutateur et enregistré a vidéo. Tout est possible dans secondes.
Le idée de mon travail commencé quand I avait a regarder à le comprimé production processus ou le comprimé production processus depuis le JMP conférence. Ici nous avoir ce rouge triangle lequel spectacles nous suspect valeurs dans a production s'orienter. Mon idée était à aussi créer dans mon données tableau a colonne où I ajouter suspect données ou suspect résultats et couleur il dans a binaire format.
I modifié mon continu variable dans a binaire un, comme bien ou mauvais. Pour moi, il est plus facile à discuter ce avec le équipe depuis statistique indiquer de voir et tout le monde dans notre communauté sait ce comme Bien. Là sont plus puissant manières dans commande à obtenir ce données analysé pour régression, pour exemple. Cependant, I choisir ce chemin. I volonté montrer toi quoi I signifier. I préparé ce dans mon diapositives.
I recherché à avoir ces indicateurs, bien ou mauvais, ou suspect ou pas suspect dans mon données tableau, donc ce données tableau est pris depuis le JMP bibliothèque, le comprimé production processus. Et dans le fin, I avait mon données préparé comme ce.
I ajouté a colonne à mon données tableau. Ici, parce que I avait cinq beaucoup de mon intermédiaires, I nécessaire à diviser mon données d'abord et à évaluer seulement le final produit. I ajouté a colonne où I évalué sur mon individuel et mobile gamme graphiques comment est le données distribué? Et ici nous peut voir que mon interne spécification est loin au-dessus de mon données. Cependant, là sont suspect événements dans le production processus.
Et ce données I peut aussi parcelle dans a tableau de bord ici où I couper désactivé au-dessus de le supérieur contrôle limite mon données. Avec ce données préparé, I peut avoir facile discussions avec mon équipe et dire eux, "Regarder, ici, quoi arrivé ici? I juste ajouté temps et dire à peu près autour ce temps, nous avait a suspect événement ici dans notre usine. Quoi arrivé?"
Allons-y aller dos à le JMP tableau ou à le présentation. I créé ce colonne, bien ou mauvais. Et depuis a statistique indiquer de voir, nous savoir que régression est mieux. Le scénario dans commande à évaluer tous ce données à une fois dans 20 secondes de temps est contenant actes comme à diviser le données, faire a résumé, analyser le contrôle limite, résumer mon contrôle limite dans un supplémentaire tableau, introduire ce colonne.
D'abord I a fait il manuellement, mais I maintenant avait a bon scénario à faire il automatiquement. I fusionné mon données, mon résumé dos dans mon d'abord données tableau, lequel I extrait depuis mon API REST interface ici, et c'est fait. Tout était dans secondes, et depuis le JMP équipe, Florian aidé moi à faire ce ici.
Ici est juste le proposition pour moi et pour personnes OMS travail dans le qualité département, comment à discuter ces graphiques avec le équipe. De cours, là sont différent manières comment à analyser données dans JMP. I comme la plupart le Ajuster Y -par -X plate-forme, et I aussi comme le hypothèse essai manières lequel sont montré sur le vidéo ici sur glisser Sept, où I parcelle le trois plantes parallèle à chaque autre et aller à travers tous mon CQ données de intérêt et comparer il.
En outre, I aussi comme le processus performance graphique lequel est disponible dans JMP. Mais un chemin de analyser mon données est aussi que I peut facilement parcelle Pareto parcelles de mon dehors -de -contrôle événements. I avoir le données préparé. Nous aller à le tableau. Nous avoir seulement le valeurs lequel sont pas d'accord ou au-dessus de le contrôle limite choisi. I cliquez sur Pareto Parcelles et I peut discuter ce facilement avec le équipe et dire eux ces deux variables sont la plupart de le temps hors de contrôle. Quoi faire nous faire?
I peut aussi comparer trois plantes à une fois immédiatement. C'est plus ou moins le même, mais I peut avoir a regarder ici et créer réunions et discuter à propos soupçons entre le trois usines. Donc évidemment le usine lequel est coloré rouge, là le moins hors de contrôle événements sont créé. Ce est partie de mon histoire à avoir rapide données disponible ici à à être discuté dans le équipes.
De cours, I savoir que là sont différent options dans JMP, donc nous peut faire régression, nous peut faire prédicteur projections, et le données tableau pour le prédicteur dépistage est aussi montré ici. Dans fait, I avoir mon final données tableau lequel I extrait depuis le REPOS -API interface, et I avoir ce hors de contrôle colonne ajouté à mon précédent données, et I peut faire a prédicteur dépistage et I peut avoir a regarder.
Où sont le facteurs dans le usine lequel influence le résultat dans mon final produit premier ? De cours. D'accord, il est faire le calcul à le moment. De cours, ces genre de choses sont difficile à discuter, et c'est aussi pas partie de mon emploi à discuter ici à propos processus soupçons. Mon sujet est qualité et I vouloir à réduire le nombre de désactivé -spec événements dans le usine. Je suis parler à propos désactivé -spec et pas hors de contrôle plus.
Nous avait a temps... I aller à le droite partie de le glisser. Nous avait a temps dans le usine où nous créé hors spécifications événements. I a fait a partition avec le données et le données dit moi, "Regarder ici, ce est suspect, ci-dessous 12 000 ou 13 000. Ci-dessous ce valeur, il est la plupart probablement que nous créer hors spécifications événements." Ici dans le graphique constructeur, ces événements sont marqué rouge. Évidemment, ce est important. Il est a résumé de produits chimiques que nous mettre sur a filtre unité dans le usine. I volonté montrer toi le vidéo bientôt.
Le deuxième étape est que dans le partition, nous est venu à le conclusion que au-dessus de a certain solvant t dosage, il est la plupart probable ou il est probable que nous produire hors spécifications beaucoup. Là sont deux résultats depuis ce évaluation. Ne le faites pas mettre aussi beaucoup et être prudent avec le solvant t dosage.
Maintenant I vouloir à montrer toi le vidéo. Pendant le ce temps, nous envoyé a collègue à le usine et il a pris vidéos dehors de ce réacteur. Le rouge rectangulaire est en fait plus ou moins le montant de quoi nous mettre ici sur le filtre unité. Le vert rectangulaire est le montant de solvant, lequel est dosé après. Si c'est aussi peu mettre sur le filtre, et aussi beaucoup solvant, évidemment nous créé ici a problème. Après nous discuté ce avec le équipe, il était à propos un -et -un -moitié années il y a, nous a fait pas avoir ces événements plus dans le usine ou dans le usine. Donc pour moi, il était a assez réussi histoire comment nous est venu ici à le conclusion que nous peut être plus prudent dans notre usine à propos notre processus.
Mon primaire résultat de ce d'abord partie de mon parler est que via le scripts et le chemin I importé données à JMP via le API REST interface, il est possible à aiguiser le conscience dans le production avec respect à écarts. De cours, là sont plus puissant régression possibilités dans le outil lequel nous sont en utilisant, mais il est pas mon emploi comme a qualité directeur. Le but est à main sur ici a puissant outil lequel nous peut utiliser dans notre usine et usine pour déviation gestion et racine cause analyse. Mon idée est si quelqu'un est pas vouloir à utiliser notre outil JMP ou veut à utiliser a différent outil, I peut sauvegarder toujours le scripts ou le fichiers comme Exceller tables.
Cependant, seulement le dernier trois processus sont disponible ici, et il est limité parce que ce est a projet lequel était commencé 2017 à préparer tous ce données corrélation et temps entre ces trois processus. Cependant, quoi faire I faire si Je suis intéressé dans précédent processus comme le brut matériel ou mon d'abord intermédiaire? Comment peut I obtenir ce données dans à saut depuis le dehors de le usine?
Donc, I commencé à utiliser et à enquêter le interface et le possibilités à importer données via a connexion entre Python et Azuré. Il commencé tous quand nous avait le fabrication exécution système modifié par le fin de 2020.
Le chemin I essayé à aller était arrêté parce que ce fabrication exécution système était arrêté. I pensée, "Était tout pour rien maintenant?" Non. I trouvé a papier lequel était écrit à propos le synergies depuis JMP et JMP Pro avec Python. Le concept est montré ici sur le gauche côté de le glisser. Dans fait, I avoir a JMP scénario, I avoir a Python partie, et I avoir un option dans ce Azuré où I faire mon données accéder. Tout est aussi possible dans secondes à obtenir le données dehors de le usine. Tous est écrit ici dans le scripts guide, page 786. Ces sont seulement a peu pages. Si questions viens en haut, Emmanuel depuis le JMP équipe aidé moi ici à faire ce.
Voici le concept. Laisser moi se déplacer ce Zoom image. Sur le gauche partie, c'est quoi tout le monde dans le chimique industrie sait. Brut matériels sont livré dans camions. Ils sont stocké dans a réservoir ferme et le production a à utiliser brut matériel, de cours. Et brut matériel est consommé pendant le production processus et nouveau brut matériels sont livré et le chars sont rempli encore. Donc nous avoir a certain niveau et tout est bien.
Il commence et le chemin à enquêter ici et à obtenir le données dans à JMP est nous avoir à regarder en haut notre individuel processus de intérêt. Chaque indiquer de intérêt dans le usine a a certain nombre, et ce nombre besoins à être condamné à une amende. Donc toi peut demander collègues, toi peut demander SÈVE, toi peut demander le automation équipe, toi peut avoir a regarder par toi-même. Toi besoin à trouver a chemin dans ton entreprise OMS peut aide toi.
Quand toi trouvé le nombre, toi avoir à faire le demande dans Azuré. Ce nombre I était parler à propos ici, c'est nommé à nous, c'est le unique IDENTIFIANT. I taper dans ici comment beaucoup jours dos I vouloir à voir le données. I test il dans Azuré. Il crée a tableau et I mettre ce code dans mon JMP scénario et I cliquez sur exécuter. Ce est quoi I montrer toi maintenant. C'est aussi fait dans peu secondes seulement ici.
Ce d'abord partie toi besoin à obtenir depuis collègues ou toi peut regarder en haut dans le Internet. I regardé en haut dans le Internet et ce est pas partie de JMP soutien. Ici toi peut voir que dans secondes I peut avoir a regarder à le remplissage niveau de quelques de notre brut matériel chars ou le réservoir ferme. Ce est le concept que n'importe lequel processus de intérêt peut être importé comme ce dans JMP dans secondes.
I a écrit a manuel ou a journal comment ce peut être fait, et I volonté publier il aussi avec mon travail dans le communauté. Si toi ne le faites pas savoir comment à faire il, c'est écrit ici. Où toi peut trouver il dans le scripts indice, I avoir a papier ici comment toi test ton système. I avoir a peu recommandations pour le aide dans le scripts indice, et aussi I trouvé quelques réponses lequel I mis avant dans le communauté, donc I espoir à avoir aussi retour depuis moi documenté là, et I a montré toi comment à extrait données depuis n'importe où dans le FAB ou dans le usine. Et ce apporte moi à le fin de mon parler.
Le résumé est que produit écarts arriver à tous de nous. Donc ici I montrer toi quelques qualité assurance outils, et via un cliquez, I avoir tous mon nécessaire graphiques et information préparé comme ce à discuter avec le équipe. Mon message est que ne le faites pas être effrayé depuis en utilisant le JSL scripts langue que I était avant. Quand toi commencer, toi apprendre rapide et toi obtenir le emploi fait. Toi peut préparer bien discussions avec ton production équipes et toi peut commencer continu amélioration plans et PDCA, et tout peut être disponible dans a peu secondes.
I aussi avoir quelques idées comment à aller sur ici, et là I besoin le aide depuis toi, donc depuis le collègues depuis lequel sont assister le conférence. Peut être toi peut aide moi automatiser et calendrier mon évaluations. I savoir que ce peut être fait dans JMP En direct dans version 17. Si toi ne le faites pas avoir il, I besoin à utiliser le Windows Planificateur. Pour exemple, I besoin à améliorer a petit peu par création ajouter -ins, et le données nettoyage toujours peut être a petit peu peu plus mieux et amélioré, mais d'accord.
Mon principal but était à faire le membres parler plus à propos suspect événements dans notre usine et hors de contrôle événements, lequel est le inférieur droite partie de le image de le glisser, et moins à propos hors spécifications événements et hors de contrôle événements. Depuis qualité gestion indiquer de voir, I vraiment suis a ventilateur de tortue diagrammes et tortue outils à document ton améliorations.
Ce apporte moi à le fin de mon parler. I espoir toi apprécié il comme Bien comme moi quand I était préparation ce travail, et Je suis regarder avant à ton questions et à voir toi dans Espagne. Remercier toi.
