| Conférencier |
Transcription |
| Shamgar McDowell |
Maya Angelou a dit : « Faites de votre mieux, jusqu'à ce que vous sachiez mieux. Puis, quand vous saurez mieux, faites mieux. » Bonjour, bon après-midi, bonsoir. |
| |
J'espère que vous appréciez le JMP Discovery Summit, que vous apprenez de meilleures façons de faire les choses que vous devez faire. |
| |
Je suis Shamgar McDowell, ingénieur senior en fiabilité et analyse chez GE Gas Power. Je travaille chez GE depuis 15 ans et j'ai travaillé dans les domaines de l'approvisionnement, de la qualité, de la fabrication et de l'ingénierie. |
| |
Aujourd'hui, je vais partager un peu le parcours de notre équipe vers l'automatisation de la modélisation de la fiabilité à l'aide de JMP. |
| |
Votre organisation est peut-être confrontée à un défi similaire à celui que je vais vous décrire. En vous expliquant comment nous abordons ce défi, j'espère que ce moment passé ensemble vous apportera des pistes de réflexion pour améliorer vos flux de travail dans votre propre contexte professionnel. |
| |
Pour situer le contexte, je souhaite consacrer les prochaines diapositives à expliquer brièvement l'activité de GE Gas Power. Tout d'abord, nos produits. |
| |
Nous fabriquons des moteurs de haute technologie, de très grande taille, qui ont une variété d'applications, mais qui sont principalement utilisés dans la production d'électricité. |
| |
Et d’un point de vue technologique, ces machines sont en réalité des prouesses d’ingénierie incroyables avec des températures de cuisson bien supérieures au point de fusion des alliages utilisés dans la section chaude. |
| |
Une seule turbine à gaz peut produire suffisamment d’électricité pour alimenter de manière fiable des centaines de milliers de foyers. |
| |
Et juste pour donner une idée de la taille de ces machines, sur cette image à droite, vous pouvez voir qu'il y a quatre êtres humains adultes, ce qui montre à quel point ces machines sont vraiment grandes. |
| |
J'ai donc dû ajouter ici quelques exemples gratuits de création de graphes JMP. Mais le graphique à bulles et la carte arborescente soulignent vraiment la nature internationale de notre clientèle. |
| |
Nous fournissons une énergie plus propre et accessible dont dépendent les populations du monde entier, y compris les pays en développement qui, historiquement, n’auraient peut-être pas eu accès à l’électricité et aux nombreux changements de vie qui en découlent. |
| |
Au fur et à mesure que j'ai appris à apprécier l'impact que notre travail a sur la vie quotidienne de tant de personnes dans le monde, cela a été à la fois une leçon d'humilité et une aide précieuse pour donner un but à ce que je fais et à ce que le reste de notre équipe fait chaque jour. |
| |
Je fais donc partie de l’équipe d’analyse de fiabilité et d’ingénierie des données. |
| |
Notre équipe est chargée de fournir à notre entreprise des modèles empiriques de risque et de fiabilité qui sont utilisés de différentes manières par les équipes internes. |
| |
Dans ce contexte, nous comptons sur l'analyste de notre équipe pour pouvoir se concentrer sur les tâches d'ingénierie, telles que la compréhension de la physique qui affecte notre |
| |
la qualité des composants et l'applicabilité des données que nous utilisons, ainsi que les compromis dans les approches de modélisation et la meilleure façon d'extraire de la valeur de nos données. |
| |
Ce sont toutes des tâches à valeur ajoutée. |
| |
Notre processus implique également une analyse rigoureuse avec les ingénieurs en chef. La présentation PowerPoint des modèles fait donc partie intégrante de ce processus. |
| |
Auparavant, créer cette présentation impliquait de nombreux copier-coller et divers outils, ce qui était chronophage et plus sujet aux erreurs. Ce n'est donc pas une valeur ajoutée. |
| |
Nous avions donc besoin d'une solution permettant à nos ingénieurs de se concentrer davantage sur les tâches à valeur ajoutée. Elle permettrait également de standardiser davantage le processus, car ces deux éléments sont essentiels. |
| |
Une productivité accrue, une meilleure concentration sur l'essentiel et une standardisation accrue. C'est pourquoi nous utilisons le mantra « Automatiser les tâches ennuyeuses ». |
| |
Je voulais donc vous donner une idée de l'ampleur des ensembles de données que nous avons utilisés. Souvent, le volume de données traitées peut dicter la direction à prendre en termes de solutions. |
| |
Et dans notre cas, il y a quelques variations, mais en règle générale, nous avons affaire à des milliers de turbines à gaz sur le terrain, |
| |
des centaines de composants de voie dans chaque unité, puis il y a des dizaines d'inspections ou de reconditionnements par composant. |
| |
Au total, nous traitons des millions d'enregistrements. Cependant, nos modèles ciblent généralement des configurations spécifiques et sont donc construits sur des ensembles de données plus limités, contenant 10 000 enregistrements ou moins, voire des dizaines de milliers d'enregistrements ou moins. |
| |
L'autre point que je voulais souligner ici est que nos données comportent souvent plus de 100 colonnes. Cette taille de données pose donc des défis, ce qui fait de JMP une solution bien plus adaptée qu'une approche basée sur Excel pour effectuer les mêmes tâches. |
| |
Ainsi, pour la première version de cet outil, GE a travaillé avec un tiers pour la développer en utilisant le langage de script JMP. |
| |
Le nom de cet outil est « Application de modélisation de la fiabilité assistée par ordinateur », ou CARMA, avec un « c ». Et les efforts nécessaires pour en arriver à ce que nous connaissons aujourd'hui sont considérables. |
| |
Ceci en est une illustration. Vous pouvez constater le nombre de scripts et de lignes de code qui témoignent de la portée et de la taille de l'outil tel qu'il est aujourd'hui. Mais il s'est également avéré très utile pour nous. |
| |
Au fil du temps, nous avons constaté la nécessité de continuer à développer et à améliorer CARMA. Pour ce faire, nous avons dû développer et développer des compétences en interne. |
| |
expertise en codage JSL et je supervise le travail des développeurs qui se concentrent sur cet outil et certains outils connexes. |
| |
Le message à ce sujet est que même après avoir créé quelque chose comme CARMA, un investissement continu sera nécessaire pour maintenir et maintenir l'application pertinente et la faire évoluer en fonction de l'évolution des besoins de votre entreprise. |
| |
Mais c'est faisable et les avantages sont bien réels. Un sondage réalisé auprès de nos utilisateurs cet été a d'ailleurs révélé |
| |
un taux de recommandation net de 100 % et une réduction d'au moins 25 % du temps de cycle nécessaire à la mise à jour d'un modèle. C'est donc du temps réel. |
| |
C'est ce qui est sauvegardé. De plus, nous constatons que CARMA a également révélé des problèmes dans notre processus que nous avons pu résoudre et qui, autrement, seraient restés cachés et impossibles à résoudre. |
| |
J'ai une citation assez longue. Je voulais juste transmettre cette mise en garde de Bill Gates sur l'automatisation, car il s'y connaît en développement logiciel. |
| |
La première règle de toute technologie utilisée en entreprise est que l'automatisation appliquée à une automatisation efficace amplifie l'efficacité. La seconde règle est que l'automatisation appliquée à une opération inefficace amplifie l'inefficacité. |
| |
Voilà donc la fin de la citation, mais c'est juste un excellent rappel que l'automatisation n'est pas une solution miracle qui réparera un processus défectueux, nous avons encore besoin de personnes pour le faire aujourd'hui. |
| |
Bon, avant de faire une démonstration de l'outil, je voulais juste vous donner un aperçu général de l'outil et des entrées et sorties de CARMA. |
| |
L'utilisateur doit pointer l'outil vers les fichiers d'entrée. À gauche, vous voyez un fichier de modèles actifs, qui contient essentiellement les modèles déjà approuvés. Nous avons ensuite des données empiriques. |
| |
Et puis dans l'interface utilisateur, l'utilisateur effectue certaines activités de modélisation. |
| |
Et puis les sorties sont des modèles en cours d'exécution, donc des mises à jour de l'acte des modèles dans une présentation PowerPoint. |
| |
Et nous allons également examiner cela. |
| |
En guise de contexte pour les données, j'utiliserai la démo. |
| |
Je voulais juste vous signaler que j'ai commencé avec l'ensemble de données de locomotive. Nous verrons que JMP fournit des exemples de données. Voici donc le cas. |
| |
et cela donne une population. J'ai ensuite ajouté une population supplémentaire de modèles. |
| |
Le message principal que je voulais transmettre ici est que ce que nous allons voir n'est que des données inventées. Elles ne sont pas réelles ; elles ne représentent pas la fonctionnalité. |
| |
ou le comportement de l'une de nos pièces sur le terrain, ou tout cela est artificiel. Gardez cela à l'esprit lorsque nous examinerons les résultats, mais cela devrait néanmoins nous permettre d'analyser l'outil. |
| |
Je vais donc passer à JMP pendant un instant. J'utilise JMP 15.2 pour la démonstration. Cet ensemble de données est simplifié par rapport à ce que nous voyons habituellement. Mais comme je l'ai dit, il devrait exploiter les fonctionnalités principales de CARMA. |
| |
Alors, tout d'abord, je vais simplement aller dans le menu Aide, exemples de données, et vous verrez le |
| |
Menu Fiabilité et Survie ici. Voilà où nous en sommes. L'un des avantages de JMP est qu'il offre de nombreuses disciplines et fonctionnalités différentes, ainsi que des outils spécialisés. Pour ce qui est de la fiabilité, il y a beaucoup de choses ici, ce qui favorise également |
| |
la valeur de l'utilisation de JMP est un foyer pour CARMA. |
| |
Mais je voulais vous montrer l'ensemble de données de la locomotive et juste vous montrer... |
| |
À l'origine, cela vient d'un manuel. |
| |
Et nous en parlons ici, dans le cadre de l'analyse des données de vie appliquée. Il s'agit d'un problème qui demande quel est le risque à 80 000 expositions, et nous allons le modéliser aujourd'hui dans notre ensemble de données. |
| |
Nous l'avons appelé un modèle d'oxydation, mais CARMA nous apportera une réponse. Encore une fois, c'est une réponse très simple, mais je voulais juste vous montrer qu'on peut obtenir la même chose. |
| |
chemin en cliquant |
| |
dans le menu d'analyse. |
| |
Nous passons donc à une analyse de la responsabilité et de la survie, de la répartition de la vie. |
| |
Placez l'heure et le capteur là où ils doivent aller. |
| |
Nous allons utiliser Weibull |
| |
et juste les deux... donc cela crée une adéquation pour ces données. |
| |
J'allais souligner deux paramètres : la version bêta, 2,3, et l'alpha Weibull. Dans notre outil, ce sera Ada, mais 183. |
| |
Ok, nous voyons donc comment faire cela ici. |
| |
Maintenant, il suffit de sauter par-dessus, |
| |
je veux regarder quelques autres fichiers, les fichiers d'entrée donc |
| |
Je vais les remonter. |
| |
Ok, c'est le fichier modèle. |
| |
J'ai mentionné avoir réalisé trois modèles. Voici donc les modèles actifs avec lesquels nous allons comparer les données. |
| |
Vous verrez que l'oxydation est la première, je l'ai mentionné, et ensuite |
| |
Vous en voulez un aussi, qui, en plus des paramètres du modèle, contienne des informations de configuration. Voici deux choses simples. |
| |
(système de combustion, capacité de carburant) Je l'utilise à titre d'exemple, mais il existe bien d'autres colonnes similaires. En résumé, CARMA permet, entre autres, de parcourir et de trouver des données volumineuses avec des configurations très variées. |
| |
Déterminez laquelle de ces lignes d'enregistrements s'applique à votre modèle et effectuez le tri en temps réel, et ce pour tous les modèles nécessaires à l'exécution dans l'ensemble de données. C'est ce que nous allons utiliser pour démontrer cela. |
| |
Excusez-moi. |
| |
Regardez aussi, passez aux données empiriques pendant une minute. |
| |
Et |
| |
juste un point culminant, nous avons un capteur, nous avons des expositions, nous avons |
| |
le |
| |
intervalle auquel nous allons évaluer ces expositions, |
| |
modes, |
| |
et puis ce sont les deux dernières colonnes dont je viens de parler, le système de combustion et la capacité de carburant. |
| |
Ok, alors démarrons CARMA. |
| |
En tant que module complémentaire, je vais donc simplement le lancer. |
| |
Et vous verrez que je l'ai déjà pointé vers l'emplacement |
| |
Je veux utiliser. |
| |
Et |
| |
Dans la présentation d'aujourd'hui, je n'aurai pas le temps de détailler toutes les fonctionnalités disponibles. Cependant, elles peuvent vous aider à analyser vos données, à déterminer la meilleure façon de les modéliser et à effectuer quelques vérifications avant de finaliser vos modèles. |
| |
Pour des raisons de temps, je ne vais pas tout expliquer et le démontrer, mais je voulais juste prendre une minute pour créer les trois modèles dont nous avons parlé et créer une présentation afin que vous puissiez voir cette partie de la fonctionnalité. |
| |
Excusez-moi, mon |
| |
ma gorge devient soudainement sèche alors je dois continuer à boire ; je m'en excuse. |
| |
Nous avons donc une oxydation. |
| |
Nous voyons le nombre d’échecs et de suspensions. |
| |
C'est la même chose que ce que vous verrez dans le texte. |
| |
Ajoutez cela. |
| |
Et faisons défiler vers le bas pendant une seconde. C'est |
| |
premier modèle ajouté |
| |
Oxydation. L'ancien modèle présentait 30 pannes et 50 suspensions. Celui-ci en compte 37 et 59. |
| |
La version bêta est de 2,33, comme nous l'avons vu à l'extérieur, et l'ADA est de 183. |
| |
Et la réponse à la question du manuel, le risque de 80 000 expositions |
| |
Le taux de croissance est d'environ 13,5 % selon le modèle de Weibull. C'est donc une méthode assez générale pour y parvenir. |
| |
Voyons également comment ajouter les deux autres modèles. |
| |
Ok, on a du crack, j'ajoute du creep. |
| |
Et vous verrez ici |
| |
il y a différentes cases présentées qui représentent comme le système de combustion ou la capacité de carburant, où pour ce modèle donné, c'est ce que le fichier LDM demande. |
| |
Mais si je voulais changer cela, je pourrais sélectionner d'autres configurations ici et cela entraînerait une modification de mes lignes pour FNS en ce qui concerne ce qui est inclus ou non. |
| |
Et ensuite je peux créer de nouvelles populations et les segmenter |
| |
par conséquent. |
| |
Ok, nous avons donc ajouté les trois modèles |
| |
et je pense, vous savez, que nous n'allons pas passer plus de temps là-dessus, juste jouer avec les modèles en termes d'options, mais je vais générer un rapport. |
| |
Et j’ai quelques options sur ce que je veux inclure dans le rapport. |
| |
Et j'ai une présentation et cette entrée LDM va être les modèles actifs, pardon, les modèles en cours d'exécution qui |
| |
sortir comme une table. |
| |
Très bien, donc j'ai juste besoin de |
| |
sélectionnez le dossier approprié |
| |
où je veux que ma présentation aille |
| |
Il va falloir une minute pour parcourir et générer ce rapport. Ça prend une minute, certes. Mais je pense que ce que je comparerais, c'est le temps qu'il faudrait normalement pour effectuer la même tâche. |
| |
potentiellement, si vous travailliez en dehors de l'outil. Nous sommes maintenant prêts à finaliser le rapport. |
| |
Sauvegarde-le. |
| |
Et |
| |
Enregistrez le dossier et c'est terminé. Il est là et nous pouvons le consulter. |
| |
L'autre chose que je vais souligner, en arrivant, c'est que j'avais déjà généré ceci |
| |
auparavant, donc je vais juste |
| |
tirer vers le haut |
| |
Le fichier que j'ai déjà généré est consultable. Il s'agit d'un modèle. Il est conçu pour accélérer le processus, mais vous pouvez le personnaliser ultérieurement. Vous pouvez également laisser des espaces réservés et modifier les diapositives après les avoir générées. |
| |
Il ne se limite pas à la modélisation de la distribution de la vie que j'ai évoquée au début. Il effectue un travail de synthèse important, synthétisant les données incluses dans chaque modèle, ce pour quoi JMP est, bien sûr, très performant. |
| |
Il fait un travail de comparaison des modèles, donc vous pouvez |
| |
Effectuer divers tests statistiques. Utiliser JMP. Et encore une fois, JMP excelle dans ce domaine. Cela ajoute donc cette fonctionnalité. |
| |
Nos évaluateurs apprécient particulièrement l'évolution des modèles d'une année à l'autre : plus de données, moins de données. Quel est l'impact sur les paramètres ? Comment vos chiffres de risque évoluent-ils ? |
| |
Bien sûr, vous obtenez beaucoup de données à partir de diagrammes de dispersion et de choses de cette nature. |
| |
Il y a un résumé qui inclut certaines des informations de configuration dont nous avons parlé, ainsi que les paramètres finaux. |
| |
Et il le fait pour chacun des trois modèles, |
| |
ainsi qu'un simple cumul de risques à la fin |
| |
pour pour tous ces |
| |
combiné. |
| |
Donc c'était rapide |
| |
procédure pas à pas. Le |
| |
démo. |
| |
Je pense que nous avons couvert tout ce que je voulais faire. |
| |
J'espère que nous pourrons en discuter davantage lors de la séance de questions-réponses si vous avez d'autres questions. Il est difficile de tout anticiper. |
| |
Mais je voulais juste revenir sur certains avantages. J'en ai déjà parlé, mais nous avons constaté une augmentation de la productivité grâce à CARMA, ce qui est un avantage. |
| |
Bien sûr, la standardisation de notre processus de modélisation est accrue et cela permet également aux membres de l'équipe qui sont plus nouveaux de se concentrer davantage sur le processus et de l'apprendre plutôt que de travailler avec des outils. |
| |
ce qui, au final, les aide à devenir opérationnels plus rapidement. De plus, l'engagement des employés est renforcé grâce à la possibilité pour les ingénieurs d'utiliser |
| |
leur esprit où ils peuvent avoir le plus grand impact. |
| |
Je tenais également à remercier Melissa Seely, Brad Foulkes, Preston Kemp et Waldemar Zero pour leur contribution à cette présentation. Je leur suis profondément reconnaissant pour tout ce qu'ils ont fait pour la soutenir. |
| |
Je tiens à vous remercier pour votre temps. J'ai apprécié partager avec vous notre démarche d'amélioration aujourd'hui. J'espère que nous aurons l'occasion de discuter lors de la séance de questions-réponses, mais dans tous les cas, profitez bien du reste du sommet. |
