Syensqo の Industrial Analytics Academy (IAA) の目的は、データに基づく意思決定の文化を強化し、デジタル変革に対応できるよう Syensqo の従業員のスキルを向上させ、高度な分析の使用を民主化することです。
そのために、JMP を使用した明確な学習パス、スキル セット、認定を備えたセルフサービス分析の枠組みを設定しました。さらに、企業の産業用高度分析の専門家による指導も提供しています。
このアカデミーは 2023 年に初めて導入され、これまでさまざまな事業部門や生産プロセスから非常に肯定的なフィードバックを得ています。IAA は Syensqo のエンジニアリング コミュニティに大きな価値を生み出し、それはすべての Syensqo サイトで再現できます。
皆さん、こんにちは。本日は JM Discovery Summit でこのトピックを発表する機会をいただき、ありがとうございます。本日は、Syensqo Industrial Analytics Academy についてお話します。まずは導入から始めましょう。Industrial Analytics Academy を導入することにした理由は、グループとしてデータ主導の意思決定を強化したいからです。Syensqo のデジタル変革に遅れを取らないように従業員のスキルアップを図り、機械学習や高度な分析手法などの人工知能を Syensqo で民主化したいと考えています。
どのようにこれを実行していく予定ですか? まず、従業員が自分のペースで進歩できるように、セルフサービス分析の枠組みを設定することから始めました。スキル セットを定義した学習パスと、すべての従業員が取得して追跡できる認定も確立しています。また、企業の産業チームの専門家の支援によるコーチングも提供しています。このトレーニングは、すべてのプロセス エンジニア、すべての生産エンジニア、品質エンジニア、責任、IPC、さらには熟練したオペレーターを対象としています。ただし、一般的に、このタイプのトレーニングは、現場の日常業務に分析を取り入れたいと考えている人なら誰でも利用できます。
私たちが使用しているいくつかの方法についてですが、フレームワークの一部として、サービス提供を 3 つのレベルに分けました。これは、黄色の分析証明書、緑の分析証明書、黒の分析証明書があるシックス シグマに少し似ています。これらの証明書の主な違いは、証明書の取得後に候補者が習得するスキルです。それらは同様の方法で教えられます。これについては後で説明します。もう 1 つの主な違いは、取得する認定のレベルが高いほど、時間がかかる傾向があることです。たとえば、多かれ少なかれ、黄色の認定にはおそらく 10 日、緑の認定には 20 日かかると予想しています。
これらは、JMP ツールで JMP に提供している 3 つの主要な認定です。結果の部分に移動すると、一番左に、このプログラムのメイン スポンサーである Star Factory があります。彼らと共同で、Syensqo Industrial Analytics Academy を作成しました。現在、JMP のイエロー認定が 18 件、グリーン認定が 2 件あります。つまり、さまざまな事業部門のさまざまな拠点に、認定を取得し、プロジェクトの 1 つを通じてすでに価値を実証している同僚がいるということです。これについても、後で説明します。
中心人物に焦点を当てると、eラーニングや自己学習の段階があり、候補者が企業の専門家に質問する機会も得られるという構想です。各証明書には、関連するユースケースが含まれています。つまり、それはサイトの実際の問題です。また、質問する機会でもあります。
ユースケースが明確でない場合には、ブレインストーミングをお手伝いしたり、以前に開発されたユースケースでインスピレーションを与えたりすることもできます。その後、各プロジェクトを完了すると、さまざまな要素をすべてキャプチャして、影響や節約、効率性の向上、または開発されたあらゆる種類の改善を説明できるようにします。
そして、私たちのアイデアは、終了セッションも設けて、随時発表し、完了したユースケースをコミュニティに紹介することです。最後に、上位 3 つのユースケースを表彰する式典も計画しています。オレンジ色のボックスには、すでに完了したユースケースの例がいくつか表示されています。
あるビジネスでは、蒸発器の熱伝達係数のルートコスト分析があり、2 人の顧客の違いを判断するのに役立ちました。次に、鉱業の別のビジネスでは、JMP 分析で学んだスキルが新製品のテストに使用されました。また、プロセス制御を強化してダウンタイムを回避できた別のユースケースも見られました。別の複合材ビジネスでは、同僚と協力してダッシュボードを作成し、炭素繊維プロセスのデータ視覚化の効率を高めました。最後に、ホスフィン工場では、JMP イエロー証明書で学んだスキルのおかげで、分析を作成することで生産パフォーマンスが向上しました。
結論に進む前に、ポスターの次の 2 つの部分に移りたいと思います。これは、証明書の 1 つがどのように構成されているかの例です。ここには、黄色の波の詳細なワークフローがあります。これが私たちの構想です。第 0 週ではキックオフが行われ、この証明書の正式な開始が行われ、主な目的と構成方法が示されます。その後、ユース ケースが明確に定義されていない場合に備えて、この証明書を取得したい同僚それぞれがより良いアイデアを得られるよう、インスピレーションのアイデアもいくつか示します。
そして、1 週目が始まると、自己学習と呼んでいる期間があります。その主な目的は、ビデオや演習の形ですでにまとめた資料がたくさんあることを同僚に知らせることです。作業量はおよそ 2 日間と見積もっています。また、1 週目には、企業の専門家の 1 人と 1 対 1 のプロジェクト ディスカッションがあり、同僚が開発したいプロジェクトについてブレインストーミングしたり、同僚がすでに持っているアイデアについて話し合ったりするために 30 分から 60 分を費やします。
自己学習期間はおよそ 4 週間で終了しますが、これは柔軟性があり、同僚の都合に応じて、より早くまたは遅く終了する可能性もあります。また、プロジェクト実装フェーズもあり、自己学習資料がすべて終了した後、1 対 1 のプロジェクト ディスカッションで定義されたプロジェクトで習得したスキルを適用します。
これには 8 営業日かかると見積もっています。これについては言及しませんでしたが、毎週末にはトレーナーとのタッチポイントがあります。トレーナーとは、企業の専門家の 1 人で、質問があれば対応し、プロジェクトや次に何をすべきかについてのポイントがあれば対応するために時間を割いてくれます。サポートが必要な場合には、いつでも連絡できる人がいます。ウェーブのコーチの 1 人が時間を割いてくれるように、これはすでに設計されています。
8 週目の終わりに、すべてが計画通りに進んだ場合、プロジェクトの提出があり、プロジェクトの作業手順を含むファイルを提出するよう依頼されます。ダッシュボードを作成する場合は、それも私たちと共有します。次に、目標は何だったのか、プロジェクトの内容は何だったのか、どのような節約や影響が得られたのか、プロジェクトで一般的に何が行われていたのかを定義する、非常に高レベルのスライドを文書化します。
3 つの認定資格はすべてこのように構成されています。これは黄色の例です。緑も非常に似ていますが、自己学習で習得するスキルとプロジェクトの種類が少し高度です。通常、タイムラインももう少し長くなります。コンテンツについてお知らせするための別のページがあります。Industrial Analytics Academy のコンテンツには、JMP によってすでに作成されたコンテンツから直接取得したコンテンツがいくつかあります。たとえば、STIPS のコンテンツを活用しています。
また、このコンテンツは、長年にわたり作成してきた社内コンテンツ、そしてもちろん、すでに提供している Syensqo ツールで補完しています。もちろん、公開しているもの、Syensqo のデータ セットとユース ケースもあります。たとえば、左下にある MES データ取得です。これは、Industrial Analytics Academy で教えているツールで、プロセス情報にアクセスできるすべての同僚が JMP ツールを使用して直接アクセスできるようにします。
同様に、Predictor Explainer についても、認定資格取得中に教えています。この場合、グリーン認定資格です。自動化学習についてさらに詳しく知りたい同僚は、このツールもすぐに使用できます。これらのツールについてさらに詳しく知りたい場合は、リンクを参照してください。しかし、全体的には、冒頭で述べたとおりです。この既存のコンテンツと当社独自の内部開発コンテンツは、常にすべて Industrial Analytics Academy です。
さて、このポスターを締めくくるには、最初に戻りましょう。Syensqo の Industrial Analytics Academy は、産業界から大きな成功を収めています。今日、私たちはこの目標をすべての産業現場に展開し始めています。私たちはこの作業方法を徐々に展開しています。
認定資格を取得した同僚は全員、すでに独自のユースケース実装を通じて価値を生み出しています。Industrial Analytics Academy では、産業現場が独自の労働力で価値を獲得できるようにしています。つまり、すでに独立しているということです。もちろん、企業からのサポートは受けています。しかし、各ユースケースの開発は自ら行うため、すべての方法論を保持し、分析手法のトレーニングを受けることで、今後このユースケースや類似のユースケースをさらに開発したい場合に独立することができます。
最後に、Industrial Analytics Academy に登録してくれた Syensqo の同僚に感謝したいと思います。また、Analytics Academy のフレームワークを改善できるようにフィードバックを共有してくれた同僚にも感謝します。最後に、この学習の旅を作成した高度な自動化および分析チームに感謝します。以上です。ありがとうございました。
