Syensqo의 산업 분석 아카데미(IAA)의 목표는 데이터 중심 의사 결정 문화를 강화하고, 디지털 혁신에 발맞추기 위해 Syensqo 직원의 기술을 향상시키고, 고급 분석 사용을 민주화하는 것입니다.
이를 위해 우리는 JMP를 사용하여 명확한 학습 경로, 기술 세트 및 인증을 갖춘 셀프 서비스 분석을 위한 프레임을 설정했습니다. 또한 기업 산업 고급 분석 전문가의 코칭을 제공합니다.
대상 모집단은 프로세스 및 생산 엔지니어, APC 엔지니어, 품질 엔지니어, 신뢰성 엔지니어, 운영자 등 산업 현장의 동료입니다.
이 아카데미는 2023년에 처음 도입되었으며 지금까지 다양한 사업부와 생산 공정에서 매우 긍정적인 피드백을 받았습니다. IAA는 Syensqo의 엔지니어링 커뮤니티에 상당한 가치를 창출했으며, 이는 모든 Syensqo 사이트에서 복제될 수 있습니다.
안녕하세요 여러분. 오늘 JM Discovery Summit에서 이 주제를 발표할 수 있는 기회를 주셔서 감사합니다. 오늘은 Syensqo 산업 분석 아카데미에 대해 이야기해 보겠습니다. 소개부터 시작해 보겠습니다. 산업 분석 아카데미를 소개하기로 한 이유는 무엇일까요? 우리는 그룹으로서 데이터 중심 의사 결정을 강화하고 싶기 때문입니다. 우리는 Syensqo 디지털 혁신에 발맞추기 위해 직원의 기술을 향상시키고 싶으며, Syensqo에서 머신 러닝과 고급 분석 방법과 같은 인공 지능 사용을 민주화하고 싶습니다.
어떻게 이를 수행할 계획인가요? 우리는 사람들이 자신의 속도에 맞춰 발전할 수 있도록 셀프 서비스 분석을 위한 프레임을 설정하는 것으로 시작했습니다. 우리는 정의된 기술 세트와 모든 동료가 취득하고 추적할 수 있는 인증까지 갖춘 학습 경로를 구축하고 있습니다. 또한 기업 산업 팀의 전문가의 도움을 받아 코칭을 제공합니다. 이 교육은 모든 프로세스 엔지니어, 모든 생산 엔지니어, 품질 엔지니어, 책임, IPC, 심지어 일부 숙련된 운영자를 대상으로 합니다. 그러나 일반적으로 이러한 유형의 교육은 작업장의 일상 업무에 일부 분석을 포함하려는 모든 사람이 이용할 수 있습니다.
우리가 사용하는 몇 가지 방법에 관해서. 프레임워크의 일부로, 우리는 서비스 제공을 세 가지 수준으로 나누었습니다. 노란색 분석 인증서, 녹색 분석 인증서, 검은색 분석 인증서가 있는 Six Sigma와 약간 비슷합니다. 이러한 인증서의 주요 차이점은 후보자가 인증서를 완료한 후 배우는 기술입니다. 유사한 방식으로 교육합니다. 조금 후에 설명하겠습니다. 또 다른 주요 차이점은 획득하는 인증 수준이 높을수록 더 오래 지속되는 경향이 있다는 것입니다. 예를 들어, 노란색 인증은 약 10일, 녹색은 20일이 걸릴 것으로 예상합니다.
이것들은 JMP 도구와 함께 JMP에서 제공하는 세 가지 주요 인증입니다. 결과 부분으로 이동하면 맨 왼쪽에 이 프로그램의 주요 스폰서인 Star Factory가 있습니다. 우리는 그들과 함께 Syensqo 산업 분석 아카데미를 만들었습니다. 오늘날 우리는 이미 JMP에서 노란색 인증서 18개와 녹색 인증서 2개를 받았습니다. 즉, 우리는 이미 인증을 받았고 프로젝트 중 하나를 통해 이미 가치를 입증한 다른 사업부의 다른 사이트에 있는 동료가 있다는 것을 의미합니다. 나중에 이에 대해서도 설명하겠습니다.
우리가 중심 인물에 초점을 맞출 때, 이것이 우리가 상상하는 바입니다. 후보자들이 기업 전문가 중 한 명에게 질문할 기회도 갖는 e러닝 또는 자기 학습 단계가 있을 것입니다. 각 인증서에는 후보자들에게 관련된 사용 사례가 포함되어 있으므로 사이트에 대한 실제 문제입니다. 또한 후보자들은 질문할 기회입니다.
사용 사례가 명확하지 않은 경우, 우리는 또한 그들이 브레인스토밍을 하도록 도울 수 있으며, 이전에 개발된 사용 사례로 그들에게 영감을 줄 수도 있습니다. 그런 다음 각 프로젝트를 완료할 때, 우리는 모든 다른 요소를 포착하여 영향이나 절감, 효율성 개선 또는 개발된 모든 유형의 개선 사항을 설명할 수 있습니다.
그런 다음 우리의 아이디어는 때때로 발표하고 커뮤니티에서 완료된 사용 사례에 영감을 줄 수 있도록 마무리 세션도 갖는 것입니다. 마지막으로, 우리는 상위 3개 사용 사례에 대한 시상식을 갖는 행사를 가질 계획입니다. 주황색 상자에서 이미 완료된 사용 사례의 몇 가지 예를 볼 수 있습니다.
한 사업에서는 증발기의 열전달 계수에 대한 루트 비용 분석이 있었고, 이는 두 고객 간의 차이를 결정하는 데 도움이 되었습니다. 그런 다음 광산 산업의 다른 사업인 JMP 분석에서는 배운 기술을 사용하여 신제품을 테스트했습니다. 또한 프로세스 제어를 높이고 가동 중단을 피할 수 있는 또 다른 사용 사례도 보았습니다. 또 다른 복합 사업에서는 동료와 함께 대시보드를 만들어 탄소 섬유 프로세스에서 데이터 시각화의 효율성을 높였습니다. 마지막으로 포스핀 공장에서는 JMP 옐로우 인증서로 배운 기술 덕분에 분석을 만들어 생산 성과를 높였습니다.
결론을 내리기 전에 포스터의 나머지 두 부분으로 넘어가고 싶습니다. 이것은 인증서 중 하나가 어떻게 구성되는지에 대한 예입니다. 여기에 노란색 웨이브 세부 워크플로가 있습니다. 이것이 우리가 상상하는 것입니다. 0주차에 시작이 있어서 이 인증서의 공식적인 시작이 있고, 여기서 우리는 주요 목표가 무엇이고, 어떻게 구성될 것인지를 제시합니다. 그런 다음 사용 사례가 잘 정의되지 않은 경우, 이 인증서를 취득하고자 하는 각 동료에게 더 나은 아이디어를 제공하기 위한 몇 가지 영감 아이디어도 제시합니다.
그런 다음 1주차를 시작하면서 자기 학습이라고 부르는 기간이 있는데, 이 기간의 주요 목표는 동료들에게 비디오와 연습 형태로 이미 많은 자료를 모아 놓았다는 것을 알리는 것이고, 대략 2일 분량의 작업량을 예상합니다. 또한 1주차에는 기업 전문가 중 한 명과 일대일 프로젝트 토론이 있는데, 30분에서 60분 동안 동료가 개발하고 싶어 하는 프로젝트에 대해 브레인스토밍을 하거나 동료가 이미 가지고 있는 아이디어에 대해 토론합니다.
자기 학습 기간은 대략 4주 안에 끝나지만, 이는 유연하기 때문에 물론 동료의 가용성에 따라 더 일찍 또는 더 늦게 끝날 수 있습니다. 또한 모든 자기 학습 자료가 완료된 후 프로젝트에서 배운 기술을 적용하는 프로젝트 구현 단계가 있습니다. 이는 1:1 프로젝트 토론에서 정의되었습니다.
이에 대한 우리의 추정은 8일의 작업일입니다. 저는 이것을 언급하지 않았지만, 매주 말에 트레이너와의 접점이 있습니다. 즉, 질문이 있는 경우 답변을 하거나 프로젝트에 대한 요점이나 다음에 무엇을 해야 할지에 대한 질문이 있는 경우 답변을 하기 위해 시간을 할애하는 기업 전문가 중 한 명이 있습니다. 지원이 필요한 경우 연락할 사람이 항상 있습니다. 이것은 이미 의도적으로 웨이브 코치 중 한 명에게서 약간의 시간을 사용할 수 있도록 되어 있습니다.
8주차 말에 모든 것이 계획대로 진행된다면 프로젝트 제출이 있는데, 여기서 우리는 그들에게 프로젝트의 작업 단계가 포함된 파일을 제출해 달라고 요청합니다. 그들이 대시보드를 생성하는 경우, 그들은 또한 그것을 우리와 공유합니다. 그런 다음 슬라이드로 매우 높은 수준의 문서를 작성하여 목표가 무엇이었는지, 프로젝트가 무엇에 관한 것인지, 어떤 유형의 절감이나 영향을 얻었는지, 그리고 프로젝트에서 일반적으로 무엇을 했는지 정의합니다.
세 가지 인증서가 모두 이렇게 구성되어 있습니다. 이것은 노란색의 예일 뿐입니다. 녹색은 매우 유사하지만 자기 학습에서 배운 기술과 프로젝트 유형이 조금 더 발전되어 있습니다. 일반적으로 타임라인도 조금 더 길어집니다. 콘텐츠에 대해 알려드리기 위해 다른 페이지를 하나 더 만들었습니다. Industrial Analytics Academy 콘텐츠에는 JMP에서 이미 만든 콘텐츠에서 직접 가져온 콘텐츠가 있습니다. 예를 들어 STIPS의 콘텐츠를 활용합니다.
또한 우리는 수년에 걸쳐 생성한 내부 콘텐츠와 물론 이미 보유하고 있는 Syensqo 도구로 이 콘텐츠를 보완합니다. 그중 일부는 공개적으로 공개한 것인데, Syensqo의 데이터 세트와 사용 사례도 있습니다. 예를 들어, 왼쪽 하단에 보이는 MES 데이터 검색입니다. 이 도구는 산업 분석 아카데미에서 가르치는 도구로, 프로세스 정보에 액세스할 수 있는 모든 동료가 JMP 도구로 직접 액세스할 수 있도록 합니다.
마찬가지로 Predictor Explainer의 경우 인증서 과정에서 이를 가르칩니다. 이 경우 녹색 인증서입니다. 자동화 학습에 대해 더 알고 싶어하는 모든 동료도 이 도구를 쉽게 사용할 수 있습니다. 이러한 도구에 대해 더 알고 싶은 경우 링크가 있습니다. 하지만 전 세계적으로 이것은 제가 처음에 말한 것입니다. 이 기존 콘텐츠와 자체적으로 개발한 콘텐츠, 이것은 항상 모든 Industrial Analytics Academy입니다.
이제 이 포스터를 마무리하기 위해 처음으로 돌아가 보겠습니다. 돌아가서. Syensqo 산업 분석 아카데미는 산업 커뮤니티에서 큰 성공을 거두었습니다. 오늘, 우리는 모든 산업 현장에서 이 목표를 달성하기 시작했습니다. 우리는 이러한 작업 방식을 천천히 전개하고 있습니다.
인증서를 완료한 모든 동료들은 이미 자체 사용 사례 구현을 통해 가치를 창출하고 있습니다. 산업 분석 아카데미는 산업 현장에서 자체 인력으로 가치를 포착할 수 있도록 허용하여 이미 독립적이 되고 있습니다. 물론 기업의 지원을 받습니다. 하지만 각 사용 사례를 개발하기 위해 스스로를 사용하기 때문에 모든 방법론을 유지할 수 있으며 분석 방법에 대한 교육을 받아 이 사용 사례나 유사한 사용 사례를 더 많이 개발하려는 경우 독립적이 될 수 있습니다.
마지막으로, Industrial Analytics Academy에 등록한 Syensqo 동료들에게 감사드리고 싶습니다. 또한 Analytics Academy의 프레임워크를 개선할 수 있도록 피드백을 공유해 주신 동료들에게도 감사드립니다. 마지막으로, 이 학습 여정을 만들어 주신 고급 자동화 및 분석 팀에게 감사드립니다. 그게 다입니다. 감사합니다.
