急速に進化する今日の産業界において、データ分析を活用する能力は、オペレーションの卓越性と情報に基づいた意思決定を実現するために不可欠です。私たちの目標は、生産スタッフに堅牢なデータ分析スキルを育成し、データの潜在能力を最大限に活用し、データドリブンな意思決定プロセスを強化することです。この取り組みは、当社のデータ分析およびAI戦略のスケール要因となり、従業員がデータリテラシーを身に付けるだけでなく、工場の自動化を推進する先進技術と効果的に連携できる能力を身に付けることを可能にします。
このトレーニングプログラムは、プロセスマネージャー、資産管理者、そして組織内のその他の主要な関係者向けにカスタマイズされています。自習学習、OJT、そして教室での指導を含む包括的な提供形式を採用し、多様な学習スタイルと業務ニーズに対応します。
参加者は、インタラクティブなポイントアンドクリックツールを活用し、ダッシュボードを用いた入力要因の変動性評価、Seeqなどのトレンド分析ツールを用いた工場レベルでのプロセスデータの探索的分析とトレンド分析、JMPを用いた統計分析と高度なモデリングといった実用的なアプリケーションに焦点を当てます。データリテラシーの文化を醸成し、生産スタッフに不可欠な分析スキルを身につけさせることで、業務効率の向上と組織全体での情報に基づいた意思決定の促進を目指します。
皆さん、こんにちは。BASFアントワープのデータ分析チームに所属するDavid Autriqueです。本日は、化学品製造工場におけるデータドリブンな意思決定を強化するために、JMPをどのように活用しているかについてお話しします。ぜひ、詳しくご覧ください。
さて、詳細に入る前に、BASFアントワープについて簡単にご紹介したいと思います。まずは、BASFグループのより広い文脈、つまり生産拠点について見ていきましょう。ご覧の通り、アントワープ港に位置しています。これは世界で2番目に重要なBASFフェアブント拠点であり、6平方キロメートルを超える敷地に50を超える世界規模の設備を擁し、日々3,000人以上の従業員を迎えています。これら50の生産設備では、基礎化学品、特殊化学品、合成化学品、精製製品、無機化学品など、幅広い製品を製造しています。ご想像のとおり、この広大な生産拠点は、オペレーションの最適化においてデータ主導型のアプローチの基盤となっています。
では、これは何を意味するのでしょうか？それは、コア化学品の世界規模の製造プロセスです。1日1,000トン以上の製品を生産する事業において、私たちが日々直面する課題を詳しく見ていきましょう。私たちは様々な問題に直面しています。これは、スライド下部にあるブロック図にほぼ示されています。不要な副産物や、生産量の変動などが含まれます。つまり、変動費を最小限に抑えながら、最終顧客向けの最終製品を製造・検査するという考え方です。原材料投入量やエネルギー投入量なども最小限に抑えています。
私たちは、データ分析を活用することで変動費を削減できると考えています。データドリブン戦略を適用することで、成果をより正確に予測し、無駄を削減し、効率性を向上させるなど、さまざまな効果が得られると考えています。私たちが目指すのは、日々生み出される膨大な生産データの価値を最大限に引き出すことです。
日々、施設には圧力や温度などを測定する複数のセンサーが設置されています。私たちは、それらを統合し、すべてのセンサーデータから最大限の情報を取得したいと考えています。そうしなければ、データの墓場ができてしまうことになり、それは本来の目的とはかけ離れてしまいます。そこでJMPが登場し、プロセスから貴重な洞察を引き出すための強力なツールとして機能していると言えるでしょう。
原材料費、エネルギー費など、変動費を削減するために、現場管理に注力しています。オペレーショナル・エクセレンス・プログラムを立ち上げました。このプログラムの主要部分は、プロセス管理者向けのトレーニングプログラム「オペレーションのための応用データ分析」です。ユタ州立大学のプロセス知識とデータ分析を組み合わせることで、1＋1＝3となる相乗効果を生み出すことができると考えています。いわば、より深い洞察につながると言えるでしょう。言い換えれば、知識とデータ分析を組み合わせ、処理することで、測定可能で持続的な改善とユーザー受容性の向上が実現できるのです。
アントワープのデータ分析チームは、プロセス全体における一種の触媒として、皆様の状況をお役に立ちます。具体的には、スライドに示されていますが、プロセスマネージャーは、工場の運用コスト目標と関連付けた問題ステートメントを提示します。それを基に、私たちは問題の掘り下げに着手します。問題を定量化し、分析プログラムへと変換します。
これは4番目の項目で述べられているように、運用上の課題をデータ探索の探求へと転換するものです。そして、それを実現する方法として、シンプルなポイントアンドクリックツールを適用または活用します。プロセスマネージャーを開発者にするのではなく、データから最大限の成果を引き出す方法を学んでもらいたいと考えています。
最終段階では、もちろん、改善策を提案し、検証し、それを実行に移したいと考えています。そして、それぞれの対策をOpExデータベースにロックする必要があります。ご想像のとおりです。さて、先ほども述べたように、「運用のための応用データ分析」プログラムは、プロセスマネージャー向けに特別にカスタマイズされています。右側の写真は、私たちが企画しているクラスルームトレーニングの様子です。このトレーニングには20名のプロセスマネージャーが選ばれ、中核となるプロセスマネージャーグループにJMPの機能を紹介し、JMPの使い方、そして現場で使用しているこのデータ分析ツールの使い方を、実践的かつグラフィカルで分析的な方法で説明しています。
私たちが考えている研修形態は、実際には3つの主要な要素を組み合わせたものです。まず、受講者は皆非常に多忙であるため、自己ペース学習を取り入れています。受講者は、ツールを実際に操作し、ツールを学習し、最新の機能を自分のペースで学習できる必要があります。また、現場でのコンサルティングも提供します。工場に入り、OpExプロジェクトの特定の段階で直面している問題の解決を支援します。
最後に、重要な点として、座学研修があります。私たちが一般的に採用しているワークフローは、参加者にまず、データを探索・可視化し、運用上の機会を特定することを学ぶというものです。まず、コストの変動性を分析する必要があります。通常、これは工場に設置されているダッシュボードを用いて行います。ダッシュボードでは、日々のKPIの変動性を追跡します。そして、さらに深く掘り下げていきます。そして、基礎となる時系列データやプロセスデータ、センサーの温度測定値や圧力測定値など、思い浮かぶあらゆるデータを詳細に分析します。そのためには、SeekやTrend Minerといった従来の時系列分析ツールが一般的に使用されます。
最終段階では、最初のデータ探索から得られたデータを変換、つまり実際に取得します。探索結果をデータテーブルに統合、つまり変換し、JMPを使って分析を開始します。最終段階では、JMPを使って非常に高度な分析、通常は感度分析を行うと言えるでしょう。主要なプロセス要因と対象のコスト関数との相関関係を調べます。私たちが今発見し、観察したのは、このアプローチが実際に実用的な改善をもたらし始めているということです。このアプローチは広く受け入れられ、JMPを使うことに興味を持つようになり、JMPが提供する機能の価値も理解しているようです。
ついに、BASFアントワープの効率性向上とコスト削減につながるデータに基づいた意思決定を、オペレーションチームに権限委譲する準備が整いました。次のステップは、この体制を全て稼働させること、そしてそれを確実に実行することです。これが来年の私たちの課題です。ありがとうございました。
