Dans le paysage actuel de l'analyse de données en constante évolution, des outils de reporting performants sont essentiels pour une prise de décision éclairée. Cette présentation introduit la suite complète d'outils JMP, conçue pour simplifier l'extraction et l'analyse des données des systèmes MES (Manufacturing Execution System) et du contrôle statistique de la qualité (SQC). Un module complémentaire JMP, fruit d'une collaboration entre Syensqo et Ippon Innovation, est particulièrement intéressant : il permet de rationaliser la création de rapports PowerPoint SQC, en parfaite adéquation avec les modèles existants de l'entreprise.
Nous présentons les fonctionnalités de nos outils dans le cadre de notre processus de gestion de la qualité. Nous partageons également notre expérience de mise en œuvre et explorons comment l'automatisation transforme les pratiques de reporting.
Bonjour. Je suis Nicola Brammer et je travaille chez Syensqo. Nous sommes une entreprise qui fabrique des préimprégnés pour l'industrie aérospatiale, et je suis responsable Six Sigma mondiale et experte en ingénierie des procédés.
Bonjour. Je m'appelle Sophie Cuvillier. Je suis data scientist et statisticienne chez Ippon Innovation, une société de conseil en statistiques basée à Toulouse.
Je souhaite vous présenter notre poster sur l'extraction de données de différentes bases de données et l'automatisation de leur analyse et de leur reporting. Syensqo, comme de nombreuses entreprises manufacturières, a toujours investi beaucoup de temps et d'argent dans la collecte et le stockage de données. Ces données proviennent à la fois des équipements de production, via des systèmes d'historisation de données tels que IP21, Wonderware et PI, et des équipements de test, stockées dans des systèmes de gestion de laboratoire comme les LIMS. Traditionnellement, on s'est peu intéressé à la manière d'accéder à ces données et de les exploiter efficacement, et encore moins à la possibilité de combiner les entrées d'un processus (matières premières, paramètres de processus, caractéristiques clés, etc.).
Syensqo s'efforce actuellement de tirer davantage de valeur de ces sources de données. La première étape a consisté à développer des modules complémentaires pour collecter et nettoyer les données avec un minimum d'efforts, tout en devant pouvoir générer automatiquement des rapports à partir de chacun de nos 12 sites de production de composites. Ces rapports doivent être établis selon une méthodologie standardisée d'analyse des données et un format de présentation uniforme pour le client. En 2023, Syensqo a fait appel à Ippon, intégrateur JMP tiers, pour développer des modules complémentaires JMP afin de faciliter cette démarche.
Sophie va maintenant nous parler des méthodes qu'elle a utilisées pour développer les modules complémentaires.
Nous avons trois objectifs principaux. Premièrement, nous souhaitons simplifier l'extraction et le filtrage des données, qu'il s'agisse de données MES ou SQC. Nous avons développé une boîte à outils de manipulation des données permettant même aux débutants en JMP de manipuler facilement les données souhaitées ; nous la présenterons ultérieurement. Enfin, nous souhaitons développer et automatiser la génération des rapports SQC.
Ce document présente le flux de travail général de tous les modules complémentaires que nous avons développés, et plus particulièrement du module complémentaire de rapport SQC. Vous constaterez d'abord que nous avons développé un utilisateur pour tous les administrateurs JMP. Au sein de cette interface, l'utilisateur peut très facilement spécifier les données à extraire. Par exemple, il peut définir la période ou ajouter des filtres. La requête envoyée par l'utilisateur est transmise à la base de données (LIMS ou MES, selon le cas). Ensuite, nous récupérons les données… Désolée, Nicola. Ce n'était même pas ce rapport-ci. Non. Pourriez-vous recommencer ?
Ouais.
Attends une seconde, Nicola. Ou tu peux retourner à la présentation PowerPoint avant qu'on recommence. Dans la partie méthodologie et objectifs, je ne montre rien.
Je veux [inaudible 00:03:55]. Désolé, c'est de ma faute.
Pas de problème, on peut recommencer. Concernant l'objectif de la méthode, je ne montre rien. Je me contenterai d'afficher le diagramme à droite. C'est tout. Je l'afficherai après le tableau du rapport, à la page 3.
D'accord. Désolé pour ça.
Aucun problème.
Florence, si on pouvait recommencer. Désolé.
C'est bon. Je le ressens.
Commençons-nous également par l'introduction ?
Oui. Il faudra tout faire.
Oui. Il faut recommencer. Il est 4h12, c'est bon.
J'espère que ce ne sera pas trop fréquent. Bonjour. Je m'appelle Nicola Brammer et je travaille chez Syensqo. Nous sommes fabricants de préimprégnés de fibre de carbone pour les secteurs automobile et aérospatial. Je suis responsable Six Sigma et experte en ingénierie des procédés à l'échelle mondiale.
Bonjour. Je m'appelle Sophie Cuvillier. Je suis data scientist et statisticienne chez Ippon Innovation, une société de conseil en statistiques spécialisée dans les outils numériques. Je suis également certifiée Six Sigma (ceinture noire).
Nous allons présenter notre poster sur l'extraction de données des bases de données SQC et MES. Syensqo, comme de nombreuses entreprises manufacturières, a toujours investi beaucoup de temps et d'argent dans les méthodes de collecte et de stockage des données. Les données sont collectées à partir des équipements de production via des systèmes d'historisation de données tels que IP21, Wonderware et PI, et les données de test sont collectées et stockées dans des systèmes de gestion de l'information de laboratoire comme les LIMS.
Traditionnellement, on s'est très peu penché sur la manière d'accéder à ces données et de les utiliser de façon pertinente, et encore moins sur la possibilité de fusionner les informations relatives aux intrants d'un processus, tels que les matières premières, les propriétés et les paramètres du processus, et aux raisons de ce processus, c'est-à-dire aux caractéristiques clés des clients.
Syensqo s'efforce actuellement d'optimiser l'exploitation de ces sources de données. La première étape a consisté à développer des modules complémentaires permettant de collecter et de structurer les données avec un minimum d'efforts. Ces modules doivent également être capables de générer automatiquement des rapports à partir de chacun de nos 12 sites de production de composites, en utilisant une méthodologie standardisée d'analyse des données et un format de présentation uniforme pour le client. En 2023, Syensqo a fait appel à Ippon, intégrateur JMP tiers, pour développer des modules complémentaires JMP afin de faciliter cette démarche.
Sophie va maintenant détailler les méthodes qu'elle a utilisées pour développer les modules complémentaires.
Notre objectif principal est de simplifier l'extraction et le filtrage des données MES et SQC. Nous avons également développé une boîte à outils pour la manipulation des données, permettant même aux débutants en JMP d'effectuer facilement certaines opérations. Enfin, nous souhaitons automatiser la génération des rapports de contrôle qualité statistique.
Le petit schéma ci-contre illustre le flux de travail Syensqo que nous utilisons pour développer nos modules complémentaires, notamment pour la génération du rapport SQC. Comme vous le verrez plus loin dans la démonstration, notre interface utilisateur permet de spécifier facilement les données à extraire, par exemple la période concernée. Vous pouvez également ajouter très facilement des filtres pour afficher les données d'une catégorie de produit, d'un lot ou tout autre critère.
Une fois terminé, le module complémentaire traduira la requête utilisateur en une véritable requête SQL sur la base de données (LIMS ou NES, nous prenons en charge les deux). Enfin, le module récupérera les données de la base de données, ce qui nous permettra de générer différents résultats selon le module et les besoins.
Par exemple, dans le cadre du module complémentaire de génération de rapports SQC, l'un des principaux résultats est la présentation PowerPoint contenant les rapports SQC. Nous y reviendrons plus tard. Le problème est que la présentation PowerPoint générée par JMP n'est pas optimale d'emblée. C'est pourquoi, en plus de GSL, nous utilisons d'autres scripts, comme VBS ou Python, pour la mettre en forme. Par exemple, si nous voulons aligner des images, des tableaux ou modifier la mise en page, cette étape de mise en forme est nécessaire.
La dernière étape, et non des moindres, de notre module complémentaire est la vérification des résultats. L'utilisateur recevra ainsi tous les résultats de l'analyse. Notre module permet de consulter ces résultats à tout moment. Par exemple, si vous souhaitez modifier des données, exclure certaines lignes ou les retirer de l'analyse, vous pouvez le faire très facilement en un seul clic. Un simple bouton suffit pour générer le rapport complet, vous évitant ainsi de tout modifier manuellement. C'est un point essentiel.
Nous allons maintenant vous présenter quelques interfaces utilisateur. Je vais vous en montrer rapidement un exemple. Ces interfaces permettent à l'utilisateur de sélectionner les paramètres et d'extraire uniquement les informations souhaitées. Les interfaces des différentes requêtes, qu'il s'agisse de données de processus ou de données du système de gestion de l'information de laboratoire, sont très similaires. Cela facilite la formation de nos différents opérateurs, notamment ceux qui utilisent peu JMP. Nous nous efforçons donc de standardiser les résultats affichés.
Une fois les paramètres souhaités sélectionnés, les utilisateurs peuvent facilement enregistrer le rapport avec tous les réglages et le réutiliser ultérieurement. Ces paramètres sont enregistrés dans un tableau de données semblable à celui-ci. On y trouve des étiquettes contenant des données continues, comme les vitesses et températures des machines, ainsi que des données contextuelles, comme les numéros de lot et de recette.
Le tableau de sortie issu de l'exécution du script contient également un certain nombre de sous-indices qui nous aident à examiner les données ou à ajouter ultérieurement des balises ou des lignes de données supplémentaires.
Sophie va maintenant parler plus particulièrement de la présentation PowerPoint automatisée.
Ce module complémentaire génère des rapports. Pour ce faire, il est nécessaire de définir leur contenu afin que l'utilisateur puisse y ajouter des informations à tout moment. Le module contient une table, appelée « configuration des rapports », générée automatiquement mais initialement vide. L'utilisateur y saisira manuellement les informations des différents rapports qu'il souhaite exécuter. Cette table sera ensuite utilisée par le module complémentaire.
Voici un exemple de tableau. Toutes les colonnes sont déjà renseignées par l'extension. L'utilisateur doit simplement renseigner les informations des colonnes, notamment l'emplacement. L'emplacement correspond au serveur à partir duquel les données sont extraites. Nous avons ensuite trois colonnes : la qualité du produit, son nom détaillé et la description du matériau. Ce sont les caractéristiques que nous allons appliquer. Par exemple, dans ce rapport, nous allons extraire uniquement cette qualité de produit, ce nom spécifique et cette description du matériau. Ce sont les filtres que nous ajouterons à la requête. Bien entendu, il s'agit d'une approche adaptable à votre entreprise et à vos besoins.
Nous avons ensuite deux colonnes concernant le projet pilote : la valeur du projet pilote et l’unité du projet pilote. Cela indique la quantité de données à extraire dans ce rapport. Ici, nous extrairons généralement 24 mois de données. Nous avons ensuite la valeur de fréquence et l’unité de fréquence. Vous verrez plus loin qu’il est possible de définir une nouvelle fréquence, car ces rapports seront générés toutes les 13 semaines. Vous pouvez ajuster cette fréquence. D’autres colonnes sont utilisées en fonction de nos besoins ; vous pouvez donc y ajouter les informations que vous souhaitez, en fonction du contexte de votre entreprise.
Une fois que l'utilisateur a ajouté ou modifié les rapports qu'il souhaite générer, il peut exécuter le module complémentaire. L'interface utilisateur du module complémentaire affichera alors le tableau des rapports. L'utilisateur pourra ensuite sélectionner un ou plusieurs rapports à exécuter. Chaque exécution génère six résultats, visibles ici.
Tout d'abord, nous avons cinq tables de génération pour chaque rapport. La plus importante est la table des lignes. Comme indiqué précédemment, cette table est très similaire aux autres, car nous cherchons à standardiser les résultats dans différents éléments afin que l'utilisateur ne soit pas perdu dans chaque interface d'administration. Il s'agit simplement de données supplémentaires issues de la base de données. Vous pouvez également voir, dans la table de gauche, les variables qui contiennent les informations des rapports, telles que la période d'extraction et les filtres.
Vous pouvez à nouveau consulter le script d'outils supplémentaires, très utile pour les utilisateurs débutants en JMP souhaitant effectuer des manipulations de données basiques, comme le codage couleur ou l'affichage simplifié du tableau des limites et des cartes de contrôle. Il s'agit d'un tableau de lignes. Vous pouvez bien sûr interagir avec ce tableau.
Nous avons également le tableau désempilé. En fait, ce tableau est identique au tableau de lignes, mais au lieu d'avoir les paramètres en lignes, ils sont disposés en colonnes, ce qui est plus pratique pour l'utilisation de cartes de contrôle.
Nous pourrions également vous présenter un tableau des limites. Ce tableau contient les limites de spécification et de contrôle pour chaque paramètre. Il est déjà formaté par l'IDC ; vous n'avez donc pas besoin de rechercher ces limites. Bien entendu, le principal résultat de cet IDC est le rapport SQC. Il s'agit d'une présentation PowerPoint. Nous vous montrons ici la version brute de l'assistant fourni par l'administrateur. Nous n'avons rien partagé, joint ni modifié dans la présentation PowerPoint. C'est le fichier fourni par l'administrateur.
Bien sûr, le modèle Syensqo est utilisé ici, mais vous pouvez le personnaliser avec celui de votre entreprise. La page de couverture est préremplie avec les informations du rapport ; l’utilisateur n’a donc rien à faire.
Ensuite, à la page 3, par exemple, nous avons les paramètres. Nous les appelons les tableaux de paramètres et de limites, comme dans le tableau de génération de sortie. Nous avons également la liste des lots et les dates de publication de l'application, ainsi que le numéro de pièce et sa description.
Pour chaque paramètre, nous avons tracé les cartes de contrôle. Celles-ci sont superposées aux graphiques de limites, de spécifications et de contrôle. Enfin, nous présentons également les scénarios possibles pour chaque paramètre.
À ce stade, l'utilisateur n'a plus qu'à remplir la page de conclusion et de recommandation. Tout a déjà été automatisé par l'administrateur. Il n'a rien à faire. Comme je vous l'ai dit, le module complémentaire lui permet de prévisualiser la présentation. Dans le tableau que je vous ai montré précédemment, l'utilisateur peut modifier les données et, d'un simple clic, nous générons la présentation PowerPoint en tenant compte des modifications apportées.
Tout ceci concernait le mode à la demande. Constatant son utilisation fréquente, nous avons ensuite cherché à l'automatiser sur les serveurs. Comme vous pouvez le voir sur la présentation, voici ce que nous avons fait : (partie inférieure gauche). Nous utilisons un script JAMScript. CM Square utilise différents serveurs Windows à travers le monde, avec des données et des rapports variés à générer.
Sur chacun de ces serveurs, une tâche planifiée exécute quotidiennement un script JavaScript simple. Ce script analyse les rapports de chaque serveur et détermine quels rapports doivent être générés en fonction de leur fréquence. Par exemple, si un rapport doit être généré toutes les 13 semaines et qu'il n'a pas été mis à jour depuis 14 semaines, il sera généré. Le principe est le suivant : une fois les rapports générés, une notification par e-mail est envoyée aux ingénieurs qualité pour les avertir de la génération de ces rapports. Ils peuvent alors les consulter et les examiner si nécessaire.
Pour vous donner un aperçu, voici le résultat de l'e-mail. Il ressemble à ceci. Il est envoyé depuis une adresse e-mail générique. Son contenu indique quel rapport a été généré et si la génération a réussi ou non. Par exemple, ici, nous constatons que le rapport cinq a été généré, et nous avons l'emplacement du fichier de sortie. Ce fichier se trouve sur un lecteur partagé. Bien entendu, l'utilisateur doit avoir accès à ce lecteur pour pouvoir y accéder. À cet emplacement, vous trouverez les cinq tableaux générés et la présentation PowerPoint que je vous ai montrée précédemment. Le journal est également joint en cas d'échec de la génération du rapport. C'était là tout le principe du module complémentaire de génération automatique de rapports SQC.
L'objectif de ces modules complémentaires est d'alléger la charge de travail liée à la collecte et au traitement des données pour les ingénieurs qualité et production. Ils nous permettent ainsi de disposer d'une méthodologie standardisée pour l'analyse des données et de garantir la cohérence des résultats fournis aux clients sur tous nos sites, tout en conservant un accès complet à l'ensemble des données pour la résolution de problèmes supplémentaires ou des analyses exploratoires plus approfondies. Les retours de nos utilisateurs sont extrêmement positifs. De nombreux ingénieurs indiquent que ces outils ont réduit leur temps de traitement de 30 minutes à 8 heures par requête et qu'ils les utilisent quotidiennement.
Plus le niveau d'instrumentation des équipements de production est élevé et plus les informations sur les recettes sont nombreuses, plus les avantages sont importants, car cela facilite la combinaison des tables de données d'entrées et de sorties. Ce travail s'appuie sur des modules complémentaires initiaux développés par l'équipe d'analyse de données Syensqo pour l'extraction de données de processus, mais il a été optimisé grâce à la possibilité de combiner informations continues et contextuelles dans une même base de données. Les modules complémentaires originaux développés par l'équipe d'analyse de données Syensqo sont disponibles sur le site web de la communauté JMP.
Merci, et nous espérons que vous avez apprécié notre présentation.
Merci.
