Nell'attuale panorama dell'analisi dei dati in rapida evoluzione, strumenti di reporting efficienti sono fondamentali per guidare un processo decisionale informato. Questa presentazione presenta la suite completa di strumenti JMP sviluppati per semplificare l'estrazione e l'analisi dei dati del Manufacturing Execution System (MES) e del controllo statistico della qualità (SQC) per gli utenti. Di particolare interesse è un componente aggiuntivo JMP, frutto della collaborazione tra Syensqo e Ippon Innovation, progettato per semplificare la creazione di report SQC in PowerPoint, completamente allineati ai modelli consolidati dell'azienda.
Illustriamo le potenzialità dei nostri strumenti nel contesto del flusso di lavoro del nostro processo di gestione della qualità. Condividiamo inoltre spunti di riflessione derivanti dal nostro percorso di implementazione ed esploriamo come l'automazione stia trasformando le pratiche di reporting.
Ciao. Mi chiamo Nicola Brammer e lavoro per Syensqo. Siamo un'azienda che produce preimpregnati per l'industria aerospaziale e sono responsabile Global Six Sigma e responsabile dell'ingegneria di processo.
Salve. Mi chiamo Sophie Cuvillier. Sono data scientist e statistica presso Ippon Innovation, una società di consulenza statistica con sede a Tolosa.
Vorrei presentare il nostro poster sull'acquisizione di dati da diversi database e sull'automazione dell'analisi e del reporting. Syensqo, come molte aziende manifatturiere, ha storicamente investito molto tempo e denaro nella raccolta e nell'archiviazione dei dati. I dati vengono raccolti sia dalle apparecchiature di produzione tramite data historical come IP21, Wonderware e PI, sia dalle apparecchiature di prova archiviate in sistemi di gestione di laboratorio come LIMS. Tradizionalmente, si è riflettuto molto poco su come accedere e utilizzare questi dati in modo significativo, per non parlare della possibilità di combinare gli input in un processo, come materie prime, impostazioni di processo e i "perché", le caratteristiche chiave del processo.
Syensqo sta ora lavorando intensamente per trovare modi per estrarre più valore da queste fonti di dati. Il primo passo è stato sviluppare componenti aggiuntivi per raccogliere e riordinare i dati con il minimo sforzo, con l'ulteriore requisito di essere in grado di produrre automaticamente report da uno qualsiasi dei nostri 12 siti di produzione di materiali compositi utilizzando la metodologia standardizzata per l'analisi dei dati e un formato coerente per la presentazione delle informazioni al cliente. Nel 2023, Syensqo ha incaricato Ippon, un integratore JMP di terze parti, di aiutarci a scrivere componenti aggiuntivi JMP per supportare questo impegno.
Sophie parlerà ora dei metodi che ha utilizzato per sviluppare i componenti aggiuntivi.
Abbiamo tre obiettivi principali. Innanzitutto, vogliamo semplificare l'estrazione e il filtraggio dei dati, indipendentemente dal fatto che si tratti di dati MES o SQC. Abbiamo sviluppato un modo per utilizzare la toolbox per la manipolazione dei dati, in modo che anche i principianti di JMP possano manipolare facilmente i dati desiderati, che presenteremo più avanti. Infine, vogliamo sviluppare e automatizzare la generazione di report SQC.
Presenta un flusso di lavoro generale di tutti i diversi componenti aggiuntivi che abbiamo sviluppato, in particolare del componente aggiuntivo per i report SQC. Innanzitutto, vedrete che in tutti gli amministratori JMP che abbiamo sviluppato l'utente. All'interno dell'interfaccia utente, l'utente può specificare molto facilmente cosa desidera estrarre. Ad esempio, può specificare il periodo o persino aggiungere dei filtri se desidera. La query inviata dall'utente verrà inviata al database, quindi LIMS o MES, dipende. Poi, quando riceveremo i dati... Scusa, Nicola. Non era nemmeno questo report. No. Forse puoi ricominciare?
Sì.
Aspetta un attimo, Nicola. Oppure puoi tornare al PowerPoint prima di ricominciare. Non sto mostrando nulla di tutto ciò che riguarda metodo e obiettivi.
Voglio [inudibile 00:03:55]. Scusa, è colpa mia.
Nessun problema, perché possiamo ricominciare. Per quanto riguarda l'obiettivo del metodo, non mostro nulla. Mostrerei solo il diagramma a destra. Tutto qui. Mostrerò dopo la tabella del report a pagina 3.
Okay. Mi dispiace.
Nessun problema.
Firenze, se potessimo ricominciare. Scusate.
Va bene. Lo sento.
Vogliamo iniziare anche con l'introduzione?
Sì. Dovremo fare tutto.
Sì. Devi ricominciare. Sono le 04:12, va bene.
Spero non troppe volte. Ciao. Mi chiamo Nicola Brammer e lavoro per Syensqo. Siamo un produttore di preimpregnati in fibra di carbonio per l'industria automobilistica e aerospaziale. Sono responsabile Global Six Sigma ed esperta di ingegneria di processo globale.
Ciao. Mi chiamo Sophie Cuvillier. Sono una Data Scientist e Statistica di Ippon Innovation. Ippon Innovation è una società di consulenza statistica con sede a Tools. Sono anche cintura nera in Six Sigma.
Presenteremo il nostro poster sull'estrazione di dati da database SQC e MES. Syensqo, come molte aziende manifatturiere, ha storicamente investito molto tempo e denaro in metodi di raccolta e archiviazione dei dati. I dati vengono raccolti dalle apparecchiature di produzione tramite storici dei dati come IP21, Wonderware e PI, mentre i dati dei test vengono raccolti e archiviati in sistemi di gestione delle informazioni di laboratorio come LIMS.
Tradizionalmente si è riflettuto molto poco su come accedere a questi dati e utilizzarli in modo significativo, per non parlare di come riuscire a unire le informazioni relative agli input di un processo, come materie prime, proprietà e impostazioni del processo e i perché, ovvero le caratteristiche chiave del cliente.
Syensqo sta ora lavorando intensamente per trovare modi per estrarre più valore da queste fonti di dati. Il primo passo è stato sviluppare componenti aggiuntivi che raccolgono e riordinano i dati con il minimo sforzo, con l'ulteriore requisito di poter produrre automaticamente report da uno qualsiasi dei nostri 12 siti di produzione di materiali compositi utilizzando una metodologia standardizzata per l'analisi dei dati e un formato coerente per la presentazione delle informazioni al cliente. Nel 2023, Syensqo ha incaricato Ippon, un integratore JMP di terze parti, di scrivere componenti aggiuntivi JMP per supportarci in questo sforzo.
Sophie ora spiegherà i metodi con cui ha sviluppato i componenti aggiuntivi.
Il nostro obiettivo principale è semplificare l'estrazione e il filtraggio dei dati MES e SQC. Abbiamo anche sviluppato un modo per utilizzare la toolbox per la manipolazione dei dati, in modo che anche i principianti di Event JMP possano facilmente manipolarli. Infine, vogliamo automatizzare la generazione di report di controllo qualità statistico.
Nel piccolo diagramma a destra vi presenteremo il flusso di lavoro Syensqo che stiamo utilizzando per sviluppare i nostri componenti aggiuntivi, in particolare per l'ultimo, ovvero la generazione del report SQC. In primo luogo, lo vedrete nella dimostrazione più avanti, ma la nostra interfaccia utente consente all'utente di specificare facilmente quali dati desidera estrarre. Ad esempio, in quale periodo. Potete anche aggiungere filtri molto facilmente se desiderate visualizzare i dati di una specifica qualità di prodotto, di un lotto o di qualsiasi altra cosa desideriate.
Una volta completato, il componente aggiuntivo tradurrà la query dell'utente in una vera e propria query SQL sul database, quindi può essere un database LIMS o NES (noi li stiamo utilizzando entrambi). Infine, il componente aggiuntivo recupererà i dati dal database e da questi potremo ottenere output diversi a seconda del componente aggiuntivo e delle esigenze.
Ad esempio, nel contesto del componente aggiuntivo per la generazione di report SQC, uno degli output chiave è il PowerPoint che contiene i report SQC. Ne parleremo più avanti. Il problema è che il PowerPoint generato da JMP non è molto bello all'inizio, quindi oltre a GSL utilizziamo altri script come VBS o Python per formattare leggermente il PowerPoint che otteniamo. Ad esempio, se vogliamo allineare immagini, tabelle o modificare i tessuti e così via, questo è un passaggio di formattazione.
L'ultimo passaggio, molto importante nel nostro componente aggiuntivo, è la fase di revisione, perché l'utente riceverà tutti i risultati dell'analisi. In qualsiasi momento, il nostro componente aggiuntivo consente di rivedere i risultati. Ad esempio, se si desidera modificare i dati, escludere alcune righe e quindi escluderle dai dati, è possibile farlo in modo semplice e con un solo pulsante che genera l'intero report, invece di dover apportare tutte le modifiche manualmente. Questo è un punto fondamentale.
Ora illustreremo alcune delle interfacce utente. Vi mostrerò rapidamente un esempio. Le interfacce utente consentono all'utente di selezionare i parametri desiderati per estrarre solo le informazioni desiderate. Le interfacce utente per ciascuna delle diverse query, che si tratti di dati di processo o di dati del sistema di gestione delle informazioni di laboratorio, sono tutte molto simili. Ciò significa che la formazione è più semplice per i nostri diversi operatori. In particolare per gli operatori che non utilizzano molto JMP, quindi cerchiamo di standardizzare l'output che visualizzano.
Una volta selezionate le impostazioni desiderate, è possibile salvare facilmente il report con tutte le impostazioni dei parametri e ricaricarlo in futuro. Le impostazioni dei parametri vengono salvate in una tabella dati simile a questa. È possibile notare la presenza di tag, che includono sia dati continui come velocità e temperature della macchina, sia dati contestuali come numeri di lotto e numeri di ricetta.
La tabella di output derivante dall'esecuzione dello script contiene anche una serie di indici che ci aiutano a esaminare i dati o ad aggiungere ulteriori tag o righe di dati in un secondo momento.
Sophie parlerà ora in particolare della presentazione PowerPoint automatizzata.
Per questo componente aggiuntivo, stiamo generando dei report. Per generare i report, dobbiamo prima definire il contenuto dei report in modo che l'utente possa aggiungerli in qualsiasi momento. Nel componente aggiuntivo, abbiamo una tabella che chiamiamo "reports config" che viene generata dal componente aggiuntivo, ma che per impostazione predefinita è vuota. In questa tabella, l'utente inserirà manualmente le informazioni dei diversi report che desidera poter eseguire con il componente aggiuntivo. Questa tabella verrà letta in seguito dal componente aggiuntivo.
Ad esempio, ecco una tabella. Tutte le colonne sono già inserite dal componente aggiuntivo. L'utente deve solo inserire le informazioni delle colonne. Ad esempio, la posizione. La posizione indicherà il server da cui stiamo estraendo i dati. Poi abbiamo tre colonne: la qualità del prodotto, il nome dei dettagli delle specifiche e le descrizioni degli argomenti. Queste sono le caratteristiche che applicheremo. Ad esempio, in questo report estrarremo solo questa qualità del prodotto, questo nome specifico e questa descrizione del materiale. Questi sono i filtri che aggiungeremo alla query. Naturalmente, questo è un requisito necessario per adattare l'idea alla tua azienda e alle tue esigenze.
Poi abbiamo due colonne relative al progetto pilota: un valore pilota e un'unità pilota. Questa è la quantità di dati che si desidera estrarre in questo report. In genere, qui estraiamo 24 mesi di dati in questo report. Poi abbiamo il valore della frequenza e le unità di frequenza. Vedrete più avanti che c'è un concetto di nuova frequenza, nel senso che questi report verranno generati ogni 13 settimane e potrete modificarne la frequenza. Abbiamo altre colonne che utilizziamo nel contesto delle nostre esigenze, quindi potete inserire qualsiasi cosa desideriate nel contesto della vostra azienda.
Una volta aggiunti o modificati i report che desidera generare, l'utente può eseguire il componente aggiuntivo. Nell'interfaccia utente del componente aggiuntivo verrà visualizzata la tabella dei report. L'utente visualizzerà la stessa tabella dei report. Può quindi selezionare uno o più report da eseguire. Per ogni report eseguito, sono disponibili in totale sei output, che potete visualizzare qui.
Innanzitutto, abbiamo cinque tabelle di generazione per ogni report. La più importante è la tabella delle righe. Se apriamo la tabella delle righe, è, come abbiamo detto, molto simile alle altre perché stiamo cercando di standardizzare ogni output in elementi diversi in modo che l'utente non si perda in ogni amministrazione. Si tratta semplicemente di altri dati provenienti dal database. Potete vedere di nuovo le variabili della tabella a sinistra che chiameremmo le informazioni dei report, come il periodo di estrazione e i filtri.
Potete vedere di nuovo lo script degli strumenti aggiuntivi, molto utile se l'utente desidera eseguire alcune semplici manipolazioni dei dati, anche se è alle prime armi con JMP, come la codifica a colori o persino la visualizzazione della tabella dei limiti o dei grafici di controllo con estrema facilità. Questa è una tabella a righe. È possibile interagire, ovviamente.
Abbiamo anche la tabella unstack. In pratica, la tabella unstack è identica alla tabella row, ma invece di disporre i parametri in righe, li dispone in colonne, il che è più pratico se si desidera utilizzare carte di controllo.
Inoltre, una tabella che potremmo mostrare è quella dei limiti. In questa tabella dei limiti, abbiamo solo i limiti di specifica e di controllo per ciascun parametro. È già formattata dall'IDC, quindi non è necessario cercare questo limite nella tabella. Naturalmente, l'output più importante per questo IDC è il report SQC. Questo è un PowerPoint. Quello che mostriamo qui è la procedura guidata molto grezza dell'amministratore. Non abbiamo condiviso, allegato o modificato nulla nel PowerPoint. È ciò che l'amministratore ha fornito.
Naturalmente, qui abbiamo il modello Syensqo, ma puoi modificarlo e usare il modello della tua azienda. Innanzitutto, qui hai la pagina di copertina, dove le informazioni vengono già inserite automaticamente con quelle del report, così l'utente non deve fare nulla.
Poi, a pagina 3, ad esempio, abbiamo i parametri. Li chiamiamo tabelle dei parametri e dei limiti, come si potrebbe avere anche nella tabella di generazione dell'output. Abbiamo anche l'elenco dei lotti e le date di rilascio dell'app. Abbiamo il codice prodotto e la descrizione.
Per ogni parametro, abbiamo tracciato le carte di controllo. Le abbiamo posizionate in base al grafico vincolato e ai limiti di specifica e di controllo. Alla fine, abbiamo anche la capacità di scenario per ciascuno dei nostri parametri.
A questo punto, l'utente deve solo compilare la pagina delle conclusioni e delle raccomandazioni. Tutto è già stato automatizzato dall'amministratore. Non c'è bisogno di fare nulla. Come vi ho detto, nel componente aggiuntivo è disponibile un'opzione di anteprima. Nella tabella che vi ho mostrato prima, l'utente può modificare i dati e con un solo pulsante generiamo la presentazione PowerPoint tenendo conto delle modifiche apportate.
Tutto questo riguardava la modalità on-demand. Poi, naturalmente, quando abbiamo visto che era molto utilizzata, abbiamo cercato di automatizzarla sui server. Se osserviamo la presentazione, quello che abbiamo fatto è che... Questa è la parte in basso a sinistra. Abbiamo un JAMScript. CM Square per diversi server Windows in tutto il mondo con dati diversi e report diversi da generare.
Su ciascuno di questi server, utilizzando un'attività pianificata, eseguiamo un semplice codice JavaScript ogni giorno. Esamineremo i report su ciascun server e verificheremo quali report devono essere generati in base alla frequenza. Ad esempio, se si nota che un report deve essere generato ogni 13 settimane e sono passate 14 settimane senza essere aggiornato, verrà generato. Questa è l'idea. Una volta generati i report, viene inviata una notifica via email ai tecnici della qualità per avvisarli che alcuni report sono stati generati, e sarà possibile controllarli e rivederli se necessario.
Per mostrarvelo, ecco l'output dell'email. Si presenta così. Viene inviata da un indirizzo email generico. Il contenuto di questa email indica fondamentalmente quale report è stato generato correttamente o meno. Ad esempio, qui vediamo che il report numero cinque è stato generato e ne abbiamo la posizione. Qui l'output del report viene generato su unità condivise. Naturalmente, l'utente deve avere accesso al lavoro ombra, altrimenti non può accedervi. In questa posizione troverete le cinque tabelle di generazione e il PowerPoint che vi ho mostrato in precedenza. È anche allegato il log nel caso in cui non ci sia una generazione intermedia del report. Questa era l'idea alla base del componente aggiuntivo per i report automatizzati SQC.
L'obiettivo di questi componenti aggiuntivi è stato quello di ridurre il carico di lavoro per gli ingegneri addetti alla qualità e alla produzione, riducendo il carico di lavoro per la raccolta e l'organizzazione dei dati, al fine di garantire una metodologia standard per la revisione dei dati e produrre output coerenti per i clienti da tutti i nostri siti, consentendoci comunque di avere pieno accesso al set di dati per qualsiasi ulteriore risoluzione dei problemi o analisi esplorative più approfondite. Il feedback dei nostri utenti è stato estremamente positivo. Molti ingegneri affermano che il carico di lavoro per loro è stato ridotto da mezz'ora a 8 ore per query, e utilizzano questi strumenti quotidianamente.
Maggiore è il livello di strumentazione sulle apparecchiature di processo e maggiori sono le informazioni sulle ricette disponibili, maggiori saranno i vantaggi, poiché ciò consente di combinare facilmente le tabelle di dati per input e output. Questo lavoro si basa sui componenti aggiuntivi iniziali sviluppati dal gruppo di analisi dati Syensqo per l'estrazione dei dati di processo, ma è stato portato a un livello superiore grazie alla possibilità di combinare informazioni continue e contestuali nello stesso database. I componenti aggiuntivi originali sviluppati dal gruppo di analisi dati Syensqo sono disponibili sul sito web della community JMP.
Grazie e speriamo che la nostra presentazione vi sia piaciuta.
Grazie.
