急速に進化する今日のデータ分析環境において、効率的なレポートツールは情報に基づいた意思決定を促進する鍵となります。本プレゼンテーションでは、製造実行システム（MES）および統計的品質管理（SQC）におけるデータの抽出と分析をユーザーにとって簡素化するために開発されたJMPツールスイートの完全版をご紹介します。特に注目すべきは、Syensqo社とIppon Innovation社の共同開発によるJMPアドインです。このアドインは、同社の既存のテンプレートと完全に連携し、SQC PowerPointレポートの作成を効率化するために設計されています。
品質管理プロセスのワークフローにおける当社のツールの機能をご紹介します。また、導入プロセスから得た知見を共有し、自動化がレポート作成業務にどのような変革をもたらしているかを探ります。
こんにちは。Syensqoで働いているNicola Brammerです。航空宇宙産業向けのプリプレグを製造する会社で、私はグローバル・シックス・シグマのリード兼プロセスエンジニアリングのエキスパートです。
こんにちは。ソフィー・キュヴィリエです。トゥールーズに拠点を置く統計コンサルティング会社、Ippon Innovationでデータサイエンティスト兼統計学者として働いています。
異なるデータベースからデータを取得し、分析とレポート作成を自動化する当社の取り組みについて、ポスター発表いたします。Syensqoは、多くの製造企業と同様に、これまでデータの収集と保管に多大な時間と費用を費やしてきました。データは、IP21、Wonderware、PIなどのデータヒストリアンによって生産設備から収集されるだけでなく、LIMSなどの実験管理システムに保存されている試験装置からも収集されます。従来、これらのデータに意味のある方法でアクセスし、活用する方法はほとんど検討されてきませんでした。ましてや、原材料やプロセス設定といった入力情報と、そのプロセスの主要な特性である「なぜ」を組み合わせることなど、到底考えられていませんでした。
Syensqoは現在、これらのデータソースからより多くの価値を引き出す方法を模索し、懸命に取り組んでいます。最初のステップは、最小限の労力でデータを照合・整理するためのアドインを開発することでした。加えて、標準化されたデータ分析手法と、顧客に情報を提示するための一貫した形式を用いて、12か所の複合材料製造拠点のいずれからでもレポートを自動作成できるようにするという要件も満たしました。2023年、SyensqoはサードパーティのJMPインテグレーターであるIpponと契約し、この取り組みを支援するJMPアドインの開発を支援してもらいました。
ここで、Sophie がアドインの開発に使用した方法について話します。
主な目標は3つあります。まず、MESデータでもSQCデータでも、データの抽出とフィルタリングを効率化することです。JMP初心者でも簡単にデータ操作ができるよう、ツールボックスを使ったデータ操作方法を開発しました。これについては後ほどご紹介します。最後に、SQCレポート生成の開発と自動化を目指しています。
これは、私たちが開発した様々なアドイン、特にSQCレポートアドインの一般的なワークフローを示しています。まず、JMP管理者向けのユーザーインターフェースを開発しました。ユーザーインターフェース内で、ユーザーは抽出対象を非常に簡単に指定できます。例えば、期間を指定したり、必要に応じてフィルターを追加したりできます。ユーザーが送信したクエリは、LIMSまたはMESなどのデータベースに送信されます。その後、データが返されます… 申し訳ありません、ニコラ。このレポートではありませんでした。いいえ。もう一度始めてもらえますか？
うん。
ちょっと待って、ニコラ。再開する前にパワーポイントに戻ってください。方法と目標については、何も示していません。
[聞き取れず 00:03:55]したいんです。すみません、私のせいです。
問題ありません。再開できます。1つの方法論目標については、何も示していません。右側の図だけ示します。これで完了です。3ページのレポート表の後に示します。
分かりました。申し訳ありませんでした。
問題ない。
フローレンス、再開できたら。ごめんなさい。
大丈夫。そう感じます。
私たちも紹介を始めますか？
そうだね。全部やらなきゃいけないね。
はい。もう一度やり直してください。4時12分です。大丈夫です
あまり頻繁にはならないといいのですが。こんにちは。ニコラ・ブラマーと申します。Syensqoで働いています。自動車・航空宇宙産業向けの炭素繊維プリプレグを製造しています。私はグローバル・シックス・シグマのリードであり、グローバル・プロセス・エンジニアリングのエキスパートです。
こんにちは。ソフィー・キュヴィリエです。Ippon Innovationのデータサイエンティスト兼統計学者です。Ippon Innovationは、ツールを拠点とする統計コンサルティング会社です。シックスシグマのブラックベルトも取得しています。
SQCおよびMESデータベースからのデータ抽出に関するポスター発表を行います。Syensqoは、多くの製造企業と同様に、これまでデータの収集と保存方法に多大な時間と費用を費やしてきました。生産設備からのデータは、IP21、Wonderware、PIなどのデータヒストリアンを介して収集され、試験データはLIMSなどのラボ情報管理システムに収集・保存されています。
従来、このデータにアクセスし、それを有意義な方法で使用する方法についてはほとんど考慮されていませんでした。ましてや、原材料、特性、プロセス設定、理由、主要な顧客特性などのプロセスの入力に関連する情報を統合できるようにすることについては考慮されていませんでした。
Syensqoは現在、これらのデータソースからより多くの価値を引き出す方法を模索し、懸命に取り組んでいます。最初のステップは、最小限の労力でデータを照合・整理するアドインの開発です。さらに、標準化されたデータ分析手法と、顧客に情報を提示するための一貫した形式を用いて、12か所の複合材製造拠点のいずれからでもレポートを自動作成できるという要件も満たしました。2023年、SyensqoはサードパーティのJMPインテグレーターであるIppon社と契約し、この取り組みを支援するJMPアドインの開発を依頼しました。
Sophie はここで、アドインの開発方法について説明します。
私たちの主な目標は、MESおよびSQCデータの抽出とフィルタリングを効率化することです。また、JMP初心者でも簡単にデータ操作ができるよう、データ操作用のツールボックスを使用する方法も開発しました。最終的には、統計的品質管理レポートの生成を自動化したいと考えています。
右側の小さな図で、アドインの開発に使用しているSyensqoワークフローをご紹介します。特に最後のSQCレポート生成についてご紹介します。まず、後ほどデモでご覧いただけるようになりますが、当社のユーザーインターフェースでは、抽出したいデータを簡単に指定できます。例えば、どの期間のデータかなどです。特定の製品グレードやロットのデータなど、必要なデータだけを表示したい場合は、フィルターを簡単に追加できます。
処理が完了すると、アドインはユーザークエリをデータベース上の実際のSQLクエリに変換します。LIMSまたはNESデータベースに対応しており、両方のデータベースに対応しています。最後に、アドインはデータベースからデータを取得し、アドインとニーズに応じて異なる出力を生成します。
例えば、SQCレポート生成アドインのコンテキストでは、主要な出力の一つがSQCレポートであるPowerPointです。これについては後ほど改めて説明します。JMPで生成されたPowerPointは、最初から見栄えがよくないため、GSLに加えてVBSやPythonなどのスクリプトを使用して、生成されたPowerPointを少し整形しています。例えば、画像や表の位置を調整したり、テキスタイルを変更したりしたい場合、これが整形のステップになります。
このアドインで非常に重要な最後のステップは、レビューです。ユーザーは分析から得られたすべての出力を受け取ることができるからです。アドインではいつでも出力を確認できます。例えば、データを変更したい場合、特定の行をデータから除外したい場合など、すべての変更を手動で行う代わりに、ボタン1つで簡単にレポート全体を生成できます。これは非常に重要なポイントです。
それでは、ユーザーインターフェースのいくつかをご紹介します。ユーザーインターフェースの例を簡単にお見せします。このユーザーインターフェースでは、ユーザーは必要なパラメータを選択して、必要な情報のみを抽出できます。プロセスデータやラボ情報管理システムのデータなど、様々なクエリのユーザーインターフェースはどれも非常に似ています。そのため、様々なオペレーターへのトレーニングが容易になります。特にJMPをあまり使用しないオペレーターには、表示される出力を標準化するように努めています。
必要な設定を選択したら、すべてのパラメータ設定を含むレポートを簡単に保存し、後日再度読み込むことができます。これらのパラメータ設定は、このようなデータテーブルに保存されます。ここにはタグがあり、機械の速度や温度などの連続データだけでなく、バッチ番号やレシピ番号などのコンテキストデータも含まれています。
スクリプトを実行して得られる出力テーブルには、データの調査や、後日追加のタグやデータ行の追加を行うのに役立ついくつかの添字も含まれています。
ソフィーはここで、特に自動化された PowerPoint プレゼンテーションについてお話しします。
このアドインではレポートを生成します。レポートを生成するには、まずレポートに含まれる内容を定義し、ユーザーがいつでも追加できるようにする必要があります。アドインには、レポート構成というテーブルがあります。これはアドインによって生成されますが、デフォルトでは空になっています。ユーザーはこのテーブルに、アドインで実行したい様々なレポートの情報を手動で入力します。このテーブルは後でアドインによって読み込まれます。
例えば、ここにあるテーブルでは、すべての列がアドインによって既に配置されています。ユーザーは列情報を入力するだけです。例えば、場所。これは、どのサーバーからデータを抽出するかを示します。次に、製品グレード、仕様詳細名、材質説明といった3つの列があります。これらは適用する機能です。例えば、このレポートでは、この製品グレード、この特定の名前、この材質説明のみを抽出します。これらはクエリに追加するフィルターです。もちろん、これは必要に応じて調整できるため、企業やニーズに合わせて調整できます。
パイロットに関する2つの列、「パイロット値」と「パイロット単位」があります。これは、このレポートで抽出するデータの量です。通常、このレポートでは24か月分のデータを抽出します。次に、「頻度値」と「頻度単位」があります。後ほど説明しますが、新しい頻度とは、これらのレポートが13週間ごとに生成されるという意味で、頻度を調整できることを意味します。他にもニーズに合わせて使用している列がありますので、会社の状況に合わせて必要な情報を入力してください。
ユーザーが生成したいレポートを追加または変更したら、アドインを実行できます。アドインのユーザーインターフェースにレポートテーブルが表示されます。ユーザーインターフェースにも、同じレポートテーブルが表示されます。ユーザーは、実行するレポートを1つまたは複数選択できます。レポート実行ごとに、合計6つの出力が生成されます。
まず、すべてのレポートに5つの生成テーブルがあります。最も重要なのは行テーブルです。行テーブルを開くと、前述の通り、他のテーブルと非常によく似ています。これは、ユーザーが各管理者で迷うことがないよう、すべての出力を異なる項目に標準化しようとしているためです。これはデータベースから取得したデータです。左側のテーブル変数を見ると、抽出期間やフィルターなど、レポートの情報を呼び出すことができます。
追加ツールのスクリプトをもう一度ご覧ください。これは、JMP初心者でも、色分けや限界表や管理図の表示など、基本的なデータ操作を行いたい場合に非常に便利です。これは行テーブルです。もちろん、この行テーブルを操作することもできます。
アンスタックテーブルもあります。基本的にアンスタックテーブルは行テーブルと同じですが、パラメータを行ではなく列に配置するため、管理図などを使用する場合に便利です。
また、表示できる表の一つとして限界表があります。この限界表には、各パラメータの仕様と管理限界のみが記載されています。IDCによって既にフォーマットされているため、表内でこの限界値を探す必要はありません。もちろん、このIDCにとって最も重要な出力はSQCレポートです。これはPowerPointです。ここで示しているのは、管理者が作成したウィザードの原型です。PowerPointには、共有、添付、変更は一切行っていません。管理者から提供されたままのものです。
もちろん、ここではSyensqoのテンプレートを使用していますが、これを調整して会社のテンプレートを使用することもできます。まず、表紙にはレポートの情報が自動的に入力されているので、ユーザーは何もする必要はありません。
例えば3ページ目にはパラメータがあります。出力生成テーブルにも記載されているように、パラメータと制限テーブルと呼んでいます。また、バッチリストとアプリのリリース日、部品番号と説明も記載されています。
各パラメータについて、管理図をプロットしました。境界プロット、仕様限界、管理限界を併記しています。最後に、各パラメータのシナリオ機能も示しています。
この時点で、ユーザーは結論と推奨事項のページに入力するだけです。すべては管理者によって既に自動化されているため、管理者側で何もする必要はありません。先ほどもお伝えしたように、アドインにはプレビュー機能があります。先ほどお見せした表では、ユーザーがデータを変更でき、ボタン一つで変更内容を反映したPowerPointが生成されます。
これらはすべてオンデマンドモードに関するものでした。その後、オンデマンドモードが非常に多く利用されていることが分かり、サーバー上での自動化を試みました。プレゼンテーションのレイアウトを見ると、私たちが行ったのは…これは左下の部分です。JAMScriptを使用しています。世界中の様々なWindows Serverで、CM Squareで様々なデータと様々なレポートを生成する必要があります。
各サーバーでは、スケジュールされたタスクを使用して、毎日実行される単純なJavaScriptを用意しています。各サーバーのレポートを確認し、頻度に基づいてどのレポートを生成する必要があるかを確認します。例えば、あるレポートを13週間ごとに生成する必要があると設定していて、14週間更新されていない場合は、そのレポートを生成します。これが仕組みです。レポートが生成されると、品質管理エンジニアにレポートが生成されたことを通知するメールが送信されます。必要に応じて、品質管理エンジニアはメールを確認してレビューを行うことができます。
これがメールの出力です。このように表示されます。これは一般的なメールアドレスから送信されています。このメールの内容は、基本的にどのレポートが生成されたか、そして正常に生成されたかどうかです。例えば、レポート5が生成されたことと、その出力先が示されています。レポートの出力先は共有ドライブです。もちろん、ユーザーはシャドウワークへのアクセス権を持っている必要があります。アクセス権がなければ、アクセスできません。この場所には、先ほど示した5つの生成テーブルとPowerPointがあります。また、レポートが再生成されなかった場合のログも添付されています。これがSQC自動レポートアドインの基本的な考え方です。
このアドインの目的は、品質管理エンジニアと製造エンジニアのデータ収集と整理にかかる負担を軽減することです。これにより、データレビューのための標準的な方法論を確立し、すべての拠点から一貫した顧客向け出力を生成できるようになります。同時に、データセットへのフルアクセスを維持し、追加の問題解決やより詳細な探索的データ分析を行うことも可能になります。ユーザーからのフィードバックは非常に好意的です。多くのエンジニアが、クエリ1件あたり30分から8時間かかっていた負担が軽減されたと述べており、彼らは毎日これらのツールを使用しています。
プロセス機器の計装レベルが高まり、利用可能なレシピ情報が増えるほど、入力と出力のデータテーブルを容易に統合できるため、メリットは大きくなります。この研究は、Syensqoデータ分析グループがプロセスデータ抽出用に開発した初期のアドインをベースに構築されていますが、連続情報とコンテキスト情報を同じデータベースに統合できるようになったことで、さらに進化しました。Syensqoデータ分析グループが開発したオリジナルのアドインは、JMPコミュニティウェブサイトでご覧いただけます。
ありがとうございました。プレゼンテーションを楽しんでいただければ幸いです。
ありがとう。
