데이비드 페인, 지속적인 개선 책임자, Macfarlan Smith
Andrew Ruddick, 프로세스 인사이트 컨설팅 이사
2012년에 생산 능력을 높이기 위해 현장에서 재배한 양귀비 짚에서 모르핀을 지속적으로 추출하는 시설의 병목 현상이 해소되었습니다. 그러나 가동 이후로 매우 가변적이고 복잡한 원료를 처리하는 데 문제가 있어 명판 용량의 약 75%로만 가동할 수 있었습니다. 공정에 대한 이해가 부족했고 중요한 변수가 제대로 정의되지 않았습니다. 상당한 공정 데이터를 사용할 수 있었지만 기존 데이터 분석 방법을 사용하여 나무와 숲을 구분하는 것은 불가능하다는 것이 입증되었습니다. JMP 데이터 시각화(분포, 그래프 빌더) 및 분석 플랫폼을 사용하여 현재 상황을 기준으로 설정하고 강력한 새로운 통찰력을 제공했습니다. JMP 적합 모델, 요인 프로파일링 및 시뮬레이션을 통해 정의된 견고한 운영 범위 내에서 공정을 제어할 수 있었습니다. 이제 시설에서 공정 성능을 모니터링하고 중요한 입력 변수의 변화에 적합한 대응을 트리거할 수 있습니다. 공정 능력이 크게 개선되었습니다. JMP의 가치에 대한 강력한 리더십 인식이 있습니다. JMP 없이는 이룬 진전이 불가능했을 것입니다. JMP 분석 및 모델링의 다음 단계는 공급망을 통해 다시 추진하여 모르핀 추출 수율과 관련된 양귀비 품종과 재배 조건을 최적화할 수 있도록 합니다. 이는 수익성 향상, 지속적인 성장 및 사업의 효과적인 수직 통합에 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다.
