利用 JMP® 功能实现对业务关键型制造流程的控制Macfarlan Smith 持续改进主管 David Payne
Process Insight Consulting 总监 Andrew Ruddick
2012 年，为提高生产能力，一家从田间种植的罂粟杆中连续提取吗啡的工厂进行了瓶颈清理。然而，自启动以来，由于处理高度可变和复杂的原料时出现问题，该工厂只能以标称产能的 75% 左右运行。对过程的理解很差，关键变量定义不明确。虽然有重要的过程数据，但使用传统的数据分析方法无法看到树木的森林。JMP 数据可视化（分布、图形生成器）和分析平台用于确定当前情况的基线并提供强大的新见解。JMP 拟合模型、因子分析和模拟使该过程能够在定义的稳健操作范围内得到控制。该工厂现在可以监控过程性能并触发对关键输入变量变化的适当响应。过程能力已显著提高。领导层非常认可 JMP 的价值——如果没有它，显然不可能取得这样的进步。 JMP 分析和建模的下一阶段将通过供应链进行反推，以优化与吗啡提取产量相关的罂粟品种和生长条件。这对于提高盈利能力、持续增长和有效的业务垂直整合具有巨大的潜力。
