En nuestra organización, aprovechamos los productos JMP en diversas facetas de nuestras operaciones, demostrando su versatilidad y eficacia. Principalmente, JMP Live funciona como una potente herramienta de inteligencia empresarial que nos permite visualizar la cinética de fermentación y los datos financieros con claridad y precisión. Al aprovechar la interfaz intuitiva de JMP, empoderamos a los responsables de la toma de decisiones para que obtengan información y tomen decisiones basadas en datos en tiempo real.
Además, las capacidades analíticas de JMP son fundamentales para nuestro análisis de datos. Integramos a la perfección las consultas SQL en un complemento de JMP, lo que facilita el acceso rápido a amplios conjuntos de datos desde nuestro almacén de datos. Este enfoque optimizado agiliza nuestros procesos analíticos, permitiéndonos extraer información valiosa de forma eficiente.
Además del análisis de datos, utilizamos las avanzadas capacidades de modelado de JMP para optimizar nuestros análisis predictivos. Por ejemplo, al emplear modelos de Gompertz en JMP, predecimos la liberación de gases de CO2 con base en la cinética del bioetanol NIR, un factor crítico en nuestros procesos de producción. Los gráficos de control y la comparación con los datos de producción nos permiten cuantificar métricas de rendimiento, como el porcentaje de rendimiento teórico, lo que facilita la optimización de procesos y el control de calidad.
Gracias a estas aplicaciones, los productos JMP desempeñan un papel fundamental en la toma de decisiones basada en datos, la optimización de procesos y las iniciativas de control de calidad de nuestra organización. A medida que continuamos innovando y perfeccionando nuestras metodologías, JMP sigue siendo un aliado indispensable en nuestra búsqueda de la excelencia operativa y la mejora continua.
Hola a todos. Es un placer presentarles hoy. Me llamo Scott Johnson. Soy gerente de sistemas de datos en POET, en Sioux Falls, Dakota del Sur.
Soy Brandon Breitling, estadístico senior en POET en Sioux Falls también.
POET es el mayor productor mundial de bioetanol y nuestra sede se encuentra en Sioux Falls, Dakota del Sur, como mencioné. Contamos con 34 plantas de bioprocesamiento en ocho estados del Medio Oeste. Contamos con un modelo de negocio integrado único en el que POET gestiona la selección, el diseño y la construcción de las plantas, el suministro de granos, la comercialización de productos y la gestión de la planta. Incluso participamos en políticas públicas dentro de las industrias agrícolas relacionadas.
Por ello, puede resultar complicado proporcionar datos e información a las personas adecuadas en el momento oportuno. Por supuesto, esta no es una oportunidad única en POET. Muchas empresas se enfrentan a retos similares en el análisis de datos. Al igual que otras empresas, POET utiliza diversas herramientas para generar informes, KPI y paneles de control. Tenemos una gran necesidad, en particular de análisis de datos en tiempo real.
La esencia de nuestro negocio se centra en nuestras 34 plantas de bioprocesamiento, que funcionan 24/7. JMP ha sido una de las plataformas clave que nos permite ofrecer esta información a los usuarios de toda la empresa. En lugar de un caso práctico específico de JMP, queremos mostrar algunos ejemplos de cómo la utilizamos a nivel corporativo o de soporte de flota, donde realizamos todo el análisis exhaustivo y la creación de gráficos a nivel de flota, y cómo compartimos estos hallazgos con otros.
Demostraremos cómo la reciente incorporación de JMP Live a nuestro conjunto de herramientas ha abierto aún más oportunidades para compartir hallazgos en la red. Le cedo la palabra a Brandon para que nos muestre algunos ejemplos.
Genial. Gracias, Scott. JMP es una herramienta que POET ha utilizado durante más de una década para analizar tendencias, diseñar experimentos y consultar datos. Ayudo a administrar un complemento para JMP, cuya captura de pantalla aparece a la izquierda. El complemento apunta a una gran cantidad de tablas y vistas almacenadas en el almacén de datos de POET, donde, periódicamente, se consultan datos para múltiples sistemas transaccionales, se integran y almacenan, o se accede a ellos desde el complemento.
Estos conjuntos de datos están disponibles para su análisis por parte de ingenieros, científicos y profesionales del sector. Dedico gran parte de mi tiempo a ayudar a configurar las fuentes de datos con la ayuda de los principales propietarios de los datos para extraer, transferir y cargar datos de fuentes más crudas o transaccionales.
Luego, modelo los datos en conjuntos útiles para obtener información valiosa para los usuarios finales. Generalmente, es más prudente para la organización que realice estos pasos en el almacén, pero parte de esa gestión y modelado de datos también se puede realizar con JSL. Volviendo a la captura de pantalla del complemento, en la esquina superior izquierda, si observa el panel izquierdo, encabezados como fermentación, si baja un poco, destilación y evaporación, son operaciones unitarias de producción de etanol, y gran parte de los datos del complemento se centran en las operaciones. La mayoría de los datos transaccionales de las operaciones se almacenan en OSI PI, del cual Scott, en la llamada, y el personal de su equipo son los principales responsables.
JMP permite conectarse directamente a OSI PI, como se muestra en la captura de pantalla de la esquina superior derecha de la presentación. Al extraer conjuntos de datos más grandes, especialmente de múltiples fuentes o con columnas calculadas, trabajo con Scott y su equipo para transferir esos datos sin procesar al almacén, donde los modelo para los usuarios finales. También contamos con numerosos sistemas financieros y transaccionales que podemos integrar con el equipo de operaciones para crear conjuntos de datos listos para analizar.
Como se muestra en la captura de pantalla inferior derecha, los usuarios pueden realizar consultas y uniones directamente si conocen las tablas y las claves. Pueden extraer las tablas del complemento y acceder a la opción de unión en el menú de la tabla con los conjuntos de datos JMP abiertos en el escritorio, o pueden consultar, de forma similar a la captura de pantalla anterior, directamente a la base de datos mediante la plataforma de la base de datos en el menú Archivo y seleccionar Bases de datos y, a continuación, "Conexión directa de tablas" que aún no se han vinculado en el complemento.
Como complemento a las numerosas licencias de JMP que tenemos, actualmente tengo una licencia de JMP Pro. La utilizo para solicitudes de modelado más específicas que pueden aprovechar las capacidades mejoradas de JMP Pro. Para muchos datos operativos, los predictores están correlacionados. Si necesito crear un modelo de regresión (como se muestra a la izquierda, regresión generalizada), LASSO es adecuado debido a los predictores correlacionados, y es una función de JMP Pro.
Además, nuestras fermentaciones se realizan lote a lote, y la cinética en sí misma son curvas, las cuales son respuestas apropiadas para la plataforma Functional Data Explorer. En la imagen a la derecha, tenemos un ejemplo. Los predictores a nivel de lote para las diferencias en la cinética se pueden explorar con…
Scott profundizará en un caso de uso específico de JMP Live. Con JMP Live, contamos con numerosas funciones similares a las de otras herramientas de inteligencia empresarial que permiten la interactividad con gráficos y análisis, pero algunas características únicas lo hacen superior para ciertas tareas.
Cuenta con un sólido sistema de gráficos de control de calidad, como se muestra en el gráfico superior izquierdo, con el verde en el centro, el amarillo a su alrededor y el rojo en el extremo. Si observa ese gráfico, también encontrará un análisis de capacidad a la derecha con histogramas, CPK y otras estadísticas. Todo esto es fácil de agregar. También puede agregar advertencias para que se envíen correos electrónicos automáticamente cuando se cumplan los criterios.
También en la esquina inferior izquierda, es muy fácil trazar datos en un mapa de fondo para buscar información geográfica. También se pueden generar información más tradicional con gráficos de barras, con funciones de consulta analítica mediante los filtros de datos bloqueados en los selectores de columnas, que se ven a la derecha. Se puede acceder fácilmente a estos análisis de JMP Live navegando al portal y haciendo clic en cualquiera de los fragmentos mostrados arriba.
Con esto, volveré a Scott para una discusión más profunda y un caso de uso más específico de JMP Live.
Gracias, Brandon. Con la incorporación de JMP Live a nuestro conjunto de herramientas (hace aproximadamente un año y medio), diría que ahora tenemos tres niveles de usuarios de JMP en POET, y eso se refleja en parte en las versiones o herramientas del software JMP. Ese es el cliente JMP en la investigación de nuestros ingenieros, expertos en la materia. Utilizan el complemento de datos que Brandon mencionó anteriormente para facilitar el acceso a los datos.
Nuevamente, el subconjunto más pequeño usa JMP Pro para analizar los datos en profundidad, y se trata de un subconjunto muy pequeño de nuestros usuarios. Ahora podemos exponerlos a través de JMP Live, una novedad para POET. Esto nos permite aprovechar algunos de los hallazgos de nuestros ingenieros y expertos en la materia y luego publicar fácilmente esas capturas de pantalla para un público más amplio.
Nos centraremos brevemente en JMP Live y hablaremos de un caso práctico de fermentación, que nos impulsó a añadir JMP Live a nuestras herramientas. La fermentación es un componente clave del proceso del bioetanol, y últimamente hemos utilizado JMP y JMP Pro para análisis puntuales. Estos resultados solo se compartieron fácilmente con otros usuarios que tenían JMP instalado y estaban familiarizados con el software.
Esta accesibilidad algo limitada era común en algunas de las otras herramientas que teníamos. Parecía que, o bien la herramienta no ofrecía la flexibilidad necesaria para analizar a fondo y resolver problemas fácilmente, o bien tenía esa capacidad, pero no era fácilmente accesible para un público más amplio. Necesitamos que ese público más amplio nos ayude a tomar decisiones rápidas para mitigar cualquier problema en la fermentación.
Este es un ejemplo de un archivo que creamos. Este utiliza los servicios de informes de SQL Server para supervisar la fermentación en cualquiera de nuestras plantas. Se trata de una curva de conversión de etanol a lo largo del tiempo y lotes superpuestos. Esta vista nos permitió buscar por planta y por rango de tiempo, pero carecía de la capacidad de análisis detallado que buscábamos. No era fácil profundizar en los datos sin experiencia en la materia o sin alguien que los procesara de forma manual.
Logramos implementar esto en la herramienta cliente JMP y vistas similares, lo cual fue muy útil para segmentar, desglosar y analizar los datos. Este análisis, nuevamente, se limitó a nuestros usuarios de JMP. No fue fácil compartirlo con un público amplio. Solo quienes tenían acceso a JMP pudieron aprovecharlo.
Presentamos JMP Live. Logramos exportar la funcionalidad que teníamos en la herramienta JMP Client y publicarla en JMP Live, donde ahora está disponible para el soporte de nuestra flota. Un par de capturas de pantalla muestran algunas de las ventajas. En la esquina superior izquierda, podemos ver dónde uno de los fermentadores, uno de los lotes, se descarriló, por así decirlo. Es esa línea verde la que presenta una menor tasa de conversión de etanol con el tiempo.
Con JMP Live, si profundizamos en el tema y queremos averiguar qué estaba sucediendo, podemos identificar cualquier valor atípico y ver qué se incluyó. En este caso, podemos ver el número de lote, el número del tanque de fermentación y el recipiente que contenía. Curiosamente, nos permite saber qué estrategias de receta estábamos usando en ese momento, qué levadura y qué enzima estábamos usando.
En la esquina superior derecha, hablando de levaduras y enzimas, podemos resaltar una enzima en particular y ver si hubo indicadores clave en lotes anteriores. Resalté algunas secciones que podrían indicar que esta estrategia tendría un rendimiento menor.
En la esquina inferior derecha, se destacan algunos de esos mismos datos, pero con diferentes vistas de ese conjunto. Se destaca la misma planta donde tuvimos un lote de bajo rendimiento, pero luego se compara con el resto de la flota, otras plantas, y podemos ver qué estrategias están utilizando. Esta es una herramienta muy potente y común que buscamos en nuestras plataformas de software en POET: la capacidad de comparar con nuestra flota y luego usar las estrategias de las plantas de alto rendimiento para intentar mejorar el rendimiento del resto del grupo.
Un simple indicador que contribuye al éxito de este caso práctico es que estas vistas de fermentación, en particular, cuentan con más de 15 000 visualizaciones en todo nuestro grupo desde que las implementamos hace aproximadamente un año y medio. Cientos de usuarios de toda su flota acceden a ellas.
Esperamos que esto les brinde una perspectiva y les muestre ejemplos de cómo JMP desempeña un papel fundamental en nuestra toma de decisiones basada en datos. Nos ayuda con la optimización de procesos, las iniciativas de control de calidad, etc., dentro de nuestra organización.
A medida que continuamos mejorando el acceso a algunos de esos conjuntos de datos que Brandon mencionó anteriormente a nivel empresarial, y ahora con la incorporación de JMP Live a nuestro conjunto de herramientas, eso nos demuestra que la plataforma JMP se está convirtiendo en un aliado indispensable en nuestra búsqueda de la excelencia operativa y la mejora continua.
Gracias por vernos y que tengas un buen día.
Gracias.
