こんにちは。ケビン・ギャフニーです。JMP Liveの活用事例と、私の組織がJMP Liveによってどのような価値を得られたかについてご紹介できることを光栄に思います。まずはJMP Liveを用いた統計的工程管理の導入から始まり、そこから得られた新たな価値についてお話しします。シューハート氏が最初に発表してから100年が経った今、私たちは管理図をどのように活用しているのでしょうか？
共著者であるメドトロニック社のアリ・ゴメス氏とブライアン・モリッツ氏に感謝します。彼らはこのプロジェクトの製造エンジニアリングチームの一員でした。また、開発者のウェンディ・ツェン氏と、パイロットプロジェクトで尽力してくれたJMP管理者のアレックス・リッピンコット氏にも感謝します。
私はJMPを25年近く使っています。モトローラでキャリアをスタートし、JMP 2に出会ったのがきっかけだったと思います。その間、プロセス開発エンジニア、設計開発エンジニアなど、様々な役割を担ってきました。現在は運用サポートを担当しています。プロセス開発の両面、開発フェーズでの統計データの活用方法、そしてそれが運用にどのように反映されるかを目の当たりにしてきました。
私は、運用側のエンジニアが、委譲された優れた開発作業をどのように活用するか、また、この例で説明するように、JMP Live などのツールを使用することで、組織にもたらす価値を実際にどのように制御できるかを真に理解できるように支援することに熱心に取り組んでいます。
この講演ではまず、JMP Live の管理図のデモをお聞きいただきます。プレゼンテーションのタイトルからもわかるように、私たちはバリューストリームにおける日々の業務に SPC をより効果的に組み込む方法を模索することから始めました。そして、JMP Live の新機能は、単なる管理図以上の価値をもたらすことがわかりました。その仕組みをご説明いたします。
最後に、プロセス監視というエンジニアリングニーズを超えた付加価値、つまりエンジニアリング成果の加速、ソフトウェアの拡散防止、バリューストリーム全体にわたるインフラ負荷の最小化といった価値を、このセッションでご紹介できればと思っています。これらの価値提案はすべて、製造エンジニアリングチームが鍵を握っており、大規模なサポートチームを必要とせずにデータから真の価値を引き出せると考えています。
先ほども申し上げたように、この管理図は100年前から存在しています。ここにはシューハートによる最初の管理図の例があります。これは昨年、ウィリアム・ウッドオール氏がJMPのホワイトペーパーで発表したものです。この図から、時系列データが鍵となることがわかります。
シューハート氏は、同じ情報の少し後のバージョンで、データの集計された単純なヒストグラム表示から、時系列でサブグループの挙動を理解することで、プロセスをより深く理解できることを示しています。統計的に起こりにくい傾向に統計的な制限を設けることで、実際に積極的な対策を講じ、プロセスをより価値の高い状態で維持できるようになります。
さて、現代において、この最初の定式化から100年の間に何が起こったかというと、一般的なSPCプラットフォームにさらに多くの統計ルールが追加されました。JMPには、平均値からの±3シグマに基づくオリジナルのシューハート管理に加えて、14種類の統計ベースの追加ルールがあり、有効にしてチェックすることができます。しかし、現代では、管理図には、工程の統計的管理においてこれらの違反が1つでもあれば、製造チーム全体が取るべき厳格な措置を規定する、管理外対応計画も付随することが求められます。
これを基に、ドナルド・ウィーラー氏が提示した「プロセス健全性」という定式化が生まれました。プロセス健全性とは、SPC管理図だけでなくプロセス能力も組み合わせて製造ラインを理解することです。プロセスの状態、つまり「管理されているか（はい/いいえ）」、そして「能力があるか（はい/いいえ）」を理解することで、プロセスには4つの明確なリスクカテゴリーが存在します。
理想的な状態とは、CPKまたはPPK指標に基づいて顧客の仕様範囲内で製品を納品し、製造ラインには共通原因ノイズのみが存在し、データには特殊原因や統計的にあり得ない傾向が見られない状態を指します。これを私たちは監視状態と呼んでいます。
これら両方に「ノー」と答えた場合、つまり顧客のニーズに応えられず、データに多くの特別な原因がある場合、あなたは混沌とした状態に陥っています。どちらの状態もかなり明白であり、私たちは混沌とした状態に陥りたくはありませんが、実際にそうなってしまった時は、それを自覚しています。
もう一方の対角線は、より不安定な2つの状態を示しています。1つ目は、適切なプロセスを提供できず、顧客の要件を常に満たしているわけではないものの、安定している可能性がある状態です。この場合、少なくとも企業は予測可能な計画を立て、顧客が必要とする量の材料を少なくとも継続的に供給するために何をすべきかを把握できます。
しかし、製造エンジニアである私にとって、最も恐ろしいのは混沌の瀬戸際にある状態です。PPKやCPKの値は許容範囲内で、全て順調に進んでいると思っていても、実際には完全にはコントロールできていない状態です。いつ何時、特別な原因が突如現れ、ラインが停止してしまうか分かりません。まさに、そのような状態は耐え難いものです。
JMP Live のストーリーを紹介しながらお話しするのは、JMP Live の価値ビューが、この定式化の 1 つの軸である SPC だけでなく、もう 1 つの軸であるプロセス能力も同時に確認できるという点です。このとき、分析ツールやデータ セットを離れることなく、この 2 つの観点の答えを探すことができます。
付加価値はどこで生まれるのでしょうか？私のような大規模な製造組織で働いている場合、エンジニアリングワークフロー全体は通常、クロスファンクショナルチームによって支えられています。また、クロスファンクショナルチームにはサイロ化が伴うことが多く、そのサイロ化は非効率性とコストの増加につながります。
これはすべてのエンジニアに当てはまる完璧な定式ではありませんが、ほとんどのエンジニアはワークフローを10ステップ程度に分解できるでしょう。ここではすべてを網羅するのではなく、主に右側、つまり製造工程に近い部分に焦点を当てます。JMPまたはJMP ProとJMP Liveの組み合わせを活用することで、製造エンジニアが部門横断的なプログラム管理に煩わされることなく、ワークフローの多くの部分を実際に管理できるようになるという付加価値について説明します。製造エンジニアは、業務の大部分を自ら実行し、会社に付加価値をもたらす力を持つのです。
ここで、実際のJMP Liveポータルに切り替えて、パイロットスタディをご覧いただけます。ここに表示されているのはJMP Liveのポータルです。JMP Liveはオンプレミスのデータベースであるため、データベースとその管理は企業が所有します。JMP Liveはその上に構築されるソフトウェアアプリケーションです。繰り返しになりますが、これは製造エンジニアである私にとって非常に嬉しいことです。なぜなら、外部所有のクラウドツールよりも、ツールの管理権限がバリューストリームに近づくからです。これは非常に馴染みのある機能です。上部にあるのはエンジニアが取得するWebアドレスで、そこから社内のJMP Liveエコシステム内でアクセスできるあらゆる分析情報を見ることができます。
ここでもう一つ指摘しておきたいのは、これを見るのにJMP Desktopを使っていないということです。製造エンジニアである私は、JMPユーザーではないかもしれません。もちろん、ラインで働く技術者やオペレーターであれば、JMP Liveは絶対に必要ありません。申し訳ありませんが、JMP Desktopは必要ありません。また、これを経営レビューやより広範なグローバルチームの一部にしたい場合も、チームメンバーがJMPユーザーである必要はありません。これは、組織内の誰もがアクセスできるWebポータルを通じて公開されます。
さて、製造エンジニアとしてこれをどのように活用しているか、私の視点からお話ししたいと思います。このプロジェクトの開発エンジニアであるウェンディ、あるいは管理者であるアレックスの視点からお話しする時は、その点を念頭に置いてください。理想的には、製造エンジニアとしての私の一日は、このウェブポータルにアクセスすることから始まるでしょう。自分のバリューストリームがどのように機能しているかをまず確認するのに、家を出る必要すらないかもしれません。ウェブサイトにアクセスして、関心のあるバリューストリームを確認することができます。
そのためには、組織内で利用可能な分析はたくさんあるかもしれませんが、私の特定のバリューストリームはここに表示されます。私たちはこれをディスカバリーバリューストリームと呼んでいますが、ドリルダウンフォルダ構造の中に含まれています。ここに来て最初に目にするのは、分析をドリルダウンする前に、分析内に警告らしきものがあることです。これはすでに興味深いことで、私が一日の最初にやりたいことにおいて、緊急性を高め、価値を高めています。
開発エンジニアのウェンディと一緒に作成したレポートを詳しく見てみましょう。ウェンディと共同作業した結果、私が毎日関心を持つレポートが4つあることがわかりました。ここに警告インジケーターが表示されていますが、今は分析結果がいくつかしか表示されていないため、この警告がこの1つの管理図にあることがすぐにわかります。もし1つのウィンドウにたくさんの分析結果が表示されていたら、ここからすべてを確認するかもしれません。
これは非常にシンプルな例です。まずはこのグラフをドリルダウンします。これは管理図であるだけでなく、すぐに理解する必要があるシグナルも表示されているからです。SPCチャートをドリルダウンすると、いくつかのことがわかります。まず目につくのは、ここに凡例があり、管理図で確認できる追加情報があることです。生データに加えて、未解決のシグナル、調査中のシグナル、解決済みのシグナルがある場合はインジケーターが表示されます。このチャートには表示されていないので、警告をクリックして「1日の前半を費やすべき場所を探すことなく、すぐにその警告までドリルダウンしたい」と思うかもしれません。
その警告をクリックすると、警告の詳細情報を示すパネルが開きます。右側には「電流」というプロセス入力の管理図がありますが、このパネルを見ると、警告の最初の兆候は実際には「時間」という入力にあることがわかります。
アナリストは、私が関心のある6つのプロセス入力を非常に巧妙かつ分かりやすくタブ形式にまとめてくれました。これで、必要な情報をすべてすぐに確認するために、見やすいポータル画面を離れる必要がなくなりました。時間入力管理図をクリックすると、実際に複数の未解決信号があり、それらはシューハート管理（上限管理限界）の違反に関連していることがわかります。
これは製造エンジニアである私にとって興味深く重要な点ですが、次にご紹介するのは、組織の効率性を高める上で非常に重要な点です。100年前、SPCは時系列データとプラスマイナス3シグマだけで価値を生み出していたかもしれないとお話ししました。また、現在、私の組織では、厳格なアウトオブコントロールアクションプランの策定が求められているとお話ししました。JMP Liveを使えば、データ分析やレポートツールを離れて別のシステムに移動することなく、こうした期待に応えることができます。
このパネルに直接アクセスして、個々のシグナルをクリックできます。更新された期間またはシフトにおける、管理図の最初の違反がハイライト表示されているのがわかります。データベースの116行目にあることがわかります。実際の値は3.21でした。これが違反の原因です。JMPには15の違反があると説明しました。違反には他の理由もあったかもしれません。ここで、調査中か、観察を終了したかを示すことができます。アクションを誰かに割り当てることもできます。ここにメモを残したり、この特定のシグナルの履歴を確認したりすることもできます。
これは本当に重要です。これは誰でも見ることができ、JMP Desktopを必要とせず、Webベースのツールであるということを覚えておいてください。これで、たった1つのツールで組織全体がバリューストリームの統計的プロセス制御に参加できるようになります。SPCを一般の人々に提供できるようになったのは、JMPの専門家、統計の専門家、あるいは製造エンジニアである必要がなくなったからです。責任あるエンジニアである私が、数分以内に迅速にドリルダウンを行い、組織をより安定した状態にすることができるため、価値が高まります。サポートチームの他のメンバーも、複数の異なるツールを使うことなく、同じポータルで私と一緒に作業に参加できます。ソフトウェアの増殖とインフラストラクチャの削減につながります。
SPC（プロセス安定性）を超えて、ラインの真のプロセス健全性を把握したいとも申し上げました。このプロセス管理ウィンドウに戻り、JMPが備える複数のプラットフォームとツールを活用し、それらを組み合わせて、思い通りの可視化を実現する方法をお見せします。経営陣から次に聞かれる質問は、「貴社のプロセスには不安定性があり、時間とともにそれが確認できましたが、貴社の能力はどの程度ですか？」というものでしょう。
同じレポートにプロセス能力の簡単な概要を埋め込むことで、これらの質問への回答を迅速に開始し、プロセスの適合性や不良率に大きなリスクがあるかどうかを把握できます。これらはすべてプロセス入力です。プロセス入力に不安定性があるという兆候から、その入力の能力がどの程度なのかを理解します。しかし、私が本当に知りたいのは、これらの変動が製品レベルにどのような影響を与えるかということです。
通常、私たちは能力図を通してそれを把握します。実際の製品生産量のヒストグラムがあり、過去の分布や過去の能力がわかっている状況もあるでしょう。ここで、先ほど言ったように、典型的な工程能力の概要を見て、例えば、かつては正規分布だったものが、今では二峰性を示し、どちらかの裾に寄っているような分布になっているかどうかを把握することができます。
この場合、今も複数のツールを行き来しています。複数のレポートにアクセスする必要がありました。JMP Live を使っているのは良いのですが、プロセスの健全性を把握するために何度もクリックしなければなりませんでした。もっと良い方法はないでしょうか？ここで、JMP Live が SPC を超えた付加価値をもたらしていることが分かります。
データアナリストと私が一緒に取り組んだのは、「これらすべてを一度に見たい。複数の異なるレポート間を行き来するのは本当に嫌だ」ということでした。Wendyが提供してくれたのは、私が必要とするあらゆる分析機能を組み合わせたものでした。今では、それらを指先一つで確認できます。JMPは、プロセス健全性をプラットフォームとして提供しています。プロセス健全性や4つの状態を理解するために、特別なコードやスクリプトを書く必要すらありません。JMPには既に組み込まれています。アナリストが私に提供してくれたのは、先ほど4つの象限で説明したように、プロセス能力とプロセス安定性を確認する方法です。
今、私たちが見ているのは、プロセス出力、つまり厚さと粗さです。これは最終的にビジネスが重視する点であり、顧客の期待に応えていることを確認することです。ここでは、顧客の視点からプロセスの健全性を確認でき、安定しているものの能力不足の領域にあることがわかります。実際のSPCチャートで先ほど確認したSPC信号の時間ベースの頻度も確認できます。これで、能力の履歴を確認できるようになりました。安定性だけでなく、長期能力と短期能力の差異も確認できます。これで、日々の仕事に効率性を取り入れ始めています。
製造エンジニアとして、私の組織ではライン管理に管理図を使うのが一般的であるため、管理図から始めようと考えていました。製造上のばらつきが顧客に及ぼすより大きな影響を、すぐに掘り下げて確認できるようにしたいのです。ここでそれができます。
タブのテーマに沿って、入力についても同じ視点で確認できます。最近、プロセス入力の信号が増えていることがわかります。プロセス入力はこの軸の左側に表示され、信号数の推移を確認できるほか、すべての入力チャネルのプロセスヘルスも確認できます。これらすべてが、製造エンジニアとしての私の日々の業務に本当に価値をもたらしてくれます。
SPCの観点からこれらすべてを見たとき、私はとても嬉しく思いました。これは素晴らしいことで、私はJMP Liveの支持者になりました。多くのエンジニアが興奮するであろう真の価値は、JMP Live内で、市場に出回っているほとんどのツールとインタラクティブに連携できることだと思います。JMPを頻繁にご利用の方、特にプロセスエンジニアでありJMPもご利用の方なら、予測プロファイラーの機能をきっと気に入っていらっしゃるでしょう。
JMPのシミュレータや欠陥シミュレーションなどを実際にお使いいただいていると幸いです。ここで私が行ったのは、アナリストと協力して、会社の技術レポートに記載されている豊富な開発履歴の一部を取得し、先ほどお見せした厚さと粗さの2つの出力と、6つの入力を結び付ける重要な伝達関数を抽出したことです。
会社のナレッジベースにはこれらの伝達関数が保存されています。これらの伝達関数をインタラクティブな方法でJMP Liveに取り込むことができます。このプロファイラーについてご存じない方のために説明すると、これは複数応答の最適化を行う状況です。出力を確認しながら、これらの入力の設定を関心領域に合わせて継続的にスライドさせ、それが1つの出力だけでなく、両方の入力に同時にどのように影響するかを確認できます。
統計的な不確実性も多少含まれています。今回のケースではデータが大量にあるため、推定値の不確実性は低くなっています。点推定値の周囲には不確実性帯があり、これにより、関心のある最適化の不確実性についても把握することができます。
何らかのビジネス上の制約により、特定の設定を実行したいと分かっている場合は、別の方法でプロファイラーにアクセスし、実行したい設定を正確に入力できます。その後、Y軸を見て、結果の出力の点推定値と不確実性の許容範囲を確認できます。
製造エンジニアである私にとって、これは非常にありがたいことです。開発エンジニアやデータサイエンティストの方で、モデルに関する詳細な情報が必要な場合は、JMP Desktop のモデリング手順で通常得られるすべての情報も共有できます。繰り返しますが、これらの情報はすべて JMP Desktop の外部で閲覧しています。すべて JMP Live を通じて行われます。JMP Desktop を開いている必要すらありません。まるで開発エンジニアとして、異なる視点からチームメンバーと分析を共有できるのです。私の話は製造エンジニアの視点からではありますが、様々なタイプのエンジニアにとって価値ある情報となります。
開発エンジニア、あるいは製造エンジニアである私にとって、これは信じられないほどの価値です。わずか数分で、どこからでもアクセスできるWebポータルからラインの現在の状態を確認し、Webポータルを離れたり別のツールを開いたりすることなく、シナリオの最適化までを実行できるようになりました。
では、JMP Live の仕組みについて少しご説明しましょう。先ほど、警告について少し触れました。JMP をお使いの方は、分析の進行状況に応じてコンテキストメニューが表示されることをご存知でしょう。例えば、特定の分析、例えば SPC チャートを開いてデータにアクセスすると、その分析に使用されたデータテーブルにアクセスできます。つまり、単なる視覚化ではなく、Web ポータルを離れることなく、データを詳細に分析できるのです。
このチャートの履歴について、もう少し詳しい情報も確認できるようになりました。いつ更新されたのか、誰が更新したのか、誰がアクセスできるのかなどです。チームで共有したい興味深い情報があれば、コメントを残してチャット履歴として残すことができます。そして、このパネルでは、これらのチャートを実際にどのように作成するかを示しています。つまり、これは自動的に更新される管理図になります。
JMP Liveサーバーにデータを手動でアップロードする方法です。スクリプトを使って自動アップロードすることも可能です。その場合は、JMPスクリプトをここに貼り付けます。参照テーブルを作成できます。ファイアウォールを使用している場合や、更新スクリプトに特定の認証情報が必要な場合は、認証情報を割り当てることができます。JMPアドインを使用していて、分析にJMPアドインが含まれている場合は、ここに添付できます。更新スケジュールでは、カレンダーのような設定で、データを更新する頻度を指定します。
JMPユーザーで、データにアクセスして分析を拡張したい場合は、右側の「JMPで開く」ボタンをクリックすると、JMPプロジェクトで表示されているデータテーブルとレポートが表示されます。デスクトップ版JMPまたはJMP Proをご利用の場合は、これらすべてをシームレスに指先で操作できます。
一般的なサイトビルダーやウェブベースのツール、ブックマーク、共有機能、そして画面内でいわゆる「投稿」を管理する機能があります。ここに再生ストリップの例があります。これはスクリプトの自動更新と呼んでいるもので、ここにあります。ここではスクリプトやワークフロー構築については説明しませんが、スクリプトの専門家でなくても心配はいりません。製造エンジニアである私にとっても、これは簡単に実行できます。
ワークフロービルダーとJMPを併用すると、ドロップダウンメニューを使ったJMPの通常操作、必要な視覚化の作成、ダッシュボードビルダーへのアクセスなどに加え、JMPスクリプトも作成されます。これらはすべて自動的にキャプチャされ、このウィンドウにコピー＆ペーストするだけで利用できます。JMPスクリプトに精通していなくても、JMPツールを普段使いするだけで、必要な機能をすぐにご利用いただけます。
公開は簡単です。繰り返しますが、ここでは説明しません。JMPデスクトップ内のドロップダウンボタンからJMP Liveに公開するだけです。ボタンを数回クリックするだけで、必要なレポートをすべてワークスペース（JMP Liveではフォーカスレポートを備えたポータル）に公開できます。
JMP Liveのデモはこれで終了です。スライドに戻ってまとめたいと思います。この非常に簡単な例を通して、エンジニアとして私たちが何を達成しようとしているのか、約10の異なるエンジニアリングステップでデータを収集し、ラインを最適化しようとしているのか、ご理解いただけたかと思います。JMP Liveを使えば、分析結果を大規模な組織とシームレスに共有できるため、分析結果のユーザーや利用者全員がJMPユーザーやJMPのエキスパートである必要がなくなり、エンジニアリング成果の実現を加速できます。
私の組織では、SPCプラットフォームを選択することでソフトウェアの過剰使用を回避できました。SPCプラットフォームは、SPCを実行するだけでなく、同じデータセットを使用して、統計的最適化に至るまで、より詳細なデータ分析を実行できます。JMP Liveツールのおかげで、制御不能なアクションプランに関して必要な管理作業の一部を、JMP Liveから離れることなく実行できます。これは信じられないほど素晴らしいことです。
この辺で終わりにします。これまでの経緯と、これから取り組むべきエンジニアリングのステップについて改めてご説明いたします。JMPとJMP Liveの組み合わせは、このワークフローの最終段階、つまり会社にとってエンジニアリング成果の最適化に責任を負うエンジニアたちに、非常に大きな力を与えてくれます。ありがとうございました。
