Bonjour tous. Je suis David Paige, Je suis le Numérique Champion de le Mondial Entreprise Unité de Carbonate de soude et dérivés à Solvay . Ensemble avec moi, nous avoir Carlos Pérez, OMS est Industriel Données Scientifique à Solvay à entreprise niveau, OMS volonté être co- présentateur de ce présentation.
Ce présentation est à propos le mise à l'échelle en haut de le utiliser de machine apprentissage techniques dans le chimique processus et concrètement à Solvay. Ici dans ce glisser, nous avoir le ordre du jour de ce présentation. D'abord de tous, I volonté partager avec toi a bref introduction de notre multinational entreprise, Solvay. T poule quelques mots aussi à propos notre général entreprise unité, Carbonate de soude et dérivés.
Alors ici dans le indiquer nombre trois, nous volonté entrer dans discussion à propos comment machine apprentissage techniques aide améliorer notre production processus. Alors nous volonté aller a petit peu Plus profond à propos le usage de JMP dans notre GBU. I volonté expliquer à toi le conscience séances et le entraînement que nous fourni à notre population de ingénieurs. A aussi, nous volonté voir a couple de pratique utiliser cas.
Alors mon collègue Carlos volonté partager avec toi un ajouter- dans que ils développé intérieurement à entreprise niveau à Solvay, lequel est très utile pour nous, pour le final utilisateurs à connecter à notre principal source de données, lequel est le NOUS, systèmes d'exécution de fabrication. Enfin, I volonté partager avec toi le principal défis que nous face à pendant ce voyage et aussi le leçons savant.
Bref introduction de notre groupe, Solvay. Nous sont a science entreprise fondé dans 1863 dont technologies apporter avantages à beaucoup aspects de tous les jours vie. Notre novateur solutions contribuer à a plus sûr, nettoyeur, et plus durable produit trouvé dans les maisons, nourriture, et consommateur marchandises, avions, voitures, piles, intelligent appareils, santé soins applications, et eau et air purification systèmes.
Très important, notre groupe cherche à créer durable commun valeur pour tous. Notamment, à travers c'est Solvay Un Planète programme, nous avoir trois piliers: protéger le climat, conservation naturel ressources, et favoriser mieux vie.
Ici à le bas de le diapositives, toi peut voir quelques clé chiffres de le groupe dans 2021. Comme toi peut voir, nous avoir a petit peu plus de 21 000 employés tous sur le monde. Nous avoir présence dans 63 pays et nous avoir 98 industriel fabrication sites.
Maintenant, si nous saut à notre général entreprise unité de Carbonate de soude et dérivés, lequel est le entreprise unité que I travail pour, coordination le mise en œuvre de quoi nous appel le numérique transformation initiatives. Comme toi peut voir, nous avoir 11 production sites distribué autour le monde. Nous avoir six production sites ici dans Europe, mais aussi nous avoir deux production sites dans Nord Amérique et un production site dans Asie dehors de autre emplacements autour le monde comme entreposage et bâtiments.
Aussi, nous avoir trois R&I centres situé dans Bruxelles, dans Dombasle, lequel est notre fabrication site dans France, et dans Torrelavega dans le nord de Espagne. À l’échelle mondiale, nous sont 3 200 employés tous sur le monde.
Notre produits. Ces sont le deux principal produits que nous produire dans notre général entreprise unité. Nous produire carbonate de sodium et nous produire sodium bicarbonate. Le carbonate de sodium est principalement utilisé pour le verre fabrication production, différent types de verre pour bâtiment, mais aussi pour photovoltaïque panneaux ou pour conteneurs, comme toi peut voir ici, le exemple de le bouteilles.
Aussi, du carbonate de sodium est utilisé à produire détergents et très important et très nouveau avec la réalisation de la [inaudible 00:04:44] de électrification que nous sont vision autour le monde. Soude cendre est aussi utilisé pour le production de hélium pour le piles.
Bicarbonate. Notre sodium bicarbonate, c'est utilisé pour différent marchés. D'abord un, pour le échappement gaz industrie nettoyage, lequel est notre SOLVAir marché. A aussi a très nouveau application pour le même but, gaz nettoyage, mais pour le navires. Le sodium bicarbonate, c'est aussi utilisé pour le pharmaceutique industrie et pour le nourriture industrie.
Dans ce glisser, I serait comme juste à montrer toi à propos le complexité de notre production processus à fabrication notre final produits. Comme nous dit, notre final produits peut être carbonate de sodium, lumière ou dense, et aussi le raffiné bicarbonate.
À produire eux, nous besoin à consommer différent brut matériels tel comme le calcaire, le saumure, et aussi nous utiliser le coke et anthracite dans notre citron vert champs. Comme toi peut voir, le le production processus est assez complexe parce que nous sont en utilisant différent actifs comme le absorbeurs, comme distillation dans le distillation secteur, dissolveurs , précipitation colonnes, filtres, compresseurs.
Nous avoir a long variété de actifs utilisé dans le fabrication processus et très complexe chimique réactions, mélange gaz, liquides, solides. Nous besoin à prendre dans compte des milliers de paramètres dans termes de température, pression, flux, et donc sur. C'est très important le utiliser de avancé analytique et machine apprentissage techniques dans commande à améliorer ce production processus.
Ici nous sont entrer dans le chapitre pour comment machine apprentissage peut aide à améliorer notre production processus. D'abord de tous, à partager avec toi notre stratégie. Clairement, dans le carbonate de sodium et bicarbonate, notre stratégie est à être compétitif et garder notre direction mondial position dans ce mondial marchandise marché, lequel est soude cendre, mais aussi dans le prime marché comme le acheteur.
Quoi est notre objectif à atteindre ce ambition dans notre stratégie? Notre objectif est à réduire comme beaucoup comme possible le variable et fixé coût dans notre fabrication sites alors que assurer le dans l'ensemble équipement efficacité, donc le TRS, et le qualité de notre produits.
Laisser moi mettre quelques exemples de comment nous peut impact dans notre variable coût et fixé coût. Dans le variable coût côté, clairement, un de le leviers que nous peut améliorer est le rendement. Si nous sont capable à augmenter notre sodium précipitation rendement dans notre carbonatation secteur, clairement quoi nous sont en allant à faire est à réduire le besoin de brut matériel et énergie dans notre production processus à produire le même quantité de carbonate de sodium.
Le même pour le sujet en rapport avec énergie efficacité. Dans le précédent glisser, I a montré toi le complexité de le production processus et le énergie que nous besoin à utiliser dans le différent secteur tel comme le distillation secteur, calcination secteur, ou citron vert fours. Si nous sont capable à améliorer le principal paramètres sur ces secteurs, nous volonté être capable à réduire le spécifique consommation de énergie dans notre production processus.
Dans termes de fixé frais, un de notre principal fixé coût dans notre production processus est le entretien coût. Nous avoir imprévu événements, imprévu mécanique pannes dans notre industriel actifs, et aussi nous effectuer régulier entretien activité et nettoyage de notre actifs. Si avec ces machine apprentissage techniques nous sont capable à anticiper, à prédire ces imprévu événements, nous pourrait aussi potentiellement réduire notre fixé frais.
Notre idée, notre ambition est à combiner le profond compétence que notre processus et contrôle ingénieurs avoir sur le domaine, le carbonate de sodium production processus, ensemble avec le IL et ordinateur science compétences et mathématiques et statistiques compétences. Ce est notre ambition.
Traditionnel méthode. Traditionnellement, quoi notre ingénieurs est faire est à utiliser le entrées de notre processus en utilisant a théorique modèle. Pour exemple, le thermodynamique ou le chimie dans commande à comprendre le processus et à obtenir un sortir. Ce est le traditionnel méthode. Mais maintenant avec le machine apprentissage techniques, quoi nous peut avantage pour est à propos le historique données.
Dans notre site, comme I expliqué avant dans ce très complexe environnement de le production de soude cendre, nous magasin des milliers de différent capteurs données dans notre NOUS systèmes, dans le systèmes d'exécution de fabrication. Données depuis température, flux, pression dans différent parties de le processus. Nous avoir ce historique de données, donc nous peut fournir avec le machine apprentissage algorithmes, entrées et sorties de notre processus. Création machine apprentissage, grand données modèles que pourrait aide nous à améliorer notre processus et à comprendre mieux notre processus pour le avenir entrées.
Maintenant, ici dans ce glisser, juste à partager quelques publications, aussi depuis Dow, un autre important multinational chimique entreprise, que est partage avec nous ici que a chimique entreprise doit investir à créer a critique masse de chimique ingénieurs avec technique compétences dans statistiques, mathématiques, modélisation, optimisation, processus contrôle, visualisation, simulation, et programmation.
Mais c'est beaucoup Plus facile à former chimique ingénieurs sur données analytique sujets, plutôt que à former données scientifiques sur chimique ingénierie sujets. Nous complètement accepter sur ce déclaration, et ce est quoi nous vouloir à faire à Solvay.
Nous avoir a parcelle de très qualifié chimique ingénieurs, et nous vouloir à former eux avec ce avancé analytique techniques. T son est le principal raison pourquoi nous lancé le programme de Machine Apprentissage Techniques avec JMP dans notre GBU, notre Mondial Entreprise Unité.
Il était a programme que commencé dans 2021. Le cible population de ce programme était 47 ingénieurs dans notre JE. t était dirigé par le industriel données science équipe à entreprise niveau.
Quoi était le contenu de ce programme? Nous avait un- heure session, d'abord de tous, un jour, où nous expliqué pourquoi nous vouloir à utiliser le machine apprentissage techniques avec JMP dans commande à améliorer notre production processus, comme I expliqué toi avant.
Alors pendant Sept jours, nous fait un individuel en ligne cours pour chaque de le 47 ingénieurs en rapport à a statistique pensée partie. Il était juste un introduction de a statistique pensée méthodologie. Alors nous entrer il sur le JMP introduction partie, expliquant le outil, expliquant le principal fonctionnalité, le avantages de en utilisant JMP, et le principal conseils à commencer création quelques graphique, quelques statistique rapports, et quelques basique des choses. Nous combiner théorique leçons avec pratique exercices et planarisations de le la toile.
Alors pendant 15 jours, nous entrer il dans plus détails à propos quoi nous peut faire en rapport avec machine apprentissage techniques, lequel nous a fait le même individuel en ligne cours et aussi pratique exercices et plénier session.
Tous de ce programme entraînement dernier, allons dire, autour un mois. Mais alors le la plupart important partie était le sélection de le réel cas à résoudre dans le différent fabrication sites pour le différent participants de le entraînement. Nous fait ce sélection et nous fournir a licence de JMP, de cours, et a régulier soutien avec hebdomadaire, linéaire réunions et individuel entraînement.
Laisser moi mettre deux exemples de pratique utiliser cas à propos ce sélection que nous a fait après ce entraînement session. Le d'abord un est à propos croissant le sodium précipitation rendement dans le production processus de Rheinberg, notre fabrication site dans Allemagne, et Torrelavega, notre site dans Espagne.
Comment nous utiliser le JMP sur ce projet? D'abord de tous, à écran le multiple variables que nous pense que peut impact notre principal cible variable, lequel est le sodium précipitation rendement, dans commande à expliquer le variabilité de ce cible.
Le but était à enquêter quoi sont le variables que peut expliquer mieux le variabilité de notre cible. Pour ce, nous utiliser un de le outils que étaient apprentissage pendant ce un mois cours, lequel est le prédicteur écran.
Ce est très important, parce que, comme I expliqué à toi avant, nous avoir des centaines de variables impactant ce sortir, lequel est le rendement dans le processus, s o c'est très difficile à analyser un par un. Ce outil permettre nous à, dans a très rapide chemin, dans a très rapide chemin et intuitif chemin, à comprendre quoi sont le principal contributeurs expliquant le variabilité que nous avoir dans notre outil.
Aussi, nous besoin à dire que JMP est a très intuitif et code- gratuit avancé analytique outil, et ce est très important parce que le production ingénieurs, pas tous de eux avoir le connaissance à utiliser ces programmation code outils. Aussi, important à dire que à visualiser le long- terme variabilité de le cible, mais aussi c'est relation entre le la plupart important variables est a très important fonctionnalité que JMP a.
Enfin, aussi, nous utiliser JMP à élaborer le statistique rapports à propos le performance de le différent approches, différent essais que nous effectuer le long de le projet. Ce est le d'abord exemple où nous utiliser JMP dans commande à comprendre mieux notre processus et améliorer notre rendement dans les deux de notre gestion dessins.
Deuxième un, dans ce cas, nous sont parler à propos trouver le racine causes pour le variabilité de un important paramètre de le final produit, lequel est le carbonate contenu dans le sodium bicarbonate.
Ici nous utiliser JMP de la même manière, comme dans le projet que I expliqué avant, nous écran le multiple variables et sélectionner le la plupart important ceux à expliquer le variabilité de ce cible. Pour ce, de cours, nous utiliser à utiliser il encore, le prédicteur est donner saisir, comme toi peut voir ici dans le droite- main côté de le glisser.
Aussi ici, il était très, très important, le visualisation dans a graphique chemin, le interaction de le principal variables que nous identifié merci à le dépistage des prédicteurs. Toi besoin à comprendre que sur ce taper de projets, nous besoin à collaborer avec différent parties prenantes. Le production ingénieurs ne peut pas résoudre ce taper de très complexe projets seul.
Ici nous besoin à aligner et parler et générer débats avec le production opérateurs sur le champ, avec production opérateurs dans le contrôle chambre, avec site gestionnaires, autre ingénieurs dans autre plans, experts à entreprise niveau, et donc sur. C'est très important à traduire quoi nous analysé dans analytique chemin, dans a graphique chemin à faire et générer ces débats.
Enfin, aussi très important à aide sur le décision- fabrication processus dans commande à, à le fin, de cours, prise décision sur ces principal variables que nous démontré dans un objectif chemin à le personnes que à le fin décide à faire a modification dans le processus à prendre ces décisions.
Ce est quoi nous avoir fait aussi dans ce projet. À le fin, c'est à propos faire a modification, faire a petit investissement à modifier a partie de notre installation dans commande à réduire le variabilité de ce carbone contenu de le final produit.
C'est tous pour mon côté pour le moment. Maintenant, I volonté donner le sol à mon collègue, Carlos, données scientifique à le entreprise niveau, OMS volonté expliquer à toi un ajouter- dans que nous développé en interne à Solvay que permettre nous à connecter le données depuis notre NOUS, lequel est le joueur, comme I expliqué avant, où nous magasin tous le données dans JMP.
Remercier toi, David. I volonté aller devant et partager mon écran. Pouvez-vous tous voir?
Oui.
D'accord, I vouloir à obtenir commencé. Faire toi voir ce ruban ou c'est seulement moi?
Oui, c'est visible .
Oui, remercier toi, David. Dans ce section de le présentation, I volonté montrer toi un outil, un ajouter- dans à démontrer, un ouvrir source complément que nous avoir créé dans le équipe de industriel données scientifiques à entreprise niveau dans Solvay. T son est a équipe que prend en charge tous de le mondial entreprise unités. Que moyens que nous avoir à fournir pour solutions pour tous de le différent NOUS que existe dans Solvay.
Nous a fait le automation de ce tâche parce que nous scie le situation que était événement avant où nous avait à télécharger le données dans a tableur parfois sans a parcelle de avancé capacités. Alors nous avait à importer ce données, traiter il, et alors enfin être capable à utiliser il sans...
Parfois il était pas même clairement identifié parce que il était seulement le nom de le capteur, mais parfois le nom de le capteur est pas très clair, parce que c'est pas très Bien normalisé, le notation.
À effet de levier le pouvoir de données, nous dire, "D'accord, allons faire le processus de extraction le données comme automatisé comme possible donc que tous le processus ingénieurs peut utiliser il." Nous avoir à effet de levier ce pouvoir dans JMP, dans GBU soude cendre, et aussi dans autre GBU avec un complément que est capable à connecter à le deux la plupart commun données bases dans Solvay que sont le NOUS historiens, IP21 et PI depuis Aztèque et depuis J'AVAIS, respectivement.
Ce complément connecte directement à le bases de données si nous sont dans le locale réseau et est capable à aller chercher avec a requête peu importe information est stocké là. Nous avoir automatisé le tâche de de liaison à le serveur, sélection le requête paramètre, téléchargement le capteur données tableau dans un habitué format avec le description et unités. A aussi, nous avoir intégré autre fonctions.
C'est aussi valeur mentionnant que dans ce cas, nous sont transaction avec a parcelle de sites. Le sites de soda a sh sont parmi ces, de cours, où nous utiliser, comme I mentionné, deux principal bases de données pour historien MES, et où ce est plus ou moins le gamme de capteurs que nous avoir à prendre dans compte.
Ce est comment il apparence aujourd'hui le complément lequel est disponible depuis le menu modules complémentaires. Il était développé depuis un application menu, et il a aussi quelques scénario sur le arrière-plan. I volonté montrer a clair démo avec ce, donc ours avec moi.
C'est a se concentrer sur processus ingénieurs. Comme I mentionné, il intègre a description et ingénierie unité, lequel est très utile pour identifier quoi données toi sont en utilisant dans ton analyse.
A t le fin de le jour toi obtenir deux données tables. Un de eux, donc quoi I voir, quoi toi avoir avec typique statistiques, et le autre un, lequel est a temps série avec tous le détails de chaque capteur selon à ton extraction. Mais au-dessus de que, le fonctions que I mentionné.
I volonté aller dehors de ce scénario à être capable à montrer toi le démo de ce outil. Juste ours avec moi. Ce est JMP, comme toi savoir il. Ici nous avoir un complément que quand il est connecté à le base de données, toi sont capable à voir tous le liste de serveurs ici dans le liste.
Il est connecté à a serveur liste que est maintenu par un autre équipe, lequel est un IL équipe. Dans ce serveur liste, il est aussi possible à modifier le détails dans cas un de le serveurs est pas disponible. Pour exemple, un peut mettre le propriété intellectuelle adresse et domaine ici à ajouter a nouveau serveur que est connecté à le interne réseau de Solvay.
Après que, après sélection ton serveur, le suivant étape est à aller devant et filtre ton capteur par nom ou description. Ce est important parce que comme nous mentionné, nous avoir dans le commande de des milliers de capteurs, lequel moyens que si toi vont à aller devant et essayer à voir tout que est disponible, il pourrait prendre a long temps ou le serveur pourrait accident.
Pour que raison, nous avoir ce filtre donc que toi peut voir qu'est-ce que pertinent à toi dans cas toi vouloir à voir couler capteurs, température capteurs, pression capteur, ou toi vouloir à regarder le trois capteurs par description ou les deux.
Après toi sont fait avec ce filtre, quoi toi besoin à faire est sélectionner le pertinent balises depuis ce autre liste lequel sont donné dans le présentation, juste un exemple. Mais dans ce cas, Je suis pas connecté à a locale réseau, mais toi peut voir un exemple ici.
Toi volonté voir ici tous le liste de disponible capteurs, et quoi toi besoin à faire est à ajouter eux à droite -main côté, lequel est dans ce chemin. Le droite- main côté liste moyens que ces capteurs sont prêt à être extrait pour toi. Maintenant quoi toi besoin à choisir est le commencer temps et fin temps pour ton extraction.
Toi sélectionner que, il peut-être est un jour, un mois, un année, I ne le faites pas savoir. Alors toi avoir à choisir quoi taper de méthode toi vouloir. Le la plupart commun est interpolé parce que il moyens que toi volonté avoir uniformément espacés données par minute, par deuxième, par heure ou par jour. Aussi, nous offre un agrégation que est dans ce cas est le moyenne. A aussi, nous offre à extrait le réel données comme il était enregistré par le capteur.
Un plus chose, si pour quelques raison toi déjà savoir le liste de capteurs que toi vouloir à télécharger, et toi ne le faites pas vouloir à parcourir par nom ou description, toi peut directement coller aussi ce liste depuis a CSV format que toi avoir disponible.
Quand toi avoir tous ces paramètres prêt, quoi toi avoir à faire est chaleur depuis extraction. T son volonté prendre le temps il prend le SQL requête à aller à propriété intellectuelle 21 ou PI. W poule il finitions, toi volonté obtenir deux tables avec quoi I mentionné avant. Un avec résumé, lequel volonté permettre toi à comprendre le typique statistiquement valeurs pour chaque capteur, rangée par rangée.
Dans ce cas, toi avoir le nom de le capteur, description unités, et aussi le signifier, standard déviation, max, signifier gamme de le capteur. Dans ce chemin, toi peut comprendre si le capteur est peut-être pas fonctionnement ou quelque chose impair est en allant sur donc que toi ne le faites pas besoin à extrait.
En outre, toi volonté aussi obtenir le temps série données, lequel dans ce cas apparence comme ce. Toi obtenir a colonne avec le temps timbre, alors aussi un colonne par capteur avec le approprié format. Pour exemple, ce est a continu montant, ce est a discret montant, et tout est correctement formaté. Sur haut de que, toi obtenir le description de le capteur comme I mentionné, et le unités, lequel est très utile pour traitement unités. Ce permet toi déjà à appliquer tous le méthodes depuis JMP.
Ici toi avoir un automatisé version de le complément que permet toi à extrait données directement à JMP. C'est aussi ouvrir source, donc si toi sont intéressé dans contribuant, toi peut aller à le communauté dans JMP ou dans GitHub et contribuer ton propre développements.
Sur haut de que, nous aussi offre trois fonctionnalités, lequel sont le mise à jour tableau. Le mise à jour tableau volonté faire bien sûr que quand toi sont fait extraction ton données et toi effectuer un analyse, toi peut garder mise à jour le même analyse le suivant jour.
Pour exemple, allons dire, hier I téléchargé ce données et I créé un colonne pour calculateur quelques valeur. L et dire que aujourd'hui I vouloir à aussi voir comment ce calculé valeur est. Que moyens I juste avoir à frapper ce bouton et ce données volonté être mis à jour avec le le plus récent données depuis hier à aujourd'hui.
Aussi, nous offre a rafraîchir fonctionnalité dans lequel c'est censé à travail comme quelques tableau de bord. Ce moyens que il volonté réparer temps fenêtre et toi volonté être capable à voir ton analyse avec respect à le actuel temps. Que moyens que si I effectuer un analyse hier et I avoir a nouveau colonne avec a nouveau formule, I peut frapper ce bouton et seulement voir le pertinent données tableau pour le réel période pour obtenir le passé.
Que moyens que comme I dit, quelques réparer fenêtre est fixé, et alors toi peut voir le même analyse avec le actuel temps plutôt de avec le vieux temps. Un de eux volonté seulement voir un temps fenêtre et le autre un volonté mise à jour le complet temps fenêtre.
En outre, toi aussi avoir le ajouter nouveau balises, lequel moyens que pour quelques raison toi oublié à ajouter a étiqueter et toi sont se souvenir que c'est très important, toi peut ajouter a nouveau fonctionnalité.
Avec tous ce dit, I volonté aller à le suivant glisser. Que moyens que par ce indiquer toi avoir déjà a bon données tableau dans JMP, lequel avec tous ces fonctionnalités que nous mentionné, mise à jour tableau, rafraîchir tableau et ajouter nouveau balises. Ce permet toi déjà à utiliser le typique méthodes pour avancé analytique dans JMP. Pour exemple, ce un I suis montrant ici les deux le JMP et JMP Pro version, mais ce est en haut à toi.
Nous aussi habiliter le utilisateur à utiliser un autre complément que nous aussi développé que est appelé Prédicteur Explicatif, lequel volonté être présenté dans un autre Découverte parler. Nous aussi avoir autre types de analyse. Ce volonté permettre nous à effectuer le typique tâche dans données analytique, lequel pourrait être racine cause analyse, anomalie détection, processus optimisation, et autres.
Avec ce, I volonté laisser David à conclure sur le présentation.
Oui, remercier toi très beaucoup, Carlos. I ne le faites pas savoir si toi sont vision maintenant mon écran. Si toi arrêt partage, peut être.
Oui, arrêter de partager .
D'accord. Bien. Laisser moi repartager le écran.
Ouais.
D'accord. Pourrait toi voir maintenant mon écran?
Ouais.
Parfait. Merci, Carlos. Merci pour ton soutien que toi fourni à notre GBU, pas seulement développement ce complément, mais aussi entraînement notre production processus ingénieurs sur JMP aussi .
Dernier glisser à partager avec toi quoi sont le principal défis que nous face à pendant ce voyage de mise à l'échelle en haut le usage de JMP dans notre GBU, et aussi le leçons savant et le suivant mesures.
Aujourd'hui, allons dire, que autour 20 % de le cible population que deux années il y a nous commencé avec ce programme, est continuer en utilisant JMP aujourd'hui dans a routine base. Le principal blocage points que nous trouvé sont, de cours, résistance de changement. Quelques personnes sont plus confortable en utilisant un autre outils comme Minitab ou seulement Exceller fichiers. Dans n'importe lequel projet ou initiative que nécessite a changement dans a outil, là est toujours ce résistance de changement que nécessite temps et efforts à changement.
Mais un autre raison est aussi le manque de temps. Manque de temps que est lié aussi à priorités. Le priorités de le rôle de production et processus ingénieurs est pas toujours pleinement orienté sur processus optimisation seulement, parce que parfois là sont aussi beaucoup rapports à faire et autre sujets à couverture dans leur rôle.
Le principal points à garder pendant ce processus sont ce taper de conscience que nous a fait avec le pratique industrie succès pour exemple. Ce est très, très important. Dans commande à convaincre le personnes et à montrer le valeur à utiliser machine apprentissage techniques à améliorer notre processus et à atteindre ce compétitif niveau que nous vouloir comme a entreprise, comme a entreprise, nous besoin à utiliser ces pratique industrie réussi, pour exemples.
Parce que ce est en rapport avec a population de chimique ingénieurs que ils volonté pas comprendre si nous commencer à parler à propos différent exemples dans commercialisation, dans finance, à améliorer tous de ces autre zones avec lequel nous besoin à montrer eux clair et béton exemples en rapport à processus industrie.
Alors aussi un important indiquer à propos le importance de ce dépistage des prédicteurs outil comme a trousse outil pour nous pour le variabilité approvisionnement. Le principal problème que nous avoir, comme I expliqué il avant, est le variabilité que nous avoir est certain paramètres de notre processus que nous besoin à réduire.
Si nous sont capable à réduire ce variabilité de le clé paramètres, nous sont en allant à vraiment réduire notre variable et fixé coût dans notre production fabrication sites. Ce outil est très important pour notre production ingénieurs à trouver le racine causes de ce variabilité et acte sur eux.
Aussi un important chose est ce combinaison que nous a fait entre planarisation, donc tous ensemble partage pensées et expériences, mais aussi avec individuel pratique. P fournir temps à le personnes à pratique par leur propre et alors échange dans a commun appel.
Enfin, le points que nous identifié à renforcer et à mettre en œuvre dans le près avenir sont, d'abord de tous, de cours, dans commande à tacle ce problème de résistance de changement, nous besoin à convaincre le site gestion à propos le importance de analytique pour le production et processus ingénieurs. Nous besoin à lancement a série de conscience séances dédié pour eux. Ce est dans l'article nous sont en allant à faire a parcelle de longue durée ce année.
Aussi très important pour nous, nous identifié ce fort individuel entraînement pour le production et processus ingénieurs quand ils commencer à utiliser JMP dans le réel cas, dans le réel projets. Parce que JMP nécessite temps, le différent outils comme par le outil dépistage et autre outils nécessite temps. C'est très important pour le très d'abord projets qui un ingénieur développé en utilisant JMP à avoir a bien entraîneur, a bien entraîneur à avoir a entreprise pendant le processus.
C'est tous depuis notre côté. Merci a parcelle pour ton attention. Si toi avoir n'importe lequel questions pour moi ou pour Carlos, nous sont disponible. Merci a parcelle.
