ADM의 EMEA 지역 유지종자 공장 중 한 곳에서 운영팀은 익숙하지만 복잡한 문제에 직면했습니다. 바로 부산물을 얼마나 첨가해야 적절한가 하는 문제였습니다. 부산물을 첨가하면 제품의 상업적 가치가 높아지지만, 공정상의 제약으로 인해 더 이상 증가시킬 수 없는 지점이 있습니다. 이러한 균형점을 찾기 위해서는 체계적인 접근 방식과 강력한 분석 능력이 모두 필요했습니다.
제조 분석 및 혁신 팀과 운영 팀은 DMAIC(정의, 측정, 분석, 개선, 제어) 프레임워크 내에서 JMP Pro를 활용하여 과거 공정 데이터를 실행 가능한 인사이트로 전환하기 위해 협력했습니다. 맞춤형으로 제작된 AVEVA/OSISoft PI 애드인을 통해 PI Historian에서 JMP로 데이터를 직접 가져올 수 있게 되어 데이터 탐색, 시각화 및 통계 분석을 빠르고 직관적으로 수행할 수 있었습니다. JMP의 모델링 기능을 활용하여 팀은 주요 변수를 식별하고, 부산물 투입량과 주요 제약 조건 간의 관계를 정량화하며, 공정 변동성의 주요 원인을 밝혀냈습니다.
다음 단계에서는 이러한 오프라인 분석 결과를 실시간 적용으로 옮깁니다. JMP Live를 통해 예측 모델을 공장 운영에 통합함으로써, 팀은 지속적인 모니터링을 위한 대화형 대시보드를 구축하여 운영자가 데이터에 기반한 사전 예방적 조정을 즉시 수행할 수 있도록 지원합니다.
이 프로젝트는 JMP Pro의 심층적인 분석 기능과 JMP Live의 실시간 협업 기능을 결합하여 제조상의 어려움을 디지털 전환을 주도하는 기회로 바꾸고, 일관성을 향상시키며, 데이터 포인트 하나하나를 통해 가치를 극대화하는 방법을 보여줍니다.
본 발표는 녹화되지 않았으며, 다시보기가 불가능하다는 점을 알려드립니다.
