利用資料分析和 IoT 最佳化供應鏈
平衡速度和品質，以最大限度地提高效率和獲利性。
整體設備效率提升 10%
Georgia Pacific 運用SAS® Analytics 進行物聯網，以及SAS® Model Manager、SAS®Event Stream Processing 進行邊緣運算 ，而這些解決方案都是 SAS® Viya®平台，並在 Amazon Web Services上運行。
Georgia-Pacific 依賴於Amazon Web Services上的 SAS ® Viya® 來提高設備效率、縮短停機時間、優化運輸物流並預測客戶流失。
在 COVID-19 大流行的早期，當人們開始囤積衛生紙和其他消費品時，製造商面臨了一系列挑戰。除了解如何保護員工免受無形且神秘的病毒侵害，製造商還必須解決在供應鏈崩潰的情況下，如何滿足激增的需求。
作為全球領先的衛生紙、紙漿、包裝材料、建材和相關化學品製造商之一，Georgia-Pacific 發現自己處於這次供應鏈崩潰的中心。隨著美國 73% 的雜貨店在 020 年 4 月在2020年4月報告貨架空空如也，該公司在疫情高峰期看到對衛生紙及其他多種產品的需求急劇增加。
由於製造商無法在一夜之間建造新工廠以應對激增的需求，這家位於亞特蘭大的公司擁有約140個製造設施，轉而依賴其久經考驗的優化機制 — 分析。
Georgia-Pacific IT 數位轉型副總裁 Steven Bakalar 表示：「我們使用先進的分析來幫助提高設施的生產力。 「在疫情期間，我們使用分析來提高我們的整體設備效率 10%，這幫助我們在商店中獲得更多產品。」
對於Georgia-Pacific來說，提高生產力只是其優化故事的一部分。是隨著大流行期間，家庭對紙品和清潔用品的需求上升，酒店和企業對這些產品的需求下降，突然的人流量減少。 再次，該公司轉向分析以優化運輸物流。
事實上，Georgia-Pacific 的分析能力在疫情期間至關重要。 但在世界聽到 COVID-19 之前，該製造商已經成為使用數據和分析來數字化轉型其業務的專家。 這是他們的分析故事。
我們使用這些工具的設施已經降低了 30% 的意外停機時間。Steven Bakalar Vice President of IT Digital Transformation Georgia-Pacific
優化流程
Georgia-Pacific 依賴SAS 進階分析和人工智慧(AI)解決方案 ，這些解決方案都是運用 SAS Viya平台，並在Amazon Web Services (AWS)上運行.
協作與支援中心營運副總裁 Roshan Shah 負責監督Georgia-Pacific的製造分析。 他和 70 多名員工組成的團隊仔細研究製造數據以尋找效率，因為即使是小幅改進也可以帶來數百萬美元的儲蓄。
據 Shah 稱，Georgia-Pacific的數據量在過去一年增長了五倍。 「我們每天都會產生大約一 TB 的數據。 所有這些都通過我們的機器學習模型，告訴我們如何更好地運作。」
此分析的主要輸出之一是優化流程。 Shah 和他的團隊運行超過 15,000 種機器學習模型，根據目前業務需求計算最佳的生產設定，從合板膠合板到瓦片盒到衛生紙。
Shah 表示：「SAS 提供的進階分析可讓我們找到速度和品質之間的最佳平衡，以最大程度地提高盈利能力。」 「我們不斷推動分析可能的範圍。」
對於製造商而言，流程優化並不僅止於此。 在高度複雜的設施中，可能會出現並發症。 例如，假設 10 步製造過程中的第四步因材料濕潤而中斷。 機器學習模型將重新計算下一個最佳生產流程，以避免產品被降級或完全廢棄。
在其他設施中，生產線上使用攝影機，讓員工能夠觀察問題。與SAS攜手，Georgia-Pacific最近開始將計算機視覺（一種形式的 AI）應用於這些相機上。 此技術會自動偵測問題，從而採取更正措施。
SAS 啟用的進階分析可讓我們找到速度和品質之間的最佳平衡，以最大程度地提高盈利能力。 我們不斷推動分析可能的範圍。Roshan Shah Vice President of Collaboration and Support Center Operations Georgia-Pacific
防止停機
無論是否大流行，停機時間會困擾製造商。多虧了 SAS，Georgia-Pacific也提供了減少停機時間的解決方案。
使用來自 85,000 個震動感測器的即時數據，Shah 和他的團隊可以在計算預測零件故障或電氣問題的可能性增加時提早進行干預。 透過將這些資訊與資產績效的歷史資料結合，他們可以通知機器操作員需要變更的內容，以最佳化資產的使用壽命。
SAS 平台的自動化功能也有助於減少停機時間。 當軸承、馬達或閥門類似的東西有可能出現故障時，該公司會收到警報，從而將這些維修整合在計劃的維護事件中。 在受控的環境中維修機械也使技術人員能夠更安全和有效率地操作。
「在我們開始使用這些工具之前，我們的技術人員花了大部分時間尋找失敗或即將失敗的資產。 現在他們花了這段時間來解決問題，而不是尋找問題，」巴卡拉說。 「這對他們的工作方式進行了巨大的改變。」
製造商看到的效率提高令人印象深刻。 Bakalar 說：「我們使用這些工具的設施已經降低了 30% 的意外停機時間。」
此外，使用當今經驗豐富的工程師建立分析模型有助於與未來的新僱員分享知識。 Bakalar 說：「有了 SAS，我們基本上可以編碼員工在職業生涯中獲得的知識，並利用它來快速提高新員工的速度。」
因為 SAS 讓人們可以輕鬆做自己的模型，因此它對我們的價值轉化為數百萬美元。Tim Berryman Head of Decision Analytics Georgia-Pacific
準時全面交付產品
作為數據驅動的組織，Georgia-Pacific將分析應用於廣泛的使用案例，而不僅是製造業。 在商業方面，該公司使用分析來建議定價，確定一周中出貨特定商品的最佳日期，以及預測客戶流失。
決策分析副總裁 Tim Berryman 特別興奮的一個領域是物聯網（IoT）。 許多Georgia-Pacific生產設施都位於偏遠的地點，高速連接通常不可靠或具有成本效益。 因此，該公司使用 SAS 進行邊緣運算 — 處理處理在網絡的「邊緣」或附近，在此產生或收集物聯網數據 — 這可加快決策的速度。
物聯網也在為我們的客戶創造價值方面發揮作用。 例如，通過在智慧分配器中安裝 IoT 感測器，Georgia-Pacific 能夠在物品如肥皂和紙巾缺貨前進行預測，從而改善客戶體驗，同時降低檢查洗手間是否缺貨的成本。這種即時數據不僅提升了補貨效率，還優化了整體運營，實現了精準的資源分配。
決策分析群組的另一個關鍵重點領域是準時和全額交付 (OTIF)。 為世界上一些最大的零售商提供消費性包裝商品，帶來巨大的商業機會，但對於延遲或不完成的交貨也會受到嚴格的罰款。
再一次，分析推動Georgia-Pacific這項功能。 為確保 OTIF 交付，Berryman 的團隊使用 SAS 來檢測訂單是否有可能延遲交貨。 發生這種情況時，分析師可以開發演算法以快速找到解決方案，並將洞察流程自動轉回主要利害關係人，以便公司可以履行其合約。
Berryman 說：「這些工具使我們能夠及早發現供應鏈問題，並計算最佳的糾正措施，以確保交貨準時完全送達。」
Georgia-Pacific — 事實 & 數字
超過 30 萬
全球員工
140
製造設施
喬治亞州亞特蘭大
總公司
增強前線員工的能力，節省數百萬美元
可及性是Georgia-Pacific選擇 SAS Viya 的核心原因。 這不僅表明了數據科學家能夠用多種語言編碼，也意味著不一定是分析專家的人也可以從強大的技術中受益。
Georgia-Pacific 憑藉無限的分析專案和有限的資源，堅信為公民資料科學家提供能力，這些人是創建分析模型但其主要工作功能不在分析領域之外的人。 Georgia-Pacific 擁有許多員工，具有深厚的領域知識，但分析經驗很少。 借助 Viya 簡單的用戶界面和自動化 AI，任何有好奇心的人都可以受到訓練，以做出更快、更好的決策。
Berryman 說：「Viya 平台使我們能夠輕鬆培訓員工如何使用機器學習模型。」 「他們可以快速破解數十億筆記錄，並開始做出更有價值的商業決策。」
Bakalar 補充說：「我們也與 AWS 建立了戰略合作夥伴關係，SAS 與 AWS 的結合為我們提供了必要的靈活性和可擴展性，以便將分析功能交給整個組織的使用者。」
Berryman 說：「以前，這些項目將涉及Georgia-Pacific 的大量數據科學工作，或將其交付給外部合作夥伴。」 「由於 SAS 讓人們輕鬆做自己的模型，因此對我們來說，這將成為數百萬美元的價值。」
Georgia-Pacific與 SAS 教育團隊合作，已培訓了超過 150 位公民資料科學家，隨著該公司繼續將分析整合到其營運中，預計數量將增長。 對於巴卡拉爾來說，這種提升對公司和消費者有利。
「對我們來說，提高生產力將帶來巨大的價值，」巴卡拉爾總結道。 「對於消費者來說，無論是木材經過窯爐，還是從生產線出來的衛生紙，製造品質都更好，供應量更高。 最終，SAS 幫助我們製作更好的產品並更快地推出市場。」
照片由Georgia-Pacific提供。
