FIRMENVERTRAULICH. NICHT STÖREN.
Daten- und Statistikwissenschaft. Angewendet auf 3M.
Die Vision von 3M ist es, Wissenschaft auf das Leben anzuwenden; JMP bietet unschätzbare statistische Funktionen, um die Innovation zu liefern, die diese Vision Wirklichkeit werden lässt.
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Herausforderung: Navigieren Sie in einem zunehmend isolierten, wettbewerbsorientierten Markt, indem Sie das Produktwissen vertiefen und effizienter und direkter auf Kundenanforderungen reagieren. Transformieren Sie Geschäftsprozesse – sowohl Fertigungs- als auch Transaktionsprozesse – indem Sie sie wiederholbarer, effizienter und kundenorientierter machen. Nutzen Sie die Vorteile des diversifizierten Portfolios von 3M besser, indem Sie eine stärker datenzentrierte Kultur einführen.
Lösung: Die ersten Anwender von JMP bei 3M sehen die Software als effiziente, kosteneffektive Plattform für den Betrieb modernster analytischer Anwendungen mit quantifizierbarer Wirkung. Zu den Praktiken, bei denen JMP als wesentliches Werkzeug angesehen wird, gehören Forschung und Experimente, Kundenstudien, Materialprüfungen und Prozessverbesserungen.
Ergebnisse: Mit JMP haben die Ingenieure von 3M die Möglichkeit erhalten:
- Erstellen Sie detaillierte, datengesteuerte Profile der Kundenbedürfnisse.
- Optimieren Sie Experimentierprozesse, um gezielte Kundenanforderungen effizienter zu erfüllen.
- Optimieren Sie Fertigungsabläufe mit integrierten Qualitätslösungen und verbesserter Reproduzierbarkeit.
- Erweitern Sie die Unternehmenskultur von Lean Six Sigma.
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3M stellt eine Vielzahl von Materialien her: Schleifmittel, Klebstoffe, Keramik, Verbundwerkstoffe und Folien, um nur einige zu nennen. Seine Fähigkeiten umfassen eine Reihe von Prozessen und Funktionen, vom Modellieren und Formen bis hin zu Polymeren, Strahlung, Replikation und mehr. Und sein Angebot bedient eine Vielzahl von Branchen: Biotechnologie, Bildgebung, Filtration, Medizin und Optik.
Die Fähigkeit von 3M, sein Innovationsversprechen in einem so diversifizierten Portfolio zu erfüllen, erfordert ein außergewöhnliches Maß an Produkt-, Prozess- und vor allem Kundenwissen. Aus diesem Grund verlassen sich Ingenieure im gesamten Unternehmen auf JMP®, ein robustes Analysesoftwarepaket, das speziell entwickelt wurde, um Ingenieuren dabei zu helfen, selbst die anspruchsvollsten F&E- und Fertigungsherausforderungen zu bewältigen, denen die Branche heute gegenübersteht.
Datengetriebener Stammbaum
„Bei der Bewertung neuer Ideen und der Entwicklung neuer Produkte sind wir auf Tools wie JMP angewiesen, um Experimente zu unterstützen und die Ergebnisse zu verstehen“, sagt Michael Sykora, Produktentwicklungsspezialist in der Commercial Solutions Division von 3M.
„Wenn Sie in der Forschung und Entwicklung tätig sind, möchten Sie mit den Daten herumspielen, um die Frage zu beantworten: ‚Was lerne ich hier eigentlich?' Vielleicht möchte ich y gegen x darstellen und dann das y vertauschen und dann ein zweites y einbringen“, fügt seine Kollegin Carol Kramer hinzu. „Und ich möchte Einfachheit, wie Drag-and-Drop, um zu sehen, wie ein Diagramm aussehen wird.“ Die Tatsache, dass JMP sowohl leistungsstarke Analysen als auch eine dynamische, benutzerfreundliche Oberfläche bietet, ist einer der Gründe, warum JMP so unschätzbar ist, sagt sie.
Kramer nähert sich der Datenvisualisierung und -analyse aus der Perspektive eines Statistikexperten. Ein Spezialist für fortschrittliche Qualitätstechnik in der Division Separation and Purification Sciences von 3M,
Sie bringt einen Hintergrund im Wirtschaftsingenieurwesen, ein ausgeprägtes Interesse an der mathematischen Modellierung von Prozessen und die Zertifizierung als Lean Six Sigma Master Black Belt mit.
„Mein Interesse liegt darin, Daten zu nutzen, um gute Entscheidungen zu treffen“, sagt sie. „Meine grundlegende Philosophie besteht darin, wie wir Fertigungs- und Transaktionsprozesse aufbauen, die effizient und wiederholbar sind und die Bedürfnisse des Kunden erfüllen.“ Sie erklärt es so: „Jede Arbeit besteht aus einer Reihe von Prozessen, und alle Prozesse haben Variationen. Wir versuchen, diese Variation zu reduzieren, um ein vorhersehbareres Ergebnis für die Kunden zu erzielen.“
Wie Kramer hat 3M eine lange Geschichte des statistischen Denkens. Das liegt zum Teil daran, dass viele der Branchen, die 3M bedient, wie Elektronik und Biopharmazeutika, statistische Genauigkeit verlangen. Diese Philosophie kann aber auch dem ehemaligen 3M-CEO Jim McNerney zugeschrieben werden, der Six Sigma innerhalb des Unternehmens begründet hat – ein Engagement, das der derzeitige CEO Mike Roman, selbst zuvor Six Sigma-Direktor, fortsetzte. Und zum Teil wird dies durch die Konzentration von 3M auf ISO-Standards angetrieben, von ISO 13485 für Medizinprodukte über ISO 16949 für die Automobilindustrie bis hin zu ISO 9001 für das Qualitätsmanagement. Kramer weist darauf hin, dass die Norm ISO 9001 ausdrücklich feststellt, dass „Methoden zur Analyse von Daten statistische Techniken umfassen können“.
Für jedes Problem eine eigene Lösung
Bei der Arbeit mit Daten nutzen sowohl Sykora als auch Kramer mehrere Tools. Manchmal ist das JMP, aber nicht immer. Aber sie sagen, JMP hebt sich mit einzigartigen Funktionen ab, die von anderer Software nicht erreicht werden können.
„Wir bei 3M möchten den Menschen die Werkzeuge an die Hand geben, die sie brauchen, um die effizientesten und effektivsten Entscheidungen zu treffen“, so Kramer. „Und jeder denkt anders. Wir wollen also nicht jedes andere Tool durch JMP ersetzen. Aber wir wollen ihnen die Werkzeuge zur Verfügung stellen, die ihnen helfen, die richtigen Entscheidungen zu treffen, und dokumentieren, warum diese Entscheidung getroffen wurde.“
Sykora stimmt zu: „Ich mag Excel als Plattform für die Analyse großer Datenmengen. Aber wenn ich Ergebnisse in und aus statistischen Analysetools verschiebe, finde ich, dass JMP viel einfacher zu verwenden ist.“ Er mag besonders die Möglichkeit, Experimente in einem Nebenplot-Ansatz hinzuzufügen. „Wenn Sie ein Experiment durchführen, können Sie mit JMP immer mehr Daten hinzufügen“, sagt er. „Andere Software erlaubt Ihnen das nicht auf statistisch signifikante Weise.“
Die Verwendung von JMP bedeutet weniger Zeit und Aufwand für die Planung des Experiments im Voraus und die Vorwegnahme der Ergebnisse. „Mit JMP ist jedes Experiment weniger komplex, als wenn ich ein vollfaktorielles Experiment entwerfen müsste, um die gesamte gewünschte Reaktionsfläche zu erfassen“, erklärt Sykora. „Es ist viel weniger Zeit und Kosten, ein Screening-Experiment auf einem kleineren Designraum aufzubauen und dann innerhalb dieses Designraums oder um einen angrenzenden Designraum herum zu wiederholen.“
Kramer ihrerseits glaubt, dass Software wie Minitab in manchen Situationen angemessen sein kann. „Minitab wurde für Leute geschrieben, die wie Statistiker denken“, sagt sie, „während JMP mehr für Ingenieure und visuelle Lerner ist.
„Aber der Vergleich von JMP mit Minitab ist ein Vergleich von Äpfeln und Orangen“, fügt sie schnell hinzu. „JMP ist viel leistungsfähiger. Sobald ich die Datenvisualisierung in JMP und Funktionen wie Graph Builder, Chart Builder und Fit Y by X sah, war ich verkauft. Als ich sah, dass Sie kategoriale Daten haben können, und Sie können variable Daten haben, und Sie können das Menü aufziehen und mit den Daten spielen – es war wirklich ein Moment, in dem ich sagte: 'Das ist so mächtig , Ich brauche das.'"
Viel mehr als einfache Vanille
Sykora bietet ein gutes Beispiel für eine Funktion, die vor JMP einfach nicht verfügbar war. Seine Gruppe entwickelt Folien wie Fensterbeschichtungen, Glasveredelungen und Beschichtungen für Elektronik- und Automobilanwendungen. Der Geschäftsbereich von Sykora präsentiert seinen Kunden häufig eine Reihe von neu entwickelten Folien, um Feedback zu wünschenswerten Produkteigenschaften zu erhalten. Wenn Sie jedoch bei einer großen Anzahl von Stichproben um Eingaben bitten, kann dies zu ungenauen Antworten führen.
„Bevor wir JMP hatten, präsentierten wir unseren Kunden einen Stapel Filme und erwarteten, dass sie wussten, was wir fragten“, erzählt Sykora. „Es war, als würde man fragen: ‚Wie schmeckt dieser Film im Vergleich zu Vanilleeis?' Sie könnten antworten: 'Dieser Film schmeckt besser'. Dann fragten wir: ‚Was ist mit Kälte versus Süße plus fünf anderen Attributen?'“ Die qualitativen Antworten waren schwer zu messen.
„Wir würden es auf einer Skala von 1 bis 10 einstufen, aber die Auflösung auf einer Skala von 1 bis 10 ist bedeutungslos“, betont er. „Soll es 1 bis 10 sein? Soll es 1 bis 5 sein? Was ist, wenn ein Attribut so schrecklich ist, dass es schlechter als 1 oder so großartig ist, dass es besser als 10 ist?“
Die Lösung war die Skalierung der maximalen Differenz oder MaxDiff, eine effektive Methode, um den wahrgenommenen Wert zu verstehen. „Mit MaxDiff in JMP müssen Sie sich keine Gedanken darüber machen, ob Ihre Skalierung korrekt ist“, sagt Sykora. „Das MaxDiff-Ranking sagt Ihnen, was Sie wissen müssen. Und da es sich um ein nichtlineares Ranking handelt, kann man einen klaren Gewinner bestimmen.“
Ebenso wichtig ist, dass 3M diese Ergebnisse mit analytischen Messungen kombinieren kann. „Angenommen, die Kunden bevorzugen einen Film mit einer bestimmten Farbe“, sagt Sykora. „Wir können das MaxDiff-Verhältnis mit unseren Analyseergebnissen vergleichen und damit die Spezifikation festlegen.“
Datenreinheit erreichen
Es gibt zahlreiche andere Möglichkeiten, wie 3M JMP nutzt. Zum einen bietet 3M eine Reihe interner Trainings zum Thema Design of Experiments (DOE) an. Die letzte Schulung in der Reihe ist ein Fortgeschrittenenkurs, der JMP verwendet, da JMP die einzige Software ist, die erweiterte DOE-Funktionen wie definitive Screening-Designs bietet.
Kramers Gruppe, die die Biologika-Industrie bedient, nutzt JMP auf verschiedene Weise: Testvalidierung, Verbesserung des Herstellungsprozesses und F&E:
Testvalidierung
Kramers Gruppe erstellt Berichte, um ihre Testmethoden zu validieren. In einem Fall scheiterte ein Bericht zunächst an der Wiederholbarkeit und Reproduzierbarkeit (R&R), einem Maß für die Variationsbreite in einem Messsystem.
„Wir mussten Fehler beheben und herausfinden, warum“, erinnert sich Kramer. „Also habe ich es mir in JMP angeschaut, das die Fähigkeit hat, ehrliche R&R-Messungen durchzuführen. ich habe das gefunden Hätten wir JMP von Anfang an verwendet, hätten wir die Kriterien beim ersten Mal bestanden. Tatsächlich hätten wir uns sechs Wochen durch die Wiederholung der Testmethodenvalidierung gespart .“
Prozessverbesserung
3M hatte bei der Herstellung eines Filters zur Reinigung von pharmazeutischen Wirkstoffen eine deutliche Prozessverbesserung erzielt. Kramer musste Muster aus dem neuen Herstellungsverfahren testen. Aber das Testen kostet Zeit und Material. Kramer wollte die Stichprobengröße begrenzen und gleichzeitig statistisch vertretbare Ergebnisse liefern. Dieses Ziel erreichte sie mit Exploratory Data Analysis (EDA) in JMP.
„Wir haben alle 30 Meter Proben genommen“, erinnert sich Kramer. „Also habe ich das Sampling in JMP modelliert, indem ich auf 250 Fuß und dann auf 150 Fuß gegangen bin. Ich habe nur die Daten gelöscht. JMP hat gezeigt, dass wir aufgrund der Prozessverbesserung nicht von der Spezifikation abweichen würden. Es gab mir visuelle Daten, die eine Reduzierung des Stichprobenplans rechtfertigten .“
Die Vorteile waren greifbar. “ Unsere Testkapazität war zu diesem Zeitpunkt ausgereizt, so dass die Reduzierung des Stichprobenplans uns tatsächlich geholfen hat, eine Rückstandssituation zu vermeiden “, erklärt Kramer. „Das ist ein bedeutendes Ergebnis im Hinblick auf die Erfüllung der Kundenbedürfnisse.“
F&E
3M entwickelt viele fortschrittliche Materialien. Die Herstellung von Prototypen kann teuer sein. Das legt großen Wert auf effiziente, gut konzipierte Experimente.
„JMP ist entscheidend für die Weiterentwicklung von DOE bei 3M“, betont Kramer. „Einige unserer Chemiker mussten beispielsweise einen Test für ein neues Filtermedium entwickeln. Sie kamen zu mir und sagten: 'Wir haben fünf pH-Werte und vier weitere Variablen, und wir wollen den Designraum sehen und sehen, wo die Krümmung abfällt.'“
Kramer beschreibt die Einfachheit der Lösung: „Ich habe sofort die Custom Design-Plattform in JMP geöffnet“, sagt sie. „Ich war nicht besorgt, dass es sich um kategorische Daten handelte. Ich habe die variablen Ebenen und die Anzahl der Läufe eingegeben. In fünf Minuten überreiche ich die Chemikerblätter, die zeigen, wie man ihre Tests durchführt. ”
Vorteile sind nur der Anfang
Die Anwendungsfälle von JMP bei 3M zeigen spezifische Vorteile. Aber das statistische Ermittlungstool bietet auch umfassendere, längerfristige Vorteile, die ebenso wichtig sind. Ein Vorteil ist das Potenzial für eine verbesserte Entscheidungsfindung. „Bei 3M muss unsere Entscheidungsfindung datengesteuert sein“, sagt Kramer. „Wir brauchen also eine effektive Möglichkeit, Daten zu analysieren und zu visualisieren. Und Sobald Sie die visuellen Funktionen in JMP wie Chart Builder oder Fit Y by X verwenden, stellen Sie fest, dass dies das Werkzeug ist, um die Daten wirklich zu visualisieren und fundierte Entscheidungen zu treffen .“
Ein zweiter Vorteil ist das Potenzial, Kunden besser zu verstehen. „Ich habe meinem Management gesagt, dass JMP das Werkzeug ist, das ich wollte, weil ich so Kundenstudien durchführen möchte“, sagt Sykora. “ Allein der MaxDiff-Ansatz rechtfertigt dies. Ich kann tatsächlich Dinge wie einen mit MaxDiff verbundenen P-Wert bereitstellen, um Kundenstudien zu optimieren. “ Darüber hinaus plant Sykora, den Einsatz von JMP in Kundenstudien auszuweiten: „Ich möchte andere Funktionen in der Datenmanipulation und grafischen Darstellung erkunden“, sagt er. „Ich würde zum Beispiel gerne sehen, wie die Daten unserer globalen Kunden aussehen könnten, wenn sie grafisch dargestellt und auf einer Karte überlagert würden.“
Ein letzter Vorteil ist die Fähigkeit von JMP, Kundenvertrauen aufzubauen. “ Viele unserer Kunden, insbesondere in der biopharmazeutischen Industrie, verwenden auch JMP “, betont Kramer. „Wenn unsere Anwendungstechniker also direkt mit Kunden zusammenarbeiten und deren Daten im gleichen Format vorliegen, sprechen Sie buchstäblich dieselbe Sprache.“
Hauptvorteile von JMP bei 3M
- Interaktive Visualisierungsfunktionen in JMP ermöglichen eine schnelle und einfache explorative Datenanalyse.
- Eine benutzerfreundliche Oberfläche macht JMP ideal für diejenigen, die keine Kenntnisse in Statistik haben, um fortschrittlichere Methoden zu implementieren, indem sie aus dem umfangreichen Menü der Software mit Statistikanwendungen auswählen.
- Robuste Design of Experiments (DOE)-Funktionen, einschließlich erweiterter Funktionen, ermöglichen es Praktikern, Multifaktor-Möglichkeiten zu erkunden und zu nutzen.
- Die Unterstützung für definitive Screening-Designs ermöglicht es Benutzern, Informationen über Haupteffekte, Krümmungseffekte und wechselseitige Wechselwirkungen auf dem gleichen Kostenniveau wie bei herkömmlichen Designs zu erhalten.
- Qualitäts- und Zuverlässigkeitsanalysefunktionen helfen dabei, Überschüsse und Kosten in Test- und Herstellungsprozessen zu reduzieren.
- JMP hilft Benutzern, eine zuverlässige Validierung von Prozessverbesserungen und eine schnellere Validierung von Testmethoden durchzuführen.
- Die MaxDiff-Funktionen in JMP ermöglichen es Praktikern, das Kundenwissen zu vertiefen, indem sie ein aussagekräftigeres Ranking qualitativer Kundeneingaben erhalten.
- Durch die Verwendung von JMP gewinnen Ingenieure ein größeres Vertrauen der Kunden in Produktdaten.
