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 Ihr Produktwissen vertiefen und effizienter und direkter auf Kundenanforderungen reagieren. Transformieren Sie Geschäftsprozesse – sowohl Fertigungs- als auch Transaktionsprozesse –, indem Sie sie wiederholbarer, effizienter und kundenorientierter gestalten. Nutzen Sie die Vorteile des diversifizierten Portfolios von 3M besser, indem Sie eine stärker datenzentrierte Kultur annehmen.
Lösung: Early Adopters von JMP bei 3M sehen die Software als effiziente, kostengünstige Plattform für die Ausführung hochmoderner analytischer Anwendungen mit quantifizierbarer Wirkung. Zu den Praktiken, bei denen JMP als wesentliches Werkzeug angesehen wird, gehören Forschung und Experimente, Kundenstudien, Materialtests und Prozessverbesserungen.
Ergebnisse: Mit JMP haben Ingenieure bei 3M folgende Möglichkeiten:
- Erstellen Sie detaillierte, datengesteuerte Profile der Kundenbedürfnisse.
- Optimieren Sie Experimentierprozesse, um gezieltere Kundenanforderungen effizienter zu erfüllen.
- Optimieren Sie Fertigungsabläufe mit integrierten Qualitätslösungen und verbesserter Reproduzierbarkeit.
- Bauen Sie die Unternehmenskultur von Lean Six Sigma aus.
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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, von Modellierung und Formgebung bis hin zu Polymeren, Bestrahlung, Replikation und mehr. Und seine Angebote bedienen eine Vielzahl von Branchen: Biotechnologie, Bildgebung, Filtration, Medizin und Optik.
Die Fähigkeit von 3M, sein Innovationsversprechen in einem so diversifizierten Portfolio einzulösen, erfordert eine außergewöhnliche Menge 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 meistern, mit denen die Branche heute konfrontiert ist.
Datengesteuerter Stammbaum
„Bei der Bewertung neuer Ideen und der Entwicklung neuer Produkte verlassen wir uns auf Tools wie JMP, um Experimente zu unterstützen und die Ergebnisse zu verstehen“, sagt Michael Sykora, Produktentwicklungsspezialist in der Commercial Solutions Division von 3M.
„In der Forschung und Entwicklung möchte man mit den Daten herumspielen, um die Frage zu beantworten: ‚Was lerne ich hier eigentlich?' Ich möchte vielleicht y gegen x darstellen und dann das y austauschen und dann ein zweites y einfügen“, 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 wertvoll 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 in Wirtschaftsingenieurwesen, ein großes Interesse an der mathematischen Modellierung von Prozessen und die Zertifizierung als Lean Six Sigma Master Black Belt mit.
„Mein Interesse gilt der Nutzung von Daten, um gute Entscheidungen zu treffen“, sagt sie. „Meine Grundphilosophie besteht darin, wie wir Fertigungs- und Transaktionsprozesse aufbauen, die effizient und wiederholbar sind und die Bedürfnisse des Kunden erfüllen.“ Wie sie es erklärt, „ist jede Arbeit eine Reihe von Prozessen, und alle Prozesse haben Variationen. Wir versuchen, diese Schwankungen zu reduzieren, um ein besser vorhersehbares Ergebnis für die Kunden zu erzielen.“
Wie Kramer blickt auch 3M auf eine lange Geschichte des statistischen Denkens zurück. Das liegt zum Teil daran, dass viele der Branchen, die 3M bedient, wie Elektronik und Biopharmazeutika, statistische Strenge erfordern. Aber diese Philosophie kann auch dem ehemaligen CEO von 3M, Jim McNerney, zugeschrieben werden, der Six Sigma innerhalb des Unternehmens ins Leben gerufen hat – ein Engagement, das vom derzeitigen CEO Mike Roman fortgesetzt wird, der selbst zuvor ein Six Sigma-Direktor war. Und zum Teil wird es durch den Fokus von 3M auf ISO-Normen vorangetrieben, von ISO 13485 für medizinische Geräte über ISO 16949 für die Automobilindustrie bis hin zu ISO 9001 für Qualitätsmanagement. Wie Kramer betont, stellt die Norm ISO 9001 ausdrücklich fest, 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 durch einzigartige Funktionen ab, die von keiner anderen Software erreicht werden können.
„Bei 3M möchten wir den Menschen die Werkzeuge geben, die sie benötigen, um die effizientesten und effektivsten Entscheidungen zu treffen“, bemerkt Kramer. „Und jeder Mensch denkt anders. Wir wollen also nicht jedes andere Tool durch JMP ersetzen. Aber wir möchten 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 große Datenanalysen. Aber wenn ich Ergebnisse in und aus statistischen Analysetools verschiebe, finde ich, dass JMP viel einfacher zu verwenden ist.“ Besonders gefällt ihm die Möglichkeit, Experimente in einem Subplot-Ansatz hinzuzufügen. „Wenn Sie ein Experiment durchführen, können Sie mit JMP immer mehr Daten hinzufügen“, sagt er. „Andere Software erlaubt Ihnen das nicht in statistisch signifikanter 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 kostet viel weniger Zeit und Kosten, ein Screening-Experiment auf einem kleineren Designraum aufzubauen und es 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 eher für Ingenieure und visuelle Lerner gedacht ist.
„Aber der Vergleich von JMP mit Minitab ist ein Vergleich zwischen Äpfeln und Birnen“, 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 begeistert. Als ich sah, dass Sie kategoriale Daten haben können, und Sie können variable Daten haben, und Sie können das Menü herüberziehen und mit den Daten spielen – es war wirklich ein atemberaubender Moment, als ich sagte: „Das ist so mächtig , Ich brauche das.'"
Viel mehr als nur Vanille
Sykora bietet ein gutes Beispiel für eine Funktion, die vor JMP einfach nicht verfügbar war. Seine Gruppe entwickelt Folien wie Fensterbehandlungen, Glasoberflächen und Beschichtungen, die in Elektronik- und Automobilanwendungen verwendet werden. Der Geschäftsbereich von Sykora präsentiert Kunden häufig eine Reihe neu entwickelter Folien, um Feedback zu wünschenswerten Produkteigenschaften zu erhalten. Wenn Sie jedoch nach Eingaben für eine große Anzahl von Beispielen fragen, kann dies zu ungenauen Antworten führen.
„Bevor wir JMP hatten, präsentierten wir unseren Kunden einen Stapel Filme und erwarteten, dass sie wussten, worum es uns ging“, 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 weiteren Attributen?'“ Die qualitativen Antworten waren schwer zu messen.
„Wir würden es auf einer Skala von 1 bis 10 einordnen, aber die Auflösung auf einer Skala von 1 bis 10 ist bedeutungslos“, betont er. „Sollte es 1 zu 10 sein? Soll es 1 bis 5 sein? Was ist, wenn ein Attribut so schrecklich ist, dass es schlechter als 1 ist, oder so großartig, dass es besser als 10 ist?“
Die Lösung war die maximale Differenzskalierung oder MaxDiff, eine effektive Methode, um den wahrgenommenen Wert zu verstehen. „Mit MaxDiff in JMP brauchen Sie sich keine Gedanken darüber zu 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 benennen.“
Ebenso wichtig ist, dass 3M diese Ergebnisse mit analytischen Messungen kombinieren kann. „Nehmen wir an, die Kunden bevorzugten eine Folie mit einer bestimmten Farbe“, sagt Sykora. „Wir können das MaxDiff-Verhältnis unseren Analyseergebnissen gegenüberstellen und daraus die Spezifikation festlegen.“
Datenreinheit erreichen
Es gibt zahlreiche andere Möglichkeiten, wie 3M JMP nutzt. Zum einen bietet 3M eine Reihe interner Schulungen zum Design of Experiments (DOE) an. Das letzte Training in der Reihe ist ein Kurs für Fortgeschrittene, der JMP verwendet, da JMP die einzige Software ist, die erweiterte DOE-Funktionen wie endgültige 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 bestand ein Bericht anfänglich die Wiederholbarkeit und Reproduzierbarkeit (R&R), ein Maß für die Schwankungsbreite in einem Messsystem, als nicht bestanden.
„Wir mussten Fehler beheben und herausfinden, warum“, erinnert sich Kramer. „Also habe ich es mir in JMP angesehen, das in der Lage ist, ehrliche Gage R&R durchzuführen. ich habe das gefunden Hätten wir von Anfang an JMP verwendet, hätten wir die Kriterien beim ersten Mal bestanden. Tatsächlich hätten wir sechs Wochen gespart, wenn wir die Validierung der Testmethode wiederholt hätten .“
Prozessverbesserung
3M hatte bei der Herstellung eines Filters zur Reinigung pharmazeutischer Wirkstoffe eine erhebliche Prozessverbesserung vorgenommen. Kramer musste Proben aus dem neuen Herstellungsprozess testen. Das Testen ist jedoch mit Zeit- und Materialkosten verbunden. Kramer wollte die Stichprobengröße begrenzen und gleichzeitig statistisch vertretbare Ergebnisse erzielen. Dieses Ziel erreichte sie mit der Exploratory Data Analysis (EDA) in JMP.
„Wir haben alle 100 Fuß Proben genommen“, erinnert sich Kramer. „Also habe ich das Sampling in JMP modelliert, indem ich auf 250 Fuß und dann auf 500 Fuß gegangen bin. Ich habe lediglich die Daten gelöscht. JMP zeigte, dass wir aufgrund der Prozessverbesserung keine Chance hatten, von der Spezifikation abzuweichen. Es lieferte mir visuelle Daten, die eine Reduzierung des Stichprobenplans rechtfertigten .“
Die Vorteile waren greifbar. „ Unsere Testkapazität war zu diesem Zeitpunkt ausgeschöpft, sodass die Reduzierung des Stichprobenplans uns tatsächlich geholfen hat, eine Auftragsrückstandssituation zu vermeiden “, erklärt Kramer. „Das ist ein bedeutendes Ergebnis im Hinblick auf die Erfüllung der Kundenanforderungen.“
F&E
3M führt viele fortschrittliche Materialien ein. Prototypen können teuer in der Herstellung sein. Das legt großen Wert auf effiziente, gut konzipierte Experimente.
„JMP ist entscheidend für fortschrittliche DOE bei 3M“, betont Kramer. „Zum Beispiel mussten einige unserer Chemiker einen Test für ein neues Filtermedium entwerfen. Sie kamen zu mir und sagten: ‚Wir haben fünf pH-Werte und vier Werte einer anderen 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 gebe die variablen Ebenen und die Anzahl der Läufe ein. In fünf Minuten gebe ich den Chemikern Blätter, die zeigen, wie sie ihre Tests durchführen. ”
Vorteile sind nur der Anfang
Die Anwendungsfälle von JMP bei 3M zeigen spezifische Vorteile. Aber das statistische Discovery-Tool bietet auch umfassendere, längerfristige Vorteile, die ebenso wichtig sind. Ein Vorteil ist das Potenzial für eine verbesserte Entscheidungsfindung. „Bei 3M müssen unsere Entscheidungen datengesteuert getroffen werden“, sagt Kramer. „Wir brauchen also eine effektive Möglichkeit, Daten zu analysieren und zu visualisieren. Und Sobald Sie anfangen, die visuellen Funktionen in JMP zu verwenden, wie Diagrammerstellung oder Y nach X anpassen, werden Sie feststellen, 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 sagte meinem Management, dass JMP das Tool ist, das ich wollte, weil ich damit Kundenstudien durchführen möchte“, sagt Sykora. „ Allein der MaxDiff-Ansatz rechtfertigt es. Ich kann tatsächlich Dinge wie einen mit MaxDiff verknüpften P-Wert bereitstellen, um Kundenstudien zu optimieren. „ Darüber hinaus plant Sykora, den Einsatz von JMP in Kundenstudien auszuweiten: „Ich möchte andere Funktionen in der Datenbearbeitung und grafischen Darstellung erkunden“, sagt er. „Zum Beispiel würde ich 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 ebenfalls JMP “, betont Kramer. „Wenn unsere Anwendungstechniker also direkt mit Kunden zu tun haben und deren Daten im gleichen Format vorliegen, spricht man buchstäblich die gleiche Sprache.“
Hauptvorteile von JMP bei 3M
- Interaktive Visualisierungsfunktionen in JMP ermöglichen eine schnelle und einfache explorative Datenanalyse.
- Eine benutzerfreundliche Oberfläche macht JMP ideal für Benutzer ohne Statistikhintergrund, um fortgeschrittenere Methoden zu implementieren, indem sie aus dem umfangreichen Menü statistischer Anwendungen der Software auswählen.
- Robuste Design of Experiments (DOE)-Fähigkeiten, 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 Zwei-Wege-Wechselwirkungen zum gleichen Preis wie bei herkömmlichen Designs zu erhalten.
- Funktionen zur Qualitäts- und Zuverlässigkeitsanalyse helfen dabei, Überschüsse zu reduzieren und Kosten in Test- und Fertigungsprozessen zu senken.
- JMP unterstützt Benutzer bei der zuverlässigen Validierung von Prozessverbesserungen und der schnelleren Validierung von Testmethoden.
- Die MaxDiff-Fähigkeiten in JMP ermöglichen es Praktikern, das Kundenwissen zu vertiefen, indem sie eine aussagekräftigere Rangfolge qualitativer Kundeneingaben erhalten.
- Durch die Verwendung von JMP gewinnen Ingenieure ein größeres Kundenvertrauen in Produktdaten.
