COMPAÑIA CONFIDENCIAL. NO DISTRIBUIR.
Ciencia de datos y estadística. Aplicado a 3M.
La visión de 3M es aplicar la ciencia a la vida; JMP proporciona capacidades estadísticas invaluables para ofrecer la innovación que hace realidad esa visión.
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Desafío: Navegue por un mercado competitivo cada vez más aislado profundizando el conocimiento del producto y respondiendo de manera más eficiente y directa a los requisitos del cliente. Transforme los procesos comerciales, tanto de fabricación como transaccionales, haciéndolos más repetibles, eficientes y centrados en el cliente. Aproveche mejor las ventajas de la cartera diversificada de 3M adoptando una cultura más centrada en los datos.
Solución: Los primeros en adoptar JMP en 3M ven el software como una plataforma eficiente y rentable para ejecutar aplicaciones analíticas de vanguardia con un impacto cuantificable. Entre aquellas prácticas en las que JMP se considera una herramienta esencial se encuentran la investigación y la experimentación, los estudios de clientes, las pruebas de materiales y la mejora de procesos.
Resultados: Con JMP, los ingenieros de 3M han adquirido la capacidad de:
- Construya perfiles detallados y basados en datos de las necesidades del cliente.
- Optimice los procesos de experimentación para cumplir con los requisitos específicos del cliente de manera más eficiente.
- Optimice las operaciones de fabricación con soluciones de calidad integradas y una reproducibilidad mejorada.
- Haga crecer la cultura de la organización de Lean Six Sigma.
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3M crea una multitud de materiales: abrasivos, adhesivos, cerámicas, compuestos y películas, por nombrar solo algunos. Sus capacidades abarcan una variedad de procesos y funciones, desde modelado y moldeado hasta polímeros, radiación, replicación y más. Y sus ofertas sirven a una diversidad de industrias: biotecnología, imágenes, filtración, medicina y óptica.
La capacidad de 3M para cumplir su promesa de innovación a través de una cartera tan diversificada implica una cantidad extraordinaria de productos, procesos y, lo más importante, conocimiento del cliente. Es por eso que los ingenieros de toda la organización confían en JMP®, un paquete de software de análisis sólido especialmente diseñado para ayudar a los ingenieros a navegar incluso en los desafíos de I + D y fabricación más sofisticados que enfrenta la industria en la actualidad.
Pedigrí basado en datos
“A medida que evaluamos nuevas ideas y desarrollamos nuevos productos, dependemos de herramientas como JMP para respaldar los experimentos y comprender los resultados”, dice Michael Sykora, especialista en desarrollo de productos de la División de Soluciones Comerciales de 3M.
“Cuando estás en investigación y desarrollo, quieres jugar con los datos para responder la pregunta, '¿Qué estoy aprendiendo realmente aquí?' Podría querer graficar y contra x, y luego cambiar la y, y luego agregar una segunda y ”, agrega su colega Carol Kramer. "Y quiero simplicidad, como arrastrar y soltar para ver cómo se verá un gráfico". El hecho de que JMP ofrezca tanto análisis poderosos como una interfaz dinámica y fácil de usar es una de las razones por las que JMP es tan invaluable, dice.
Kramer enfoca la visualización y el análisis de datos desde la perspectiva de alguien muy versado en estadísticas. Un especialista en ingeniería de calidad avanzada en la División de Ciencias de Separación y Purificación de 3M,
Ella trae a la mesa una experiencia en ingeniería industrial, un gran interés en el modelado matemático de procesos y la certificación como cinturón negro maestro de Lean Six Sigma.
“Mi interés es utilizar datos para tomar buenas decisiones”, dice. “Mi filosofía fundamental es cómo construimos procesos de fabricación y transaccionales que sean eficientes, repetibles y que satisfagan las necesidades del cliente”. Como ella lo explica, “todo trabajo es una serie de procesos, y todos los procesos tienen variación. Estamos tratando de reducir esa variación para lograr un resultado más predecible para los clientes ".
Al igual que Kramer, 3M tiene una larga historia de pensamiento estadístico. En parte, esto se debe a que muchas de las industrias a las que atiende 3M, como la electrónica y los biofarmacéuticos, exigen rigor estadístico. Pero esta filosofía también se puede atribuir al ex director ejecutivo de 3M, Jim McNerney, quien originó Six Sigma dentro de la empresa, un compromiso continuado por el actual director ejecutivo Mike Roman, quien anteriormente fue director de Six Sigma. Y en parte está impulsado por el enfoque de 3M en las normas ISO, desde ISO 13485 para dispositivos médicos hasta ISO 16949 para automoción e ISO 9001 para gestión de calidad. Como señala Kramer, la norma ISO 9001 señala específicamente que "los métodos para analizar datos pueden incluir técnicas estadísticas".
Para cada problema, su propia solución
Al trabajar con datos, tanto Sykora como Kramer aprovechan múltiples herramientas. A veces eso es JMP, aunque no siempre. Pero, dicen, JMP se distingue por sus características únicas que no pueden ser igualadas por otro software.
“En 3M, queremos brindarles a las personas las herramientas que necesitan para tomar las decisiones más eficientes y efectivas, señala Kramer. “Y cada persona piensa de manera diferente. Así que no queremos reemplazar todas las demás herramientas con JMP. Pero queremos poner a disposición las herramientas para ayudarlos a tomar las decisiones correctas y documentar por qué se tomó esa decisión ".
Sykora está de acuerdo: “Me gusta Excel como plataforma para el análisis de grandes datos. Pero si estoy moviendo los resultados dentro y fuera de las herramientas de análisis estadístico, encuentro que JMP es mucho más fácil de usar ". Le gusta especialmente la capacidad de agregar experimentos en un enfoque de subtrama. “Cuando haces un experimento, JMP te permite agregar más y más datos”, dice. "Otro software no le permite hacer eso de una manera estadísticamente significativa".
El uso de JMP significa menos tiempo y esfuerzo para planificar el experimento por adelantado y anticipar los resultados. “Con JMP, cada experimento es menos complejo que si tuviera que diseñar un experimento factorial completo para capturar toda la superficie de respuesta que quiero”, explica Sykora. “Es mucho menos tiempo y costo construir un experimento de proyección en un espacio de diseño más pequeño y luego reiterarlo dentro de ese espacio de diseño o alrededor de un espacio de diseño adyacente”.
Kramer, por su parte, cree que software como Minitab puede ser apropiado en algunas situaciones. “Minitab está escrito para personas que piensan como estadísticos”, dice, “mientras que JMP es más para ingenieros y aprendices visuales.
“Pero comparar JMP con Minitab es comparar manzanas y naranjas”, agrega rápidamente. “JMP es mucho más poderoso. Tan pronto como vi la visualización de datos en JMP y capacidades como Graph Builder, Chart Builder y Fit Y by X, me vendieron. Cuando vi que puedes tener datos categóricos y puedes tener datos variables, y puedes abrir el menú y jugar con los datos, fue realmente un momento que me dejó sin aliento cuando dije: 'Esto es tan poderoso , Necesito este.'"
Mucho más que simple vainilla
Sykora ofrece un buen ejemplo de una capacidad que simplemente no estaba disponible antes de JMP. Su grupo desarrolla películas como cortinas, acabados de vidrio y los revestimientos utilizados en aplicaciones de electrónica y automoción. La división de Sykora a menudo presenta a los clientes una gama de películas recientemente desarrolladas para obtener comentarios sobre los atributos deseables del producto. Pero pedir información sobre un gran conjunto de muestras puede dar lugar a respuestas imprecisas.
“Antes de tener JMP, presentábamos a los clientes una pila de películas y esperábamos que supieran lo que estábamos preguntando”, relata Sykora. “Fue como preguntar: 'Comparado con el helado de vainilla, ¿a qué sabe esta película?' Es posible que respondan: "Esta película tiene mejor sabor". Luego preguntábamos, '¿Qué pasa con la frialdad versus la dulzura más otros cinco atributos?' ”Las respuestas cualitativas eran difíciles de medir.
“Lo clasificaríamos en una escala del 1 al 10, pero la resolución en una escala del 1 al 10 no tiene sentido”, señala. “¿Debería ser de 1 a 10? ¿Debería ser de 1 a 5? ¿Qué pasa si un atributo es tan horrible que es peor que 1 o tan bueno que es mejor que 10? "
La solución fue la escala de diferencia máxima, o MaxDiff, una forma eficaz de comprender el valor percibido. “Con MaxDiff en JMP, no necesita preocuparse por si su báscula es correcta”, dice Sykora. “El ranking MaxDiff te dice lo que necesitas saber. Y debido a que es una clasificación no lineal, puede asignar un claro ganador ".
Igual de importante, 3M puede combinar esos resultados con mediciones analíticas. “Digamos que los clientes prefieren una película con un color determinado”, dice Sykora. "Podemos trazar la relación MaxDiff contra nuestros resultados analíticos y usar eso para establecer la especificación".
Lograr la pureza de los datos
Hay muchas otras formas en que 3M aprovecha JMP. Por un lado, 3M ofrece una serie de capacitaciones internas en diseño de experimentos (DOE). La última capacitación de la serie es un curso avanzado que utiliza JMP, porque JMP es el único software que proporciona capacidades avanzadas de DOE, como diseños de detección definitivos.
El grupo Kramer, que presta servicios a la industria de los productos biológicos, utiliza JMP de varias formas: validación de pruebas, mejora del proceso de fabricación e I + 
Validación de prueba
El grupo de Kramer ejecuta informes para validar sus metodologías de prueba. En un caso, un informe inicialmente falló en repetibilidad y reproducibilidad (R&R), una medida de la cantidad de variación en un sistema de medición.
"Tuvimos que solucionar problemas y averiguar por qué", recuerda Kramer. “Así que lo miré en JMP, que tiene la capacidad de hacer R&R de calibre honesto. encontre eso si hubiéramos utilizado JMP desde el principio, habríamos pasado los criterios la primera vez. De hecho, nos hubiéramos ahorrado seis semanas repitiendo la validación del método de prueba. . "
La mejora de procesos
3M había realizado una mejora significativa en el proceso de fabricación de un filtro para purificar ingredientes farmacéuticos activos. Kramer necesitaba probar muestras del nuevo proceso de fabricación. Pero las pruebas implican costos tanto en tiempo como en materiales. Kramer quería limitar el tamaño de la muestra al tiempo que producía resultados estadísticamente justificables. Ella logró ese objetivo utilizando Exploratory Data Analysis (EDA) en JMP.
“Estábamos muestreando cada 100 pies”, recuerda Kramer. “Así que modelé el muestreo en JMP yendo a 250 pies y luego a 500 pies. Todo lo que hice fue simplemente eliminar los datos. JMP demostró que no había ninguna posibilidad de que saliéramos de las especificaciones debido a la mejora del proceso. Me dio datos visuales que justificaron reducir el plan de muestreo. . "
Los beneficios fueron tangibles. " Nuestra capacidad de prueba estaba al máximo en ese momento, por lo que reducir el plan de muestreo realmente nos ayudó a evitar una situación de pedidos pendientes. ”, Explica Kramer. "Ese es un resultado significativo en términos de satisfacer las necesidades del cliente".
I + D
3M innova muchos materiales avanzados. Los prototipos pueden ser costosos de producir. Eso le da mucha importancia a los experimentos eficientes y bien diseñados.
“JMP es crucial para el DOE avanzado en 3M”, insiste Kramer. “Por ejemplo, algunos de nuestros químicos necesitaban diseñar una prueba para un nuevo medio de filtrado. Vinieron a mí y me dijeron: 'Tenemos cinco niveles de pH y cuatro niveles de otra variable, y queremos ver el espacio de diseño y dónde cae la curvatura' ”.
Kramer describe la simplicidad de la solución: "Inmediatamente abrí la plataforma de diseño personalizado en JMP", dice. “No me preocupaba que fueran datos categóricos. Pongo los niveles variables y el número de carreras. En cinco minutos les entrego a los químicos las hojas que muestran cómo realizar sus pruebas. "
Los beneficios son solo el comienzo
Los casos de uso de JMP en 3M demuestran ventajas específicas. Pero la herramienta de descubrimiento estadístico también ofrece beneficios más amplios a más largo plazo que son igualmente importantes. Un beneficio es el potencial para mejorar la toma de decisiones. “En 3M, nuestra toma de decisiones debe basarse en datos”, dice Kramer. “Por tanto, necesitamos una forma eficaz de analizar y visualizar datos. Y Una vez que comience a usar las capacidades visuales en JMP, como Chart Builder o Fit Y by X, se dará cuenta de que esta es la herramienta para visualizar realmente los datos y tomar decisiones acertadas. . "
Un segundo beneficio es el potencial para comprender mejor a los clientes. “Le dije a mi gerencia que JMP es la herramienta que quería, porque así es como quiero hacer estudios de clientes”, dice Sykora. " El enfoque MaxDiff solo lo justifica. De hecho, puedo proporcionar cosas como un valor P asociado con MaxDiff para optimizar los estudios de los clientes. Además, Sykora planea expandir el uso de JMP en estudios de clientes: “Quiero explorar otras características en la manipulación de datos y gráficos”, dice. "Por ejemplo, me gustaría ver cómo se verían los datos de nuestros clientes globales si se graficaran y superpusieran en un mapa".
Una ventaja final es la capacidad de JMP para generar confianza en el cliente. " Muchos de nuestros clientes, especialmente en la industria biofarmacéutica, también utilizan JMP ”, Señala Kramer. "Entonces, cuando nuestros ingenieros de aplicaciones tratan directamente con los clientes, si sus datos están en el mismo formato, literalmente está hablando el mismo idioma".
Beneficios clave de JMP en 3M
- Las funciones de visualización interactiva en JMP facilitan un análisis de datos exploratorio rápido y sencillo.
- Una interfaz fácil de usar hace que JMP sea ideal para quienes no tienen experiencia en estadística para implementar metodologías más avanzadas seleccionando del extenso menú de aplicaciones estadísticas del software.
- Las capacidades de diseño robusto de experimentos (DOE), incluidas las funciones avanzadas, permiten a los profesionales explorar y explotar oportunidades multifactoriales.
- La compatibilidad con diseños de tramado definitivos permite a los usuarios obtener información sobre los efectos principales, los efectos de curvatura y las interacciones bidireccionales al mismo nivel de costo que los diseños tradicionales.
- Las capacidades de análisis de calidad y confiabilidad ayudan a recortar los excesos y los costos en los procesos de prueba y fabricación.
- JMP ayuda a los usuarios a realizar una validación confiable de las mejoras del proceso y una validación más rápida de las metodologías de prueba.
- Las capacidades de MaxDiff en JMP permiten a los profesionales profundizar el conocimiento del cliente al obtener una clasificación más significativa de los comentarios cualitativos del cliente.
- Al utilizar JMP, los ingenieros obtienen una mayor confianza del cliente en los datos del producto.
